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小波閾值

基于小波與LS-SVM集成的模擬電路故障檢測

由于模擬電路的多樣性、非線性和離散性等特點(diǎn)，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(jī)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(jī)的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了模擬電路的最小二乘支持向量機(jī)預(yù)測模型，實(shí)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(jìn)行故障預(yù)測試驗(yàn)，結(jié)果表明，該方法比單一支持向量機(jī)、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(shí)間： 2013-10-31

上傳用戶：417313137
基于仿生小波變換和模糊推理的語音降噪算法研究

提出了一種基于仿生小波變換和模糊推理的變步長自適應(yīng)濾波語音降噪算法。該算法首先用仿生小波變換法對包含噪聲的語音信號進(jìn)行小波分解，以分離出來的噪聲信號作為自適應(yīng)濾波器的輸入，選擇基于模糊推理變步長自適應(yīng)算法對帶噪聲語音信號進(jìn)行降噪處理，最終實(shí)現(xiàn)語音信號的信噪分離，去除語音信號中的噪聲。仿真結(jié)果表明，該方法對語音信號有較為明顯的降噪效果。

標(biāo)簽： 仿生小波變換模糊推理語音降噪

上傳時(shí)間： 2013-10-14

上傳用戶：戀天使569
基于Gabor小波的人臉表情特征提取研究

為了使計(jì)算機(jī)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(jìn)行了研究。首先對包含表情區(qū)域的靜態(tài)灰度圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括對確定的人臉表情區(qū)域進(jìn)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(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)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(dá)到實(shí)時(shí)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(shí)間： 2013-11-08

上傳用戶：小眼睛LSL
多級小波逆變換實(shí)時(shí)系統(tǒng)方案

提出了一種基于FPGA的多級小波逆變換的高速、實(shí)時(shí)的硬件解決方案。仿真驗(yàn)證表明本方案能夠滿足連續(xù)輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理的要求,并且所設(shè)計(jì)的系統(tǒng)具有功耗低、成本低等優(yōu)點(diǎn)。

標(biāo)簽： 多級小波逆變換實(shí)時(shí)系統(tǒng) 方案

上傳時(shí)間： 2014-12-28

上傳用戶：Zero_Zero
基于小波包分析和Elman神經(jīng)網(wǎng)的故障診斷方法

由非線性電力電子裝置組成的電路發(fā)生故障時(shí)，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(yùn)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(jìn)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(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，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(shí)間： 2013-11-11

上傳用戶：zjf3110
多級小波逆變換實(shí)時(shí)系統(tǒng)方案

提出了一種基于FPGA的多級小波逆變換的高速、實(shí)時(shí)的硬件解決方案。仿真驗(yàn)證表明本方案能夠滿足連續(xù)輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理的要求,并且所設(shè)計(jì)的系統(tǒng)具有功耗低、成本低等優(yōu)點(diǎn)。

標(biāo)簽： 多級小波逆變換實(shí)時(shí)系統(tǒng) 方案

上傳時(shí)間： 2013-12-20

上傳用戶：JasonC
新型小波包頻帶能量法在電機(jī)斷條故障診斷中的研究

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(jī)斷條故障信號的特征量，并運(yùn)用該算法對變頻調(diào)速系統(tǒng)電機(jī)斷條時(shí)和正常時(shí)輸出電流波形特征量進(jìn)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(diǎn)。

標(biāo)簽： 頻帶能量電機(jī)斷條故障診斷

上傳時(shí)間： 2015-01-02

上傳用戶：hgmmyl
基于小波變換的電力系統(tǒng)諧波檢測的研究

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(shí)時(shí)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(diǎn)，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(diǎn)研究了采用小波變換研究諧波檢測的主要因素，用仿真驗(yàn)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(shí)間： 2013-11-21

上傳用戶：yuanxiaoqiang
JPEG2000中二維小波變換的高速VLSI設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

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(jì)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(shí)鐘可達(dá)到110 MHz,且具有高速、高吞吐量、片內(nèi)存儲器小等優(yōu)點(diǎn).

標(biāo)簽： JPEG 2000 VLSI 二維小波變換

上傳時(shí)間： 2015-01-03

上傳用戶：yangbo69
多小波matlab程序包

多小波matlab程序包

標(biāo)簽： matlab 程序

上傳時(shí)間： 2014-11-06

上傳用戶：jeffery