由于模擬電路的多樣性、非線性和離散性等特點，模擬電路的故障診斷呈現(xiàn)復(fù)雜、難以辨識等問題。針對已有方法的數(shù)據(jù)不平衡，提出了一種支持向量機集成的故障診斷方法。使用小波變換方法提取特征向量，在多類別支持向量機的基礎(chǔ)上，設(shè)計了模擬電路的最小二乘支持向量機預(yù)測模型，實現(xiàn)了對模擬電路的狀態(tài)的故障預(yù)測。將該方法應(yīng)用于Sallen-Key帶通電路進行故障預(yù)測試驗，結(jié)果表明，該方法比單一支持向量機、徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和APSVM有更好的分類和泛化性能，故障診斷準(zhǔn)確率更高。
標(biāo)簽： LS-SVM 集成 模擬電路 故障檢測
上傳時間： 2013-10-31
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目前，被廣泛使用的經(jīng)典邊緣檢測算子有Sobel算子，Prewitt算子，Roberts算子，Log算子，Canny算子等等。這些算子的核心思想是圖像的邊緣點是相對應(yīng)于圖像灰度值梯度的局部極大值點。然而，當(dāng)圖像中含有噪聲時這些算子對噪聲都比較敏感，使得將噪聲作為邊緣點。由于噪聲的干擾，不能檢測出真正的邊緣。一個擁有良好屬性的的邊緣檢測算法是每個研究者的追求。利用小波交換的特點，設(shè)計了三次B樣條平滑濾波算子。通過利用這個算子，對利用小波變換來檢測圖像的邊緣進行了一定的研究和理解。
標(biāo)簽： 小波變換 圖像邊緣檢測 中的應(yīng)用
上傳時間： 2013-10-13
上傳用戶：kqc13037348641
為了使計算機能更好的識別人臉表情，對基于Gabor小波變換的人臉表情識別方法進行了研究。首先對包含表情區(qū)域的靜態(tài)灰度圖像進行預(yù)處理，包括對確定的人臉表情區(qū)域進行尺寸和灰度歸一化，然后利用二維Gabor小波變換提取臉部表情特征，使用快速PCA方法對提取的Gabor小波特征初步降維。再在低維的空間中，利用Fisher準(zhǔn)則提取那些有利于分類的特征，最后用SVM分類器進行分類。實驗結(jié)果表明，上述提出的方法比傳統(tǒng)的方法識別速度更快，能達到實時性的要求，并且具有很好的魯棒性，識別率高。
標(biāo)簽： Gabor 人臉 特征提取
上傳時間： 2013-11-08
上傳用戶：小眼睛LSL
提出了一種基于FPGA的多級小波逆變換的高速、實時的硬件解決方案。仿真驗證表明本方案能夠滿足連續(xù)輸入的數(shù)據(jù)進行實時處理的要求,并且所設(shè)計的系統(tǒng)具有功耗低、成本低等優(yōu)點。
標(biāo)簽： 多級 小波逆變換 實時系統(tǒng) 方案
上傳時間： 2014-12-28
上傳用戶：Zero_Zero
由非線性電力電子裝置組成的電路發(fā)生故障時，故障特征信息不易提取和識別。對此提出一種基于小波包分析和Elman神經(jīng)網(wǎng)的電力電子裝置故障診斷的方法，先運用小波包分析法提取電路在不同故障狀態(tài)下電壓及電流信號的特征信息，然后對數(shù)據(jù)進行歸一化處理并作為Elman神經(jīng)網(wǎng)的輸入，由具有智能學(xué)習(xí)功能的神經(jīng)元故障分類器完成故障識別和定位。以12脈沖整流電路為例，在Matlab軟件下建立電路模型進行仿真實驗，結(jié)果表明該方法能快速、準(zhǔn)確的完成故障診斷。
標(biāo)簽： Elman 分 故障診斷
上傳時間： 2013-11-11
上傳用戶：zjf3110
上傳時間： 2013-12-20
上傳用戶：JasonC
討論了交-交變頻調(diào)速系統(tǒng)故障診斷的重要性，針對目前變頻系統(tǒng)輸出電流諧波比較大，用常規(guī)方法不易判斷的問題，提出了用新型小波包頻帶能量法提取電機斷條故障信號的特征量，并運用該算法對變頻調(diào)速系統(tǒng)電機斷條時和正常時輸出電流波形特征量進行分析。仿真結(jié)果表明，新型小波包頻帶能量特征法與常規(guī)診斷方法相比，具有準(zhǔn)確度高、診斷速度快等優(yōu)點。
標(biāo)簽： 頻帶 能量 電機斷條 故障診斷
上傳時間： 2015-01-02
上傳用戶：hgmmyl
LabVIEW濾波器在低壓電器測試系統(tǒng)消噪中的應(yīng)用
標(biāo)簽： LabVIEW 濾波器 低壓電器 中的應(yīng)用
上傳時間： 2013-11-04
上傳用戶：Artemis
小波變換在電力系統(tǒng)諧波中的應(yīng)用，與諧波本身的特性是直接相關(guān)的，要得到實時性和精確性都較高的檢測效果就需要對電力系統(tǒng)的諧波特點，小波在這方面的應(yīng)用原理有深刻的理解。文中對此在作了深入分析的基礎(chǔ)上，還重點研究了采用小波變換研究諧波檢測的主要因素，用仿真驗證其影響效果。最后針對目前的研究成果論述小波在諧波檢測應(yīng)用中的發(fā)展，為小波變換在分析有效、精確、可靠的電力諧波檢測方法提供研究思路。
標(biāo)簽： 小波變換 電力系統(tǒng) 諧波檢測
上傳時間： 2013-11-21
上傳用戶：yuanxiaoqiang
提出了一種基于9/7小波的二維小波變換器的硬件設(shè)計方案.通過優(yōu)化算法以及采用行列變換并行處理的方式,提高了變換器的數(shù)據(jù)吞吐量.該方案采用了流水線技術(shù),較大地提高了硬件效率.綜合結(jié)果表明,該方案的系統(tǒng)時鐘可達到110 MHz,且具有高速、高吞吐量、片內(nèi)存儲器小等優(yōu)點.
標(biāo)簽： JPEG 2000 VLSI 二維小波變換
上傳時間： 2015-01-03
上傳用戶：yangbo69
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