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Analysis of droplet transfer of pulsed MIG welding based on electrical signal and high-speed photography 被引量:1
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作者 姚屏 薛家祥 +1 位作者 黄文超 张瑞 《China Welding》 EI CAS 2009年第1期67-72,共6页
In order to study how welding parameters affect welding quality and droplet transfer, a synchronous acquisition and analysis system is established to acquire and analyze electrical signal and instantaneous images of d... In order to study how welding parameters affect welding quality and droplet transfer, a synchronous acquisition and analysis system is established to acquire and analyze electrical signal and instantaneous images of droplet transfer simultaneously, which is based on a self-developed soft-switching inverter. On the one hand, welding current and voltage signals are acquired and analyzed by a self-developed dynamic wavelet analyzer. On the other hand, images are filtered and optimized after they are captured by high-speed camera. The results show that instantaneous waveforms and statistical data of electrical signal contribute to make an overall assessment of welding quality, and that optimized high-speed images allow a visual and clear observation of droplet transfer process. The analysis of both waveforms and images leads to a further research on droplet transfer mechanism and provides a basis for precise control of droplet transfer. 展开更多
关键词 pulsed MIG welding droplet transfer high-speed photography image processing wavelet analysis
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Wavelet analysis of stagnation point flow of non-Newtonian nanofluid 被引量:3
2
作者 M.HAMID M.USMAN +2 位作者 R.U.HAQ4 Z.H.KHAN Wei WANG 《Applied Mathematics and Mechanics(English Edition)》 SCIE EI CSCD 2019年第8期1211-1226,共16页
The wavelet approach is introduced to study the influence of the natural convection stagnation point flow of the Williamson fluid in the presence of thermophysical and Brownian motion effects. The thermal radiation ef... The wavelet approach is introduced to study the influence of the natural convection stagnation point flow of the Williamson fluid in the presence of thermophysical and Brownian motion effects. The thermal radiation effects are considered along a permeable stretching surface. The nonlinear problem is simulated numerically by using a novel algorithm based upon the Chebyshev wavelets. It is noticed that the velocity of the Williamson fluid increases for assisting flow cases while decreases for opposing flow cases when the unsteadiness and suction parameters increase, and the magnetic effect on the velocity increases for opposing flow cases while decreases for assisting flow cases. When the thermal radiation parameter, the Dufour number, and Williamson’s fluid parameter increase, the temperature increases for both assisting and opposing flow cases. Meanwhile, the temperature decreases when the Prandtl number increases. The concentration decreases when the Soret parameter increases, while increases when the Schmidt number increases. It is perceived that the assisting force decreases more than the opposing force. The findings endorse the credibility of the proposed algorithm, and could be extended to other nonlinear problems with complex nature. 展开更多
关键词 WILLIAMSON NANOFLUID heat and mass transfer STAGNATION point FLOW assisting and opposing FLOW CHEBYSHEV wavelet method
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小样本下SE-ResNet与元迁移学习的变工况轴承故障诊断
3
作者 刘臻 彭珍瑞 王圣杰 《振动工程学报》 北大核心 2025年第6期1199-1211,共13页
针对轴承在变工况下样本分布不同、故障样本少和一些小样本算法特征提取有限,导致轴承故障诊断精度低及模型泛化能力弱的问题,提出了小样本下嵌入压缩、激励的残差网络(SE-ResNet)与元迁移学习(MTL)的变工况轴承故障诊断方法。将采集的... 针对轴承在变工况下样本分布不同、故障样本少和一些小样本算法特征提取有限,导致轴承故障诊断精度低及模型泛化能力弱的问题,提出了小样本下嵌入压缩、激励的残差网络(SE-ResNet)与元迁移学习(MTL)的变工况轴承故障诊断方法。将采集的不同工况下轴承一维振动信号通过连续小波变换(CWT)转换成对应工况下的时频图像,从而将轴承故障诊断问题转换为图像识别问题;引入压缩-激励注意力机制,构建了一种SE-ResNet的骨干网络模型,以聚焦于更有效的特征通道,增强特征提取表征能力;借助迁移学习能提供良好的深层网络初始参数和元学习能快速学习的优势,依次进行预训练与元迁移训练,得到利用少量样本微调便能达到高精度的元迁移网络,进而实现变工况下轴承的故障诊断;通过两个基准数据集和实验室搭建的轴承故障模拟试验台进行验证,并与其他方法进行对比分析,结果表明,所提方法在小样本、变工况下对轴承故障诊断具有更高的识别精度和泛化性能。 展开更多
关键词 轴承故障诊断 连续小波变换 元迁移学习 变工况 小样本
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结合伪标签的域自适应电机轴承故障诊断方法
4
作者 崔丹丹 崔高伟 张宏伟 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第11期4242-4253,共12页
针对电机轴承故障诊断中标记数据不足和领域偏移的问题,提出了一种结合Morlet小波卷积和伪标签策略的域自适应迁移学习方法。该方法采用可调Q值小波变换稀疏表示和Morlet小波卷积进行特征提取,提高故障特征表示的丰富性和稳健性。其次,... 针对电机轴承故障诊断中标记数据不足和领域偏移的问题,提出了一种结合Morlet小波卷积和伪标签策略的域自适应迁移学习方法。该方法采用可调Q值小波变换稀疏表示和Morlet小波卷积进行特征提取,提高故障特征表示的丰富性和稳健性。其次,提出一种伪标签策略和标签动态更新机制,基于特征度量评估的伪标签策略,为目标数据分配初始标签并划分为有/无伪标签两部分。然后,利用源域数据和带有伪标签的目标域数据联合训练模型,以提取相似的故障特征,通过域对抗框架对未标记数据进行特征对齐训练。在整个训练过程中,标签动态更新机制会根据模型预测结果动态调整伪标签,确保高置信度的数据持续参与训练,从而提高模型的鲁棒性和泛化能力。在电机轴承故障诊断数据集上的试验结果表明,该方法的平均故障诊断准确率达到99.13%,优于其他4种主流迁移学习方法。 展开更多
关键词 安全工程 电机轴承 故障诊断 Morlet小波变换 伪标签 迁移学习
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基于卷积神经网络的飞机目标分类方法
5
作者 刘军伟 谭贤四 +1 位作者 曲智国 于海成 《计算机仿真》 2025年第4期1-7,共7页
为提高现代战争中对飞机目标分类识别的准确度,作者提出了一种基于卷积神经网络与迁移学习相结合的飞机目标分类方法。首先利用建立的飞机叶片模型经连续小波变换后得到所需直升机、螺旋桨飞机和喷气式飞机目标的时频图数据集,然后通过... 为提高现代战争中对飞机目标分类识别的准确度,作者提出了一种基于卷积神经网络与迁移学习相结合的飞机目标分类方法。首先利用建立的飞机叶片模型经连续小波变换后得到所需直升机、螺旋桨飞机和喷气式飞机目标的时频图数据集,然后通过迁移学习对源域网络模型进行迁移,并对目标域网络模型进一步优化,最后利用所提方法对仿真生成的三类飞机时频图进行预测分类。实验结果表明:对三类飞机的平均分类准确度达到99.08%,是一种可借鉴的飞机目标分类方法。 展开更多
关键词 飞机目标分类 卷积神经网络 迁移学习 连续小波变换 时频图
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基于ViT语义指导与结构感知增强的艺术风格迁移 被引量:1
6
作者 潘书煜 赵征鹏 +3 位作者 阳秋霞 普园媛 谷金晶 徐丹 《计算机学报》 北大核心 2025年第9期2131-2158,共28页
艺术风格迁移是计算机视觉领域一个长期的研究热点,该任务旨在将参考风格图像的艺术风格迁移到内容图像中,同时保持内容图像的语义结构不变。目前基于深度学习的艺术风格迁移方法依然面临一项主要挑战:现有方法在迁移过程中无法很好地... 艺术风格迁移是计算机视觉领域一个长期的研究热点,该任务旨在将参考风格图像的艺术风格迁移到内容图像中,同时保持内容图像的语义结构不变。目前基于深度学习的艺术风格迁移方法依然面临一项主要挑战:现有方法在迁移过程中无法很好地保持内容域到风格域的语义结构跨域一致性,从而导致风格化结果的内容保真度低、风格化不一致。针对以上问题,本文提出了一种基于ViT(Vision Transformer)语义指导与结构感知增强的艺术风格迁移方法。首先,利用预训练的DINO-ViT模型在内容域和风格域建立强大且一致的内容结构表示,并设计了两种损失函数:(1)DINO keys自相似性的语义结构损失,以保持内容源的跨域一致性;(2)DINO特征空间的知识蒸馏损失,以提升编码器的特征提取能力。其次,为进一步增强模型的结构感知能力,提出了基于拉普拉斯算子的空间结构损失和基于小波变换的频域纹理损失,从空间域和频率域两方面增强了对边缘轮廓与细致纹理的约束。在通用数据集MS COCO和WikiArt上的定性与定量结果表明,本文方法不仅可以产生内容保真度高、风格化一致的结果,还能推广应用于现有方法以进一步改善生成结果的视觉质量。其中,与基线方法CAP-VST相比,本文方法的SSIM值提升0.079,CLIP-IQA值提升0.024,LPIPS值小0.096,Content Loss值小1.035;将本文方法应用于其他现有方法后,SSIM值最优提升0.135,CLIP-IQA值最优提升0.011,LPIPS值最优小0.108,Content Loss值最优小1.244,证明了本文方法在艺术风格迁移任务中的有效性与灵活性。 展开更多
关键词 艺术风格迁移 Vision Transformer 知识蒸馏 结构感知 拉普拉斯算子 小波变换
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基于SWT和ResNet50-TL-S模型的小样本齿轮箱故障诊断模型 被引量:2
7
作者 许家瑞 陈焰 《机电工程》 北大核心 2025年第8期1458-1468,共11页
在传统齿轮箱故障诊断过程中,因故障样本稀缺会导致模型的故障诊断精度降低。针对这一问题,提出了一种基于同步压缩小波变换(SWT)和ResNet50-TL-S模型的小样本齿轮箱故障诊断方法(模型)。首先,使用小波阈值去噪算法对采集到的齿轮箱振... 在传统齿轮箱故障诊断过程中,因故障样本稀缺会导致模型的故障诊断精度降低。针对这一问题,提出了一种基于同步压缩小波变换(SWT)和ResNet50-TL-S模型的小样本齿轮箱故障诊断方法(模型)。首先,使用小波阈值去噪算法对采集到的齿轮箱振动信号进行了阈值化去噪处理,消除了背景噪声;然后,使用同步压缩小波变换算法,对去噪后的振动信号进行了时频分析和时频变换,将一维去噪信号转变为二维时频图,用于构建故障诊断模型的训练样本;接着,对预训练ResNet50模型进行了微调,实现了迁移学习(TL)目的,并对迁移学习模型进行了轻量化改进,同时在模型内部嵌入了多头注意力机制,用于改善模型对不同特征权重的分配;最后,使用2组齿轮副数据和2组轴承数据,对基于SWT和ResNet50-TL-S模型的小样本齿轮箱故障诊断方法的有效性进行了验证。研究结果表明:基于SWT和ResNet50-TL-S模型的小样本齿轮箱故障诊断方法在无负荷工况下的单齿轮副故障诊断中,模型分类精度高达99.45%,模型训练时间为644 s;在齿轮副和轴承多重故障诊断中,模型分类精度为99.59%,模型训练时间为643 s;在有负荷工况的轴承和齿轮副多重故障诊断中,模型分类精度为98.12%,模型训练时间为646 s。这表明基于SWT和ResNet50-TL-S模型的齿轮箱故障诊断方法具备较高的齿轮箱故障诊断精度和较短的模型训练时间。 展开更多
关键词 机械传动 小波阈值去噪 同步压缩小波变换 ResNet50模型 轻量化改进 多头注意力机制 迁移学习模型
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结合小波变换与微分法改善近红外光谱分析精度 被引量:25
8
作者 田高友 袁洪福 +2 位作者 褚小立 刘慧颖 陆婉珍 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期516-520,共5页
微分法可以有效消除光谱背景和基线漂移,同时会增加光谱噪音;小波变换具有很好的去噪功能,文章将微分法和小波变换结合用于重整汽油辛烷值近红外光谱分析。考察了微分噪音对辛烷值分析精度的影响以及小波去噪对微分光谱的噪音扣除以及... 微分法可以有效消除光谱背景和基线漂移,同时会增加光谱噪音;小波变换具有很好的去噪功能,文章将微分法和小波变换结合用于重整汽油辛烷值近红外光谱分析。考察了微分噪音对辛烷值分析精度的影响以及小波去噪对微分光谱的噪音扣除以及对辛烷值分析精度改善情况。结果表明,微分光谱可以扣除原始光谱的基线漂移,提高分析精度,同时增加光谱的噪音;噪音对分析精度影响很大。微分光谱经过小波去噪处理后信噪比增加,辛烷值分析精度得到改善。 展开更多
关键词 分析精度 小波变换 微分法 近红外光谱分析 微分光谱 基线漂移 汽油辛烷值 小波去噪 去噪处理 噪音 信噪比
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数字图像中照度不均匀校正技术研究 被引量:19
9
作者 郑军 徐春广 +2 位作者 肖定国 理华 黄卉 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第3期285-289,共5页
为了消除数字图像中的照度不均匀性,对现有数字图像的照度不均匀校正技术进行了归类和讨论.分析了这些方法在计算误差上的内在原因,并在此基础上提出了基于小波变换的数字图像照度不均匀校正技术.该技术兼顾了数字图像的频域和空域,使... 为了消除数字图像中的照度不均匀性,对现有数字图像的照度不均匀校正技术进行了归类和讨论.分析了这些方法在计算误差上的内在原因,并在此基础上提出了基于小波变换的数字图像照度不均匀校正技术.该技术兼顾了数字图像的频域和空域,使得采用本方法校正后的图像具有品质优,计算误差小和时间消耗较少等特点. 展开更多
关键词 数字图像 照度不均匀校正 小波变换
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基于整型提升小波变换的图像处理及DSP实现 被引量:25
10
作者 陈升来 黄廉卿 郭静寰 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第3期498-502,共5页
针对数字信号处理器(DSP)的并行特性,提出了一种二维整型提升小波的并行体系结构。该结构采用乒乓缓存策略,使得数据的传输和小波变换能够同时进行;用基于行的列变换方法使得列变换只需少量行变换结果就能进行列变换;用移位操作代替乘... 针对数字信号处理器(DSP)的并行特性,提出了一种二维整型提升小波的并行体系结构。该结构采用乒乓缓存策略,使得数据的传输和小波变换能够同时进行;用基于行的列变换方法使得列变换只需少量行变换结果就能进行列变换;用移位操作代替乘法操作,大大减少了算法的运算量。整个结构采用流水线设计,提高了硬件资源的利用率和降低了算法的中间存储量,实现了图像的实时小波变换。实验证明,该算法与原算法相比,速度提高了15倍,达到了每秒85帧;重构图像的峰值信噪比(PSNR)虽然比离散小波变换要低一些,但仍达到了42 dB以上,因此该算法具有广阔的应用前景。 展开更多
关键词 DSP 提升小波 乒乓缓存 小波变换 图像处理
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基于自适应小波变换的QRS波检测算法 被引量:6
11
作者 丁哨卫 张作生 +1 位作者 冯焕清 彭虎 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 1998年第5期580-586,共7页
提出了一种新的心电QRS波检测算法,该算法用心电信号的小波变换作为自适应白化滤波器的输入,然后对白化滤波后的输出进行匹配滤波和阈值检测来识别出QRS波.用MIT心电数据库对该算法进行了评估,并与其他几种算法的结果进行... 提出了一种新的心电QRS波检测算法,该算法用心电信号的小波变换作为自适应白化滤波器的输入,然后对白化滤波后的输出进行匹配滤波和阈值检测来识别出QRS波.用MIT心电数据库对该算法进行了评估,并与其他几种算法的结果进行了比较,表明此算法在QRS检出率和计算速度上都有一定的改善. 展开更多
关键词 小波变换 白化滤波器 心电图 QRS波检测 自适应
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小波变换在矿井瞬变电磁法中的应用 被引量:9
12
作者 刘志新 于景邨 +3 位作者 张华 曹军 李富 汤金云 《煤田地质与勘探》 CAS CSCD 北大核心 2007年第4期70-72,共3页
利用小波变换对接收的瞬变电磁信号进行多分辨率分析,通过分解与重构,从中提取有效信号,去除干扰信号,得到去噪后的信号。该方法能有效地去除干扰信号,又不会损失有用信号。实际资料处理结果表明:该方法对去除瞬变电磁晚期信号的噪声干... 利用小波变换对接收的瞬变电磁信号进行多分辨率分析,通过分解与重构,从中提取有效信号,去除干扰信号,得到去噪后的信号。该方法能有效地去除干扰信号,又不会损失有用信号。实际资料处理结果表明:该方法对去除瞬变电磁晚期信号的噪声干扰有很好的效果。 展开更多
关键词 矿井瞬变电磁法 小波变换 多分辨率分析 去噪
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基于自组织联想小波神经网络的QRS波聚类方法 被引量:5
13
作者 丁哨卫 王煦法 +2 位作者 冯焕清 张作生 彭虎 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 1998年第3期310-315,共6页
介绍一个由小波变换和神经网络结合的自组织联想神经网络模型,它可用在心电信号的自动分析中对QRS波进行聚类.还对算法实现中的一些具体问题及详细的编程步骤进行了讨论.用MIT心电数据库对此算法的性能进行评估的结果表明,此... 介绍一个由小波变换和神经网络结合的自组织联想神经网络模型,它可用在心电信号的自动分析中对QRS波进行聚类.还对算法实现中的一些具体问题及详细的编程步骤进行了讨论.用MIT心电数据库对此算法的性能进行评估的结果表明,此神经网络对QRS波具有较高的分类精度,尤其适合于室性早搏等异位心搏的检测. 展开更多
关键词 小波变换 神经网络 心电图 QRS波聚类
暂未订购
基于分块图像小波相对能量和熵的视频镜头边界检测算法 被引量:6
14
作者 戴小文 蔡志平 钟桂英 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第7期1492-1496,共5页
提出了对检测窗内图像帧进行分块并进行小波变换,计算尺度j上分块图像的低频、水平、垂直和对角信号的小波相对能量和小波熵的方法,给出了分块图像小波熵的计算公式.采用尺度j上分块图像低频信号小波熵作为特征向量检测视频镜头是否发... 提出了对检测窗内图像帧进行分块并进行小波变换,计算尺度j上分块图像的低频、水平、垂直和对角信号的小波相对能量和小波熵的方法,给出了分块图像小波熵的计算公式.采用尺度j上分块图像低频信号小波熵作为特征向量检测视频镜头是否发生转换,即在检测窗内,帧间低频信号小波熵值只发生一次大突变(与设定的阈值相比)就是剪切转换,若发生多次比较大的变化就是渐变转换.采用检测窗内分块图像在尺度j上的垂直、水平和对角高频信号的小波熵作为另一特征量可以区分渐变镜头的类型:淡进/出(fadein/out)或扫换(wipe).采用大量的高清和标清码流进行实验并与基于概率的方法进行比较.结果证明:本文的视频镜头检测方法具有强的鲁棒性、能检测出镜头转换的类型:剪切、淡进/出和扫换,同时有较高的查准率和查全率. 展开更多
关键词 视频镜头 检测 图像分块 小波变换 小波熵
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小波变换用于测井沉积旋回界面划分研究 被引量:10
15
作者 刘冰 范宜仁 李霞 《测井技术》 CAS CSCD 2006年第4期310-312,共3页
以东营凹陷某井为例,选取尺度与周期有对应关系的Morlet小波基函数,对SP测井曲线进行小波变换,将一维测井数据拓展为二维深度-尺度空间,可探测到不同尺度沉积旋回的分界面,与传统的旋回界面划分结果基本一致。其地质学意义在于,由多个... 以东营凹陷某井为例,选取尺度与周期有对应关系的Morlet小波基函数,对SP测井曲线进行小波变换,将一维测井数据拓展为二维深度-尺度空间,可探测到不同尺度沉积旋回的分界面,与传统的旋回界面划分结果基本一致。其地质学意义在于,由多个不同尺度(周期)沉积旋回叠加测井曲线,通过时频变换,被分解成各自独立的单一尺度的旋回,尺度因子的大小反映了地层沉积周期的长短。这也为沉积旋回的定量划分提供了一种新的思路。 展开更多
关键词 测井数据 沉积旋回 小波变换 多尺度 定量划分
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数控机床主轴径向运动误差在线高精度检测 被引量:3
16
作者 苏恒 洪迈生 +2 位作者 熊诗波 魏元雷 李自军 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第4期414-417,433,共5页
数控机床加工工件时 ,在切削力的作用下 ,用“以被加工工件为测量基准”的测量方案 ,实时测量机床主轴的径向运动误差。为了提高信噪比 ,采用基于精确重构的小波变换算法去除加工时存在的噪声。这种新算法成功地应用于自行开发的在线检... 数控机床加工工件时 ,在切削力的作用下 ,用“以被加工工件为测量基准”的测量方案 ,实时测量机床主轴的径向运动误差。为了提高信噪比 ,采用基于精确重构的小波变换算法去除加工时存在的噪声。这种新算法成功地应用于自行开发的在线检测装置中。为了掌握测量系统频域特征 ,还从谐波抑制和总体频域特性两方面做了分析。通过实验验证了该方法的正确性。 展开更多
关键词 数控机床 主轴 运动误差 在线检测 小波变换 噪声
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基于EMD和小波去噪处理的信号瞬时参数提取 被引量:17
17
作者 张旻 程家兴 《信号处理》 CSCD 2004年第5期512-516,共5页
本文提出用小波去噪后再运用经验模式分解(EMD)和希尔伯特变换方法提取信号瞬时特征。该方法克服了直接运用EMD分解方法由大量噪声带来的不必要的干扰,减少了EMD存在的边界效应和分解层数,提高参数提取的准确性和时效性,使算法在信号瞬... 本文提出用小波去噪后再运用经验模式分解(EMD)和希尔伯特变换方法提取信号瞬时特征。该方法克服了直接运用EMD分解方法由大量噪声带来的不必要的干扰,减少了EMD存在的边界效应和分解层数,提高参数提取的准确性和时效性,使算法在信号瞬时特征提取中更具有应用和研究前景。 展开更多
关键词 参数提取 小波去噪 信号 希尔伯特变换 干扰 经验模式分解 EMD 特征提取 算法 分解方法
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内燃机噪声源识别的小波相关系数方法研究 被引量:5
18
作者 景国玺 郝志勇 +1 位作者 徐红梅 郭磊 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第10期1775-1778,共4页
为了分析内燃机(ICE)噪声信号的时频特性和识别主要噪声源,研究了小波变换中尺度与频率之间的关系,重新定义了连续小波变换,并基于不同小波对同一信号分解时小波系数之间存在极大相关性,提出用规范化相关系数时频图分析噪声信号和识别... 为了分析内燃机(ICE)噪声信号的时频特性和识别主要噪声源,研究了小波变换中尺度与频率之间的关系,重新定义了连续小波变换,并基于不同小波对同一信号分解时小波系数之间存在极大相关性,提出用规范化相关系数时频图分析噪声信号和识别内燃机噪声源的新方法.新方法能够准确地对信号进行时间和频率定位,且频域结果与信号功率谱相当吻合.对发动机声学信号进行了时频分析,同传统连续小波变换相比较,该方法能够更好地反映信号能量的时频域分布状况.结合声强结果,声学信号时频图能够直接地显示不同噪声源的时频特征. 展开更多
关键词 小波变换 相关系数 内燃机 噪声源识别
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基于传递熵的水电站厂房振动传递路径识别 被引量:11
19
作者 王海军 王宁 练继建 《水利学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第6期732-740,共9页
水电站厂房空间结构复杂,同时振动测试信号中常混杂各种噪声,使得水电站厂房结构振源传递路径的分析难度增大;论文将传递熵方法与基于EMD分解的小波熵阈值去噪方法相结合,实现水电站厂房振动传递路径的识别。首先采用EMD分解和小波熵方... 水电站厂房空间结构复杂,同时振动测试信号中常混杂各种噪声,使得水电站厂房结构振源传递路径的分析难度增大;论文将传递熵方法与基于EMD分解的小波熵阈值去噪方法相结合,实现水电站厂房振动传递路径的识别。首先采用EMD分解和小波熵方法自适应地根据信号能量特征确定对应尺度的去噪阈值,对振动测试信号去噪;然后采用传递熵的方法识别厂房结构振源的传递路径。通过模拟信号的分析证明了该方法在判断信号传递方向方面的合理性。将该方法应用到一大型水电站厂房,结合现场实测振动数据对尾水涡带的垂向传递路径进行了识别,并计算了测点之间的信息传递率。结果表明尾水涡带引起的垂向振动主要传递路径为:尾水管→机墩(定子基础、下机架基础)→厂房上部结构楼板。 展开更多
关键词 水电站厂房 经验模态分解 小波熵 传递熵 传递路径
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利用多分辨率小波网络进行地震资料反演 被引量:2
20
作者 宋维琪 赵万金 +1 位作者 吴华 冯磊 《地震地质》 EI CSCD 北大核心 2005年第1期98-104,共7页
 在讨论小波网络理论方法的基础上,研究了利用地震纪录小波多尺度分解属性资料进行虚井声波时差反演的技术方法。分析了利用地震信号进行小波分解和网络学习、训练的理论方法。研究中发现:对于相邻的地震道,较小一段的相似性比整个地...  在讨论小波网络理论方法的基础上,研究了利用地震纪录小波多尺度分解属性资料进行虚井声波时差反演的技术方法。分析了利用地震信号进行小波分解和网络学习、训练的理论方法。研究中发现:对于相邻的地震道,较小一段的相似性比整个地震道的相似性要好。据此,利用小波时-频分析技术方法,可以把相邻道的信息外推到其它地震道上。通过以上综合研究及对实际资料进行反演计算、分析,认为小波网络与人工神经网络相比其网络结构要容易选定,并且收敛速度快。同时,利用地震资料分段时-频分析的相似性较好和小波网络学习、训练及记忆能力较强的特点,可以较好地把井旁道的高、低频信息转换到相邻道上。这样在提高分辨率的同时,又增加了反演结果的真实可靠性。 展开更多
关键词 地震道 地震资料 反演 地震信号 小波多尺度分解 声波时差 时-频分析 收敛速度 相似性 外推
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