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基于小波分解的图像融合方法及性能评价 被引量：135
1
作者 刘贵喜 杨万海 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第6期927-934,共8页
给出了一种新的基于小波多尺度分解的分层图像融合方法 .其基本思想是先对源图像进行小波多尺度分解 ;其次 ,按照融合规则 ,采用基于区域特性量测的选择及加权算子去构造融合图像对应的小波系数 ;最后 ,通过逆小波变换重构融合图像 .该... 给出了一种新的基于小波多尺度分解的分层图像融合方法 .其基本思想是先对源图像进行小波多尺度分解 ;其次 ,按照融合规则 ,采用基于区域特性量测的选择及加权算子去构造融合图像对应的小波系数 ;最后 ,通过逆小波变换重构融合图像 .该方法被成功地用于图像的融合处理 .此外 ,利用熵、交叉熵、互信息、均方根误差、峰值信噪比等参量 ,对该融合方法的融合性能进行了评价与分析 .实验结果表明 ,该融合方法是十分有效的 . 展开更多
关键词 小波分解 图像融合 性能评价 图像处理 图像分解
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基于小波—BP神经网络的短期风电功率预测方法 被引量：142
2
作者 师洪涛 杨静玲 +1 位作者 丁茂生 王金梅 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2011年第16期44-48,共5页
建立风电功率预测系统并提高其预测精度是大规模开发风电的关键技术之一。基于数值天气预报,建立了反向传播(BP)神经网络风电功率预测模型,并采用某风电场实际数据分析了影响该模型预测精度的因素。针对原始风速及功率序列日特性不明显... 建立风电功率预测系统并提高其预测精度是大规模开发风电的关键技术之一。基于数值天气预报,建立了反向传播(BP)神经网络风电功率预测模型,并采用某风电场实际数据分析了影响该模型预测精度的因素。针对原始风速及功率序列日特性不明显、BP神经网络不能完全映射其特性的缺陷,提出了一种基于小波—BP神经网络的预测模型。该模型利用小波将风速与功率序列在不同尺度上进行分解,并使用多个BP神经网络对各频率分量进行预测,最后重构得到完整的预测结果。研究表明该模型可有效提高预测精度。 展开更多
关键词 风电功率预测 BP神经网络 小波变换 频率分解
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小波门限消噪法应用中分解层数及阈值的确定 被引量：112
3
作者 张吉先 钟秋海 戴亚平 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第2期118-122,共5页
基于小波变换的门限去噪算法是去除数字信号中白噪声的有效算法。在实际应用中,这种非线性滤波方法有2个核心问题需要解决。一个是门限闽值的选取;另一个是信号分解层数的确定。该文通过数字仿真证明了确定合适的分解层数的重要性。分... 基于小波变换的门限去噪算法是去除数字信号中白噪声的有效算法。在实际应用中,这种非线性滤波方法有2个核心问题需要解决。一个是门限闽值的选取;另一个是信号分解层数的确定。该文通过数字仿真证明了确定合适的分解层数的重要性。分析了白噪声污染的有用信号的小波变换系数特点。提出了1种分解层数的自适应确定方法,并提出了1种基于3σ法则原理的各层小波空间中阈值的选取方法。仿真结果表明,该文方法具有较好的去噪效果,尤其适合于强噪声背景下弱信号的监测。该文方法明确提出了基于小波变换的门限去噪算法中分解层数和门限阈值2个重要参数的确定方法,增强了这种去噪算法在工程应用中的实用性。 展开更多
关键词 发电机组 小波变换 门限消噪法 阈值 信号分解层数 数字仿真
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小波变换用于高分辨率全色影像与多光谱影像的融合研究 被引量：75
4
作者 李军 周月琴 李德仁 《遥感学报》 EI CSCD 1999年第2期116-121,T001,共7页
将小波的多分辨率分析与ＩＨＳ变换相结合，提出了叠加融合的新方法。它先对高分辨率影像进行小波分解，得到的各小波面叠加到多光谱影像经ＩＨＳ变换后的强度Ｉ影像中，使得融合影像最大限度地保留了多光谱影像的光谱信息，保持了原多... 将小波的多分辨率分析与ＩＨＳ变换相结合，提出了叠加融合的新方法。它先对高分辨率影像进行小波分解，得到的各小波面叠加到多光谱影像经ＩＨＳ变换后的强度Ｉ影像中，使得融合影像最大限度地保留了多光谱影像的光谱信息，保持了原多光谱影像的反差，同时提高了它的清晰度和空间分辨率。文中给出了黑白航空影像与ＴＭ影像，ＳＡＲ影像与ＴＭ影像的融合结果，并与ＷＴ法、ＩＨＳ法进行了比较。 展开更多
关键词 小波变换 高分辨率 全色影像 遥感 多光谱影像
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基于小波分解和最小二乘支持向量机的短期风速预测 被引量：91
5
作者 王晓兰 王明伟 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2010年第1期179-184,共6页
短期风速预测对并网风力发电系统的运行有重要意义。对风速进行较准确地预测,可以有效减轻或避免风电场对电力系统的不利影响,同时提高风电场在电力市场中的竞争能力。简述了短期风速预测的价值和方法,提出了基于小波分解(wavelet decom... 短期风速预测对并网风力发电系统的运行有重要意义。对风速进行较准确地预测,可以有效减轻或避免风电场对电力系统的不利影响,同时提高风电场在电力市场中的竞争能力。简述了短期风速预测的价值和方法,提出了基于小波分解(wavelet decomposition,WD)和最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LS-SVM)的短期风速预测方法,分别以香港和河西走廊地区风电场为例,建立了上述2个地区风速预测的WD-LSSVM模型,根据上述地区的数据进行实例验证,结果表明文中的方法显著提高了超前一步预测的精度。 展开更多
关键词 风速预测 风力发电 风电场 小波分解 最小二乘支持向量机
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基于非线性时间序列分析经验模态分解和小波分解异同性的研究 被引量：79
6
作者 龚志强 邹明玮 +1 位作者 高新全 董文杰 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2005年第8期3947-3957,共11页
基于经验模态分解(EMD)的希尔伯特变换(HT),是对非线性时间序列基于EMD进行分解,然后通过HT获得频谱.利用理想时间序列和青藏高原古里雅冰芯18O时间序列,系统地分析比较了EMD和小波分解(WD)以及HT和小波变换在非线性时间序列处理中的优... 基于经验模态分解(EMD)的希尔伯特变换(HT),是对非线性时间序列基于EMD进行分解,然后通过HT获得频谱.利用理想时间序列和青藏高原古里雅冰芯18O时间序列,系统地分析比较了EMD和小波分解(WD)以及HT和小波变换在非线性时间序列处理中的优劣,并针对它们各自的缺点提出了可能改进的设想.研究结果表明,将基于EMD的方法和基于WD的方法有机结合起来应用,可以更有效地识别原时间序列的特征信息. 展开更多
关键词 非线性时间序列分析 小波分解 经验模态分解(EMD) 异同 希尔伯特变换 时间序列处理 古里雅冰芯 青藏高原 小波变换 分析比较 研究结果 有机结合 特征信息
原文传递
小波分析及其在日流量过程随机模拟中的应用 被引量：61
7
作者 王文圣 袁鹏 丁晶 《水利学报》 EI CSCD 北大核心 2000年第11期43-48,共6页
小波分析能将交织在一起的不同频率成分组成的复杂时间序列分解成频率不相同的子序列 .基于小波分解和重构思想 ,本文以屏山站为例尝试将日流量过程分解成不同尺度下的小波系数 (细节 )和尺度系数 (背景 ) ,对分解所得的系数按实测资料... 小波分析能将交织在一起的不同频率成分组成的复杂时间序列分解成频率不相同的子序列 .基于小波分解和重构思想 ,本文以屏山站为例尝试将日流量过程分解成不同尺度下的小波系数 (细节 )和尺度系数 (背景 ) ,对分解所得的系数按实测资料显示的主周期 (年 )进行随机重构 ,从而获得各种各样的日流量过程线 .当小波函数和尺度函数或滤波器确定后 ,分解和重构过程不需估算参数 ,也不必进行前期分析和任何假定 ,因而 ,这种随机模拟方法具有非参数化特征 .实例分析表明是可行的 . 展开更多
关键词 小波分析 水文随机模拟 日流量
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小波变换及信号重建在压制面波中的应用 被引量：43
8
作者 罗国安 杜世通 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 1996年第3期337-349,共13页
面波是地震勘探中广泛存在的一种规则干扰波，在资料处理中要去除面波又十分棘手。常规的滤波方法在滤除面波的同时也对与面波处于同一频带的有效信号造成了损害。本文基于在较低频率处面波的能量强于反射波、在小频率范围和小空间范围... 面波是地震勘探中广泛存在的一种规则干扰波，在资料处理中要去除面波又十分棘手。常规的滤波方法在滤除面波的同时也对与面波处于同一频带的有效信号造成了损害。本文基于在较低频率处面波的能量强于反射波、在小频率范围和小空间范围内面波能量变化缓慢的假设条件下，提出在小波变换频带分解的基础上，先用面波的视速度对面波作线性时移，使面波逐道相干，再利用KL分解或沿x方向进行小波变换的方法来提取面波，并将其从原始资料中减去。经过合成数据和实际资料的处理证明，这种方法可以十分有效地消除面波，同时不损失反射波的低频成分。 展开更多
关键词 小波变换 干扰波 地震勘探 地震波 地震资料处理
全文增补中
图像配准的小波分解方法 被引量：44
9
作者 刘斌 彭嘉雄 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第9期1070-1073,共4页
提出了利用图像与其作小波分解后的近似分量的轮廓相似性 ,进行图像配准的一种方法 首先利用仿射变换和小波分解的理论 ,证明了该方法的正确性 ,并对求配准参数的运算量进行了分析 ;然后给出了利用该方法实现图像配准的步骤 ;最后结合... 提出了利用图像与其作小波分解后的近似分量的轮廓相似性 ,进行图像配准的一种方法 首先利用仿射变换和小波分解的理论 ,证明了该方法的正确性 ,并对求配准参数的运算量进行了分析 ;然后给出了利用该方法实现图像配准的步骤 ;最后结合MRI图像的配准 ,对该方法进行了实验验证 该方法能提高配准的速度 。 展开更多
关键词 图像配准 小波分解方法 图像融合 二维正交小波变换 仿射变换 图像处理 计算机
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小波分解与变换法预测地下水位动态 被引量：49
10
作者 吴东杰 王金生 滕彦国 《水利学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第5期39-45,共7页
通过小波分解方法将地下水位动态的非平稳时间序列分解为多个细节信号序列和逼近信号序列,然后运用时间序列自回归模型及人工神经元网络模型对各信号序列分别进行模拟预测,模拟结果比单纯用自回归法或人工神经网络模型更接近实测值,说... 通过小波分解方法将地下水位动态的非平稳时间序列分解为多个细节信号序列和逼近信号序列,然后运用时间序列自回归模型及人工神经元网络模型对各信号序列分别进行模拟预测,模拟结果比单纯用自回归法或人工神经网络模型更接近实测值,说明通过小波分解方法进行地下水位动态模拟和预测是适合的;同时用小波变换方法对地下水位动态进行了宏观分析,使隐藏的规律性显现出来,揭示出地下水位动态变化中除了具有一个水文年内的周期性变化规律外,还存在2～3年间隔的波幅强弱变化,可以推断未来短期内地下水位动态发展仍将延续当前总体下降的趋势,与小波分解方法得到的预测结果相吻合。 展开更多
关键词 小波分解 小波分析 自回归模型 人工神经元网络 地下水位预测
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基于小波系数变换的小波阈值去噪算法改进 被引量：54
11
作者 王宏强 尚春阳 +1 位作者 高瑞鹏 李子楠 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2011年第10期165-168,共4页
小波阈值去噪是近年兴起的一种较好的去噪算法,其一关键点在于准确的选取阈值将细节信号和噪声信号区分开来。该文提出了一种算法对小波系数进行变换,将难以区分信号和噪声的区域放大,以利于阈值的选取,从而达到改进小波阈值去噪的目的... 小波阈值去噪是近年兴起的一种较好的去噪算法,其一关键点在于准确的选取阈值将细节信号和噪声信号区分开来。该文提出了一种算法对小波系数进行变换,将难以区分信号和噪声的区域放大,以利于阈值的选取,从而达到改进小波阈值去噪的目的。通过使用传统阈值去噪算法和该改进算法进行仿真,结果表明改进算法对去噪指标SNR、SME(平均方差)都有所改善。另外该实验也表明改进算法可以更好的去除噪声,且较好的重现原信号的细节特征。 展开更多
关键词 信息处理技术 小波去噪 小波分解 小波系数变换
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线性时频分析方法综述 被引量：51
12
作者 李振春 刁瑞 +1 位作者 韩文功 刘力辉 《勘探地球物理进展》 2010年第4期239-246,共8页
较详细地综述了目前已有的短时傅里叶变换、小波变换、S变换和广义S变换等几种线性时频分析方法,概括了线性时频分析方法的特点和优缺点,阐述了各种方法的发展历程。窗函数对分辨率影响巨大,是线性时频分析方法的关键,通过对窗函数的调... 较详细地综述了目前已有的短时傅里叶变换、小波变换、S变换和广义S变换等几种线性时频分析方法,概括了线性时频分析方法的特点和优缺点,阐述了各种方法的发展历程。窗函数对分辨率影响巨大,是线性时频分析方法的关键,通过对窗函数的调节和改进,可以得到不同的线性时频分析方法和相对应的时频分辨率。理论分析和试验表明,广义S变换的时频窗口能够随着频率尺度自适应地调整,具有较高的时频分辨率,在应用中具有更高的实用性和灵活性。利用广义S变换对地震数据体进行谱分解,可以得到更丰富的地震属性信息,对储层预测和油气识别有重要作用。 展开更多
关键词 时频分析 窗函数 小波变换 广义S变换 谱分解
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多聚焦图像融合中最佳小波分解层数的选取 被引量：30
13
作者 李树涛 王耀南 龚理专 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2002年第6期45-48,共4页
小波变换作为一种十分有效的信号处理方法已被应用于多聚焦图像融合系统中。但其中需要解决的一个问题是最佳小波分解层数的选取。通过大量的实验 ,总结出基于小波分解子图像面积比和低频带均方根误差两个标准来确定最佳小波分解层数的... 小波变换作为一种十分有效的信号处理方法已被应用于多聚焦图像融合系统中。但其中需要解决的一个问题是最佳小波分解层数的选取。通过大量的实验 ,总结出基于小波分解子图像面积比和低频带均方根误差两个标准来确定最佳小波分解层数的方法。实验结果表明 ,无论是依据均方根误差、灰度平均误差、熵、空间频率等客观评价标准 ,还是视觉的主观评价 。 展开更多
关键词 图像融合 小波分解 最佳层数
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风场短期风速预测研究 被引量：47
14
作者 罗文 王莉娜 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第7期68-74,共7页
提出一种基于支持向量机的短期风速预测模型,并通过小波分解和遗传算法实现模型中的数据预处理和参数寻优。模型包括数据处理单元、参数寻优单元和支持向量机单元,以历史风速值作为输入,输出未来时间段的风速值。同时,通过引入模型的可... 提出一种基于支持向量机的短期风速预测模型,并通过小波分解和遗传算法实现模型中的数据预处理和参数寻优。模型包括数据处理单元、参数寻优单元和支持向量机单元,以历史风速值作为输入,输出未来时间段的风速值。同时,通过引入模型的可调参数,提高模型对应不同风场风速数据的普遍适应性。实验结果表明,模型的预测效果良好,并具有较好的适应性,可适应不同地区的风场数据。 展开更多
关键词 风速预测 小波分解 遗传算法 支持向量机 可调参数
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基于小波分形特征提取的图象分割方法 被引量：14
15
作者 陈哲 冯天瑾 《中国图象图形学报（A辑）》 CSCD 1999年第12期1072-1077,共6页
提出了一种基于小波分解和分形纹理特征计算的图象分割方法。首先考虑对图象进行小波变换，然后对不同通道的子图象提取纹理的分形（分数维）特征和能量特征，最后用直方图阈值分割方法实现图象的分割。实验表明。
关键词 图象分割 小波分解 分形 特征提取 遥感图象
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基于W-BiLSTM的可再生能源超短期发电功率预测方法 被引量：48
16
作者 谢小瑜 周俊煌 +2 位作者 张勇军 王奖 苏洁莹 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2021年第8期175-184,共10页
针对现有新能源超短期预测方法难以有效挖掘和分析数据的固有波动规律,且当时序过长时易丢失重要信息等问题,提出了一种基于注意力(Attention)机制的小波分解-双向长短时记忆网络(W-BiLSTM)超短期风、光发电功率预测方法。首先,利用小... 针对现有新能源超短期预测方法难以有效挖掘和分析数据的固有波动规律,且当时序过长时易丢失重要信息等问题,提出了一种基于注意力(Attention)机制的小波分解-双向长短时记忆网络(W-BiLSTM)超短期风、光发电功率预测方法。首先,利用小波分解提取输入时间序列的时域信息和频域信息。随后,考虑双向信息流,采用双向长短时记忆网络(BiLSTM)进行预测,引入注意力机制,通过映射加权和学习参数矩阵赋予BiLSTM隐含状态不同的权重,有选择性地获取更多有效信息。最后,通过实际数据进行仿真验证。仿真结果表明,所提模型与现有模型相比,具有良好的预测性能。 展开更多
关键词 可再生能源 风力发电 光伏发电 功率预测 小波分解 深度学习 注意力机制
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变形测量异常数据处理中小波变换最佳级数的确定 被引量：42
17
作者 李宗春 邓勇 +1 位作者 张冠宇 杨晓晖 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CSCD 北大核心 2011年第3期285-288,共4页
综合分析数据去噪效果的4个分项评价指标,即数据的均方根差变化量、互相关系数、信噪比及平滑度,将各分项评价指标归化到0,1后相加得到总体评价指标,将总体评价指标最大值所对应的级数定义为小波分解与重构的最佳级数。模拟和实测两个... 综合分析数据去噪效果的4个分项评价指标,即数据的均方根差变化量、互相关系数、信噪比及平滑度,将各分项评价指标归化到0,1后相加得到总体评价指标,将总体评价指标最大值所对应的级数定义为小波分解与重构的最佳级数。模拟和实测两个算例验证了此方法的有效性。 展开更多
关键词 变形测量 小波变换 分解与重构 评价指标 最佳级数
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一种快速彩色图像中复杂背景下人脸检测方法 被引量：15
18
作者 王延江 袁保宗 唐晓芳 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第10期1566-1569,共4页
本文提出了一种快速的彩色图像中复杂背景下人脸检测方法 .该方法首先利用进化Agent计算对彩色图像中与人的肤色相似的像素进行聚类和区域分割 .然后利用小波分解对每一个侯选区域进行人脸特征分析 ,如所检测到的区域特征分布相似于某... 本文提出了一种快速的彩色图像中复杂背景下人脸检测方法 .该方法首先利用进化Agent计算对彩色图像中与人的肤色相似的像素进行聚类和区域分割 .然后利用小波分解对每一个侯选区域进行人脸特征分析 ,如所检测到的区域特征分布相似于某一预先定义的人脸模型 ,则确认该区域代表人脸 .实验结果表明 ,该方法不仅速度快、效率高 ,而且正确检测率高 . 展开更多
关键词 人脸检测 彩色图像分割 进化计算 Agent 小波分解
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滚动轴承复合故障特征分离的小波-频谱自相关方法 被引量：41
19
作者 明安波 褚福磊 张炜 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第3期80-87,共8页
为解决从单通道振动信号中实现复合故障特征分离的问题,提出基于小波框架理论的小波-频谱自相关方法。该方法采用正交小波基函数将复合故障信号分解为多个不同尺度的子信号后,对各子信号分别进行频谱自相关分析。研究表明:频谱自相关方... 为解决从单通道振动信号中实现复合故障特征分离的问题,提出基于小波框架理论的小波-频谱自相关方法。该方法采用正交小波基函数将复合故障信号分解为多个不同尺度的子信号后,对各子信号分别进行频谱自相关分析。研究表明:频谱自相关方法能够去掉时域自相关方法产生的拖尾现象,能量集中性更高、抗噪能力更强,能够突出复合故障信号中能量较大的冲击故障特征。对6220轴承内、外圈复合故障试验信号分析的结果表明:小波-频谱自相关方法将复合故障特征分解到不同通道后,有效地抑制各子信号中能量较弱的故障特征,实现了内、外圈复合故障特征分离。在相同的小波分解条件下,小波-频谱自相关方法比小波-包络谱的特征分离效果更好,具有较高的工程应用价值。 展开更多
关键词 滚动轴承 复合故障 特征分离 小波分解 频谱自相关
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基于小波近似熵的串联电弧故障识别方法 被引量：40
20
作者 郭凤仪 李坤 +3 位作者 陈昌垦 刘艳丽 王喜利 王智勇 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第24期164-172,共9页
根据UL1699标准搭建了串联电弧故障发生装置,并针对不同类型负载进行实验,获得了供电线路正常工作状态和发生电弧故障状态时的电流信号实验数据。应用小波变换对电流信号进行分解重构,通过近似熵(Ap En)算法对分解重构后各频段信号的不... 根据UL1699标准搭建了串联电弧故障发生装置,并针对不同类型负载进行实验,获得了供电线路正常工作状态和发生电弧故障状态时的电流信号实验数据。应用小波变换对电流信号进行分解重构,通过近似熵(Ap En)算法对分解重构后各频段信号的不规则程度进行量化,得到电流信号的特征向量,并将其输入到支持向量机(SVM)。通过SVM对电流信号特征向量进行分类,完成电弧故障的检测识别。结果表明,通过小波近似熵算法得到的电弧故障特征向量能够作为诊断识别电弧故障的有效依据。 展开更多
关键词 电弧故障 近似熵 特征向量 小波分解 支持向量机
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