基于小波包变换的暂态电能质量扰动信号分析

暂态电能质量问题在当今电能质量问题中变得越来越重要。针对暂态电能质量扰动信号,通过小波包变换对扰动信号进行时间定位和消噪并对产生数据加以比较,确定小波包变换能否对暂态电能质量信号进行有效的分析。以电压骤升、瞬态脉冲扰动信号为例,通过去噪来对暂态电能质量扰动信号进行小波包计算、分析和比较,结果表明:暂态电能质量扰动起止时刻是描述扰动的重要属性,并且证明了小波包变换是分析暂态电能质量信号的一种有效的方法。     

语音信号的多小波脊提取算法研究

语音信号的主要特征包含在信号的瞬时包络、相位和频率的变化之中。利用这三个参数的统计特性,理论上就可以对信号的特征进行更深入分析。时频分析作为语音信号处理的一种重要方法,可以有效得得到语音信号中各个时刻的瞬时频率及其幅值,并且能够进行时频滤波和时变信号的分析。本文针对语音信号的特点,阐述了小波脊提取方法的原理及实现方法,而后综合语音信号运用MATLAB编程对小波脊提取方法进行了验证,得到了比较好的效果。     

基于正交子集的锥形滤波去噪技术研究

三维地震数据体中的面波、声波、折射波等噪音,在三维空间上形成以震源为顶点的锥形体,在水平切片上显示为圆形,在纵向切片上显示为线性。三维★K★Ky锥形滤波器的频率响应特征呈圆锥形,与噪音在正交子集道集上的分布形状吻合,三维F-Kx-Ky锥形滤波可以很好压制这类特征的噪音。根据面波在正交子集中表现特征稳定特征,研究了一种基于正交子集的锥形滤波去噪技术。实际应用表明,在正交子集上利用锥形滤波压制面波噪音,比传统的压制面波方法有更好的效果,且更大程度的保留了有效信号的原貌。     

基于小波支持向量机的机动管道排空时间预测

机动管道在输送油品和地形条件固定的情况下,管道长度、空压机的排气压力和排气量是影响管道排空作业时间的主要因素,但几种因素对排空时间的影响呈现复杂的非线性关系.以机动管道排空过程的实验数据为基础,分析了排空时间随各影响因素的变化规律.通过分析,发现各因素与排空时间之间具有较好的关联性,用支持向量回归的方法可以对排空时间进行预测.在对样本数据进行训练和预测时,采用基于morlet小波核的支持向量回归方法,并与高斯核的预测效果进行对比,发现小波核比高斯核具有更好的排空时间预测效果,并给出了管道气顶排空时间预报公式.     

台阶式溢洪道消能规律

为探讨台阶式溢洪道消能特性及水流的紊乱特性规律,将台阶式溢洪道与对应光滑溢洪道对比研究,通过试验数据计算出台阶式溢洪道消能率、阶顶断面弗劳德数,试算求出对应光滑溢洪道水力参数,用台阶式溢洪道消能率减去对应光滑溢洪道消能率得到相对消能率,光滑溢洪道断面弗劳德数减去对应台阶式溢洪道阶顶断面弗劳德数得到相对弗劳德数.两水力参数反映了台阶式溢洪道相对光滑溢洪道对消杀能量大小及水流紊乱剧烈程度.通过对26.57°,32.01°,33.69°,38.66°,51.3°这5组不同坡度,1.43~6.67 cm台阶高度的21组模型试验研究,探讨了相对消能率和相对弗劳德数之间关系,结果表明相对弗劳德数和相对消能率沿程呈线性关系,相关系数为0.993 7~0.999 5.且相同相对弗劳德数,单宽流量大对应相对消能率也大;台阶高度变化对直线关系影响很小;坡度对直线关系影响复杂,较小坡度同一单宽流量,坡度越大相对消能率越小,坡度较大时同一单宽流量,坡度大对应相对消能率大.相对消能率和相对弗劳德数的直线规律体现出台阶式溢洪道独特的水力特性,为探究其消能机理提供了重要依据.     

基于小波变换模态参数识别原理的共振拆除法理论研究

提出了一种经济、安全的建筑物拆除法-共振拆除法。依据小波变换模态参数辨识原理,求得建筑物理论固有频率及模态参数;建立楼房数学模型,模拟安装多台激振器,遥控激振器发出与建筑物固有频率相同频率激励,使楼房共振。建筑物激烈振动而坍塌,实现安全拆除建筑物的目的。     

三道湾水电站正常溢洪洞及泄洪排

试验表明，三道湾水电站原设计存在以下问题：泄洪排沙洞单独全开运行工况下，其进口上方存在贯通性吸气漏斗漩涡；正常溢洪洞进口侧收缩十分严重，泄流量不足，闸后存在水翅、折冲波等不良流态，下游消能效果不佳；针对实际情况，试验通过在泄洪排沙洞进口增设消涡格栅，在正常溢洪洞进口设置椭圆形导墙、延长闸后收缩段，下游采用扩散挑流消能等措施，很好地解决了上述问题。     

基于小波分析的玉米籽粒图像正形研究

近年来,通过对玉米籽粒的尺寸、外形、色泽等方面的研究,已获得了一些必要的单籽粒的视觉信息。但是,对于粮食作物而言,只有实现了作物籽粒的大规模、快速识别,才有可能在实际生产中得到广泛应用。为此,采用图像标记法,对含有众多的、散放的玉米籽粒图像进行处理,对标记图像中的像素进行逻辑判断,采用多尺度小波分析算法,实现籽粒分割、定位及正形。     

基于小波变换的Wiener滤波算法去除苹果图像噪声

在小波变换的基础上，提出了一种基于小波变换的Wiener滤波去噪方法。采用该方法对苹果图像的加性噪声（高斯白噪声）去噪，结果PSNR为184．94，视觉效果清晰（而含噪声图像的PSNR为158．23，噪声太多不清晰）。好于邻域平均法（PSNR为174．15，视觉上含部分噪声）、中值滤波法（PSNR为182．4Z）、小波阔值去噪（PSNR为171．59，视觉上也含部分噪声）和Wiener滤波去噪法（PSNR为173．65）的去噪结果，更好于数学形态学的去噪结果（PSNR为150．46，视觉上含较多噪声）。试验结果表明，基于小波变换的Wiener滤波方法对苹果图像加性噪声的去噪效果具有信噪比高、视觉效果好等优点。     

小波分析在拖拉机齿轮箱故障诊断中的应用

在分析了采用傅立叶变换对拖拉机齿轮箱故障诊断进行信号分析技术所存在的不足的基础上，提出了采用小波变换对该信号进行分析处理时，基小波选取的方法。同时在对拖拉机齿轮箱故障诊断的实际应用中，用齿轮箱振动的加速度信号对傅立叶变换和小波变换的结果进行了比较，证明了应用小波变换能准确反映齿轮箱故障的结果，并提出用小波变换可以建立故障自动诊断系统。