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基于小波神经网络的时变谐波信号检测 被引量：14
1
作者 边海龙 陈光 杜天军 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第7期104-109,共6页
电力系统中存在大量的由于非线性器件对电网电压电流整流、逆变而产生的时变谐波。该文提出使用小波神经网络(wavelet neural network,WNN)算法对这一类谐波进行检测。利用小波变换的时频聚焦特性可得出信号的时变信息;将小波对信号的... 电力系统中存在大量的由于非线性器件对电网电压电流整流、逆变而产生的时变谐波。该文提出使用小波神经网络(wavelet neural network,WNN)算法对这一类谐波进行检测。利用小波变换的时频聚焦特性可得出信号的时变信息;将小波对信号的自适应时频分割特性引入神经网络,提高神经网络的逼近和收敛性能;给出网络参数的选定方案;确定网络的训练算法;分析算法的时效性;并与其它检测方法做出比较。经仿真试验表明,该文所述的方法提高了检测的精度和效率。 展开更多
关键词 时变谐波检测 小波神经网络 shannon小波函数 整流电路谐波
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一类小波基函数的构造及其在测量数据处理中的应用探讨 被引量：7
2
作者 郑作亚 卢秀山 李克行 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2007年第3期9-11,共3页
Shannon函数有很好的滤波性能,但向两端衰减速度缓慢;Gauss“窗”函数有很好的控制小波衰减的特性,但其低通滤波效果较差。根据这两个函数各自的优点构造了一类新的小波基函数,分别为满足低通的父小波和带通的一阶、二阶母小波,讨论了... Shannon函数有很好的滤波性能,但向两端衰减速度缓慢;Gauss“窗”函数有很好的控制小波衰减的特性,但其低通滤波效果较差。根据这两个函数各自的优点构造了一类新的小波基函数,分别为满足低通的父小波和带通的一阶、二阶母小波,讨论了它们的正交性、完备性和紧支集性等性质,以GPS资料为例,分析其信号平滑和压缩效应、边缘效应和奇异点检测,得出一些有益的结论,为大地测量数据处理提供一种小波分析方法。 展开更多
关键词 小波分析 shannon函数 Gauss函数 滤波器 伸缩因子
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基于光学理论的数字水印嵌入算法研究
3
作者 苗永梅 朱俊平 王小霞 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第10期2527-2528,2532,共3页
针对以往点对点的数字水印嵌入方式会使信息的一致性遭到破坏,给水印提取带来一定难度的问题,提出一种基于光衍射特性的点对面的数字水印嵌入算法。该算法用小波函数代替透镜来实现点对面的映射,得到小波系数,再将水印嵌入到系数中。在M... 针对以往点对点的数字水印嵌入方式会使信息的一致性遭到破坏,给水印提取带来一定难度的问题,提出一种基于光衍射特性的点对面的数字水印嵌入算法。该算法用小波函数代替透镜来实现点对面的映射,得到小波系数,再将水印嵌入到系数中。在Matlab中进行仿真实验,结果表明,所构小波函数能够实现点对面的数字水印嵌入算法,在其它领域具有通用性。 展开更多
关键词 数字水印 光的衍射 小波变换 阿贝成像理论 shannon函数
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基于Shannon熵的自适应小波包阈值函数去噪算法研究 被引量：20
4
作者 周建 向北平 +1 位作者 倪磊 艾攀华 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2018年第16期206-211,240,共7页
小波包去噪算法的关键问题在于对信号进行去噪时,如何有效地消除噪声且尽可能地保留原始信号的小波包系数。传统阈值函数由于无可调节参数,其去噪形式固定,无法根据小波包分解系数的噪声成分自适应地进行调整,去噪效果有待提升。据此,将... 小波包去噪算法的关键问题在于对信号进行去噪时,如何有效地消除噪声且尽可能地保留原始信号的小波包系数。传统阈值函数由于无可调节参数,其去噪形式固定,无法根据小波包分解系数的噪声成分自适应地进行调整,去噪效果有待提升。据此,将Shannon信息熵作为调节参数引入小波包阈值函数中,提出一种基于Shannon熵的自适应小波包阈值去噪算法,对信号进行小波包分解并计算最大分解尺度小波包系数的Shannon熵值,依据该值对阈值函数进行调整,以实现在强噪声背景下对小波包系数进行大尺度的收缩,而在弱噪声背景下实现阈值收缩的平滑过渡。采用该方法对仿真信号与轴承振动实验信号进行去噪分析,并与其它小波包阈值去噪算法相对比,结果表明该方法去噪效果更好且在滤除噪声的同时有效地保留了信号的原始特征。 展开更多
关键词 shannon熵 小波包去噪 阈值函数 振动信号
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小波混沌神经网络的研究与应用 被引量：4
5
作者 丁华福 宋宇航 +1 位作者 唐远新 石福斌 《计算机技术与发展》 2011年第8期93-96,100,共5页
混沌神经网络已被证明是解决组合优化问题的有效工具,但单一化的退火因子无法同时满足准确性和速度性两方面要求,因此改变传统的混沌方式以提高搜索速度和精度就变得尤为重要。文中将Sigmoid函数转化为小波函数可以有效地解决该问题,通... 混沌神经网络已被证明是解决组合优化问题的有效工具,但单一化的退火因子无法同时满足准确性和速度性两方面要求,因此改变传统的混沌方式以提高搜索速度和精度就变得尤为重要。文中将Sigmoid函数转化为小波函数可以有效地解决该问题,通过将Sigmoid函数转化为Mexican hat小波函数,以及引入Shannon小波和Sigmoid函数加和组成的非单调激励函数这两种方式,提高了搜索效率和准确度,并用这两种新的模型对两种优化问题进行仿真。仿真结果表明小波混沌神经网络无论在全局最优解的搜索效率还是精确度上都明显优于传统的混沌神经网络。可知将小波函数引入混沌神经网络是极具研究潜力的。 展开更多
关键词 小波混沌神经网络 MEXICAN hat小波函数 非单调激励函数 shannon小波
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基于小波尺度函数的WSK-SV算法及其气动性能预测 被引量：1
6
作者 王保国 徐燕骥 +1 位作者 安二 孙拓 《航空动力学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第10期2161-2166,共6页
提出了一种将小波的尺度函数与SV(support vector)算法相结合的WSK-SV(wavelet scalingkernel-support vector)新算法,并将Daubechies小波以及Shannon小波的尺度函数分别构成尺度核函数,而且分别作为SV算法中一个可容许的支持向量核函... 提出了一种将小波的尺度函数与SV(support vector)算法相结合的WSK-SV(wavelet scalingkernel-support vector)新算法,并将Daubechies小波以及Shannon小波的尺度函数分别构成尺度核函数,而且分别作为SV算法中一个可容许的支持向量核函数使用.该算法充分利用了Daubechies小波函数的紧支集与正交等特点以及小波的MRA(multi-resolution analysis,多分辨分析),并注意了尺度核函数能够满足Mercer条件.该算法除了具有通常SVM(support vector machine)所具有的优点外,还具有很好的收敛性以及泛化能力,能够有效地提高学习与预测效率.典型算例选取了不同的小波尺度函数,数值计算表明:在一维、二维和三维问题中,这些小波的尺度函数均可以用于WSK-SV算法,进而显示了这个新算法的可行性与通用性. 展开更多
关键词 WSK-SV(wavelet scaling kernel-supportvector)算法 DAUBECHIES小波 shannon小波 小波尺度核函数 凸二次规划 气动性能预测
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