針對(duì)齒輪故障特征信號(hào)具有強(qiáng)噪聲背景、非線(xiàn)性、非平穩(wěn)性特點(diǎn)，提出采用形態(tài)梯度小波對(duì)齒輪振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行降噪。首先使用形態(tài)梯度小波把齒輪振動(dòng)信號(hào)分解到多個(gè)尺度上，然后對(duì)各層的細(xì)節(jié)系數(shù)進(jìn)行軟閾值方法降噪處理，對(duì)經(jīng)過(guò)處理后的小波系數(shù)進(jìn)行重構(gòu)。對(duì)降噪后的齒輪振動(dòng)信號(hào)采用S變換多分辨率時(shí)頻分析，能夠從具有良好的時(shí)頻分辨率的S變換譜圖提取齒輪故障特征。通過(guò)仿真試驗(yàn)和故障軸承的信號(hào)分析證明，該方法具有短時(shí)傅里葉變換和小波變換的優(yōu)點(diǎn)，不存在Wigner-Ville分布的交叉干擾和負(fù)頻率，能有效地提取隱含在噪聲中的齒輪故障特征，適合齒輪故障的在線(xiàn)監(jiān)測(cè)和診斷。
上傳時(shí)間： 2013-11-01
上傳用戶(hù)：AISINI005
為了使計(jì)算機(jī)能更好的識(shí)別人臉表情，對(duì)基于Gabor小波變換的人臉表情識(shí)別方法進(jìn)行了研究。首先對(duì)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(duì)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(duì)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(lèi)的特征，最后用SVM分類(lèi)器進(jìn)行分類(lèi)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，上述提出的方法比傳統(tǒng)的方法識(shí)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(shí)別率高。
上傳時(shí)間： 2013-11-08
上傳用戶(hù)：小眼睛LSL
提出了一種基于FPGA的多級(jí)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(mǎn)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(jí) 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(hù)：Zero_Zero
提出了一種基于FPGA的多級(jí)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(mǎn)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(jí) 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(hù)：JasonC
針對(duì)大型構(gòu)件內(nèi)部微損傷難以及時(shí)發(fā)現(xiàn)排除，給生活生產(chǎn)造成安全隱患的現(xiàn)狀，基于波包提取技術(shù)，利用波包的虛擬時(shí)間逆?zhèn)鞑ィO(shè)計(jì)了一種新的傳感器陣列，并在理論上推導(dǎo)了該傳感器陣列二維成像的運(yùn)算公式，最后利用MATLAB編程模擬仿真了用該傳感器陣列進(jìn)行無(wú)損檢測(cè)時(shí)的二維成像結(jié)果，結(jié)果表明其成像結(jié)果的綜合精度可以達(dá)到98.7%，因此用該傳感器陣列進(jìn)行大型構(gòu)件內(nèi)部微損傷的探測(cè)對(duì)于發(fā)現(xiàn)安全隱患、排除安全隱患具有重大的指導(dǎo)意義。
標(biāo)簽： 提取技術(shù) 傳感器 二維 成像技術(shù)
上傳時(shí)間： 2013-11-12
上傳用戶(hù)：libinxny
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(cè)效果就需要對(duì)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(duì)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(cè)的主要因素，用仿真驗(yàn)證其影響效果。最后針對(duì)目前的研究成果論述小波在諧波檢測(cè)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(cè)方法提供研究思路。
標(biāo)簽： 小波變換 電力系統(tǒng) 諧波檢測(cè)
上傳時(shí)間： 2013-11-21
上傳用戶(hù)：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(jì)方案.通過(guò)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(xiàn)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(chǔ)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(hù)：yangbo69
matlab實(shí)現(xiàn)s小波變換代碼,m文件。輸入圖像矩陣，輸出一幅圖像，分為四塊。
上傳時(shí)間： 2015-03-12
上傳用戶(hù)：15736969615
數(shù)字信號(hào)處理的視頻分析中短時(shí)傅立葉變化STFT和連續(xù)小波變化CWT和離散小波變換DWT的算法源程序,在實(shí)際中已應(yīng)用,
上傳時(shí)間： 2015-03-16
上傳用戶(hù)：redmoons
該程序首先利用小波變換，然后過(guò)濾噪音，最終實(shí)現(xiàn)圖象邊緣效果增強(qiáng)的功能
上傳時(shí)間： 2015-03-17
上傳用戶(hù)：遠(yuǎn)遠(yuǎn)ssad
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