导读:本文包含了自适应变换论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:自适应,噪声,尺度,算法,小波,变换器,递归。
自适应变换论文文献综述
冯红波,李萍,王博[1]（2020）在《基于自适应权重Retinex和小波变换的彩色图像增强算法》一文中研究指出针对现有图像增强技术容易出现细节丢失、局部曝光不足、过曝光或颜色失真,不能兼顾对比度和色彩保真的问题,提出了基于自适应权重Retinex与小波变换结合的彩色图像增强算法(AMSR-WT)。将图像从RGB空间转换到HSI空间,对亮度分量I进行小波变换分解为低频亮度图像和若干高频亮度图像,对低频图像使用自适应权重Retinex进行增强,对高频图像使用改进的阈值去噪算法进行去噪,通过小波逆变换重构亮度分量,经过Gamma校正进一步增强对比度并转换回RGB空间得到增强图像。实验结果表明,该算法有效提高了图像对比度和颜色保真度,较好地保留了图像的细节和纹理。(本文来源于《无线电工程》期刊2020年01期）
罗萍,张辽,唐天缘,王强,邓成达[2]（2019）在《用于原边反馈反激变换器的自适应启动电路》一文中研究指出提出了一种用于原边反馈反激变换器的自适应启动电路。分析了原边反馈反激变换器DCM启动对系统的影响。将辅助绕组的膝点电压采样与原边电感的峰值电流采样相结合,逐周期地判定系统动态输出电压对变压器的退磁能力,实现了原边反馈反激变换器全周期下DCM自适应启动。基于0.18μm BCD工艺,对该启动电路进行仿真。结果表明,在开关频率为100 kHz、输出功率为30 W的条件下,系统实现了DCM启动。在重载、轻载的条件下,启动时间分别为68 ms和6 ms。(本文来源于《微电子学》期刊2019年05期）
刘继,张小平,张瑞瑞[3]（2019）在《Buck-Boost矩阵变换器主电路参数随电流定额的自适应优选方法》一文中研究指出针对Buck-Boost矩阵变换器(BBMC)在不同额定输出电流下的主电路参数优化设计问题,提出了一种BBMC主电路参数随其额定电流变化的自适应优选方法.通过建立BBMC优化目标与优化对象间的数学模型,研究基于自适应狼群优化算法的BBMC主电路参数优化设计方法;在此基础上进一步研究确定BBMC主电路优化设计参数与BBMC额定输出电流间的变化规律,为实现不同电流定额下BBMC主电路的优化设计奠定基础;最后通过仿真对上述理论分析进行了验证.(本文来源于《信息与控制》期刊2019年05期）
程浩,王德利,王恩德,付建飞,侯振隆[4]（2019）在《尺度自适应叁维Shearlet变换地震随机噪声压制》一文中研究指出应用尺度自适应叁维Shearlet变换压制多炮地震数据随机噪声,通过将多炮数据变换到叁维Shearlet域,充分考虑单炮记录及其间的相关性,在叁维Shearlet域更稀疏地表示地震数据。由于有效信号主要分布在低尺度,随机噪声分布在各个尺度,因此在硬阈值的基础上,结合尺度自适应因子压制随机噪声。再通过叁维Shearlet反变换,得到去噪地震数据。数值模拟和实际多炮地震数据去噪结果表明:尺度自适应叁维Shearlet变换的去噪效果优于二维Shearlet变换、不结合尺度自适应因子的叁维Shearlet变换;尺度自适应叁维Shearlet变换去噪方法对服务器内存要求较高,且可能对幅值相对较小的有效信号产生损害。(本文来源于《石油地球物理勘探》期刊2019年05期）
郑升,马海涛,李月[5]（2019）在《基于自适应阈值RCSST变换的金属矿山地地区地震信号随机噪声消减》一文中研究指出随着陆地地震勘探工作的加深,勘探环境变得越来越复杂,获得的地震信号信噪比越来越低,这给地震成像和数据解释带来了巨大的困难.为了解决这一技术难题,本文针对云南山地金属矿区的勘探环境提出了一种基于自适应阈值递归循环平移的Shearlet变换去噪算法(Recursive Cycle Spinning Shearlet Transform,RCSST).首次将递归循环平移与Shearlet变换相结合,利用Shearlet变换的多尺度多方向特性对平移后的地震资料进行分解变换,之后,我们又提出了一种全新的自适应阈值,避免了信号系数被过度扼杀,同时也保护了有效信号.实验表明基于自适应阈值的RCSST算法克服了传统Shearlet变换去噪算法在低信噪比下易出现假轴的弊端并且能够有效地保护信号的幅度.在处理较低信噪比的模拟和实际云南山地地区地震资料的过程中,本文方法能够较好的压制随机噪声和保护有效信号.(本文来源于《地球物理学报》期刊2019年10期）
陈旭阳,韩振南,宁少慧[6]（2019）在《自适应改进双树复小波变换的齿轮箱故障诊断》一文中研究指出针对双树复小波变换存在频率混迭以及参数需自定义的缺陷,提出自适应改进双树复小波变换的齿轮箱故障诊断方法。首先,利用双树复小波变换将信号进行分解和单支重构,采用粒子群算法将分解后分量峭度值作为适应度函数,选择双树复小波的最优分解层数;其次,对重构出的低频信号进行频谱分析提取故障特征,将单支重构后的各高频分量进行变分模态分解,通过峭度值获得各高频分量经变分模态分解后的主频率分量信号;最后,分析各主频率分量信号的频谱,识别齿轮箱的故障特征。结果表明,该方法与双树复小波变换和变分模态分解相比,不仅消除了频率混迭现象,提高了信噪比和频带选择的正确性,而且还提高了从强噪声环境中提取瞬态冲击特征的能力。(本文来源于《振动.测试与诊断》期刊2019年05期）
金晶晶[7]（2019）在《基于新步长调整函数的正交小波变换自适应滤波方法》一文中研究指出研究一种基于新的步长调整函数的正交小波变换最小均方自适应滤波算法,阐述了基于正交小波变换的自适应滤波原理,解释了正交小波变换能够提高算法收敛速度的原因。将一种新的步长调整函数应用于正交小波变换最小均方自适应滤波系统,通过模型识别检验了算法的收敛速度和稳态误差。使用该方法进行体震信号的自适应滤波,获得了更快的收敛速度和更好的滤波效果。(本文来源于《电子与封装》期刊2019年09期）
陈力,宋曦,崔力心[8]（2019）在《自适应S变换与决策树的电能质量复合扰动识别》一文中研究指出对于电能质量问题中的检测与识别,提出了一种改进窗宽调节因子的S变换算法和决策树算法相结合的电能质量复合扰动识别新方法。首先在离散S变换的基础上,通过引入窗宽调节因子对时频域分辨率进行改进,结合能量集中度对调节因子进行自适应求取。其次利用统计方法计算提取了8种用于模式识别的特征量,并构建了决策树算法的分类器对样本进行训练和分类,并对复合扰动在不同噪声下进行了仿真验证。仿真结果表明,该方案时频处理、分类能力和学习速度等方面均优于广义S变换且鲁棒性强,对于复合扰动的识别具有很好的效果。(本文来源于《科技创新与应用》期刊2019年27期）
鄢小安,贾民平[9]（2019）在《自适应多尺度开闭平均-hat变换及在轴承故障诊断中的应用》一文中研究指出针对传统多尺度形态学分析方法(TMMA)因采用全部尺度的算术平均值作为输出结果而影响故障特征提取的问题,提出了一种自适应多尺度开闭平均-hat变换方法,并将其成功应用于轴承故障诊断中.首先,借助单尺度形态学算子、多尺度结构元素和加权运算等手段,构建一种多尺度开闭平均-hat变换(MAVGH);随后,通过谱峭度指标确定MAVGH的最优尺度范围,并运用布谷鸟优化算法自适应搜索最优尺度范围内的组合权重系数.仿真和工程应用分析结果表明,对于仿真信号,相比TMMA、WMMG、EMD和小波分析,提出方法的特征频率强度系数(CFIC)分别提高了35.88%、33.91%、31.13%和46.97%;对于应用实例,相比TMMA、WMMG、EMD和小波分析,提出方法的CFIC值分别提高了6.26%、8.06%、2.84%和7.68%.(本文来源于《东南大学学报(自然科学版)》期刊2019年05期）
童思友,高航,刘锐,陈学国[10]（2019）在《基于Shearlet变换的自适应地震资料随机噪声压制》一文中研究指出传统的阈值选取方法是对所有变换域系数使用统一阈值,但对Shearlet变换而言,各尺度、各方向的有效信号和噪声均存在差异,因此全局硬阈值存在一定局限性;局部阈值可根据一定范围内的系数分布情况确定。针对地震数据去噪过程中传统阈值选取方法的局限性,通过改进自适应阈值函数压制随机噪声,在局部阈值的基础上改进贝叶斯阈值,形成一种适用于Shearlet变换的自适应阈值函数。具体做法为:将信噪比与阈值函数有机关联,并将信噪比作为阈值设定的因素,即不同的信噪比的权值系数不同,可以自适应求取不同尺度阈值,从而最大限度地改善去噪效果,避免有效信号损失,实现自适应去噪。模型试算与实际资料去噪效果表明,在保证有效信号不受损失的情况下,所提方法可恢复被噪声掩盖的弱信号,有效改善去噪效果。(本文来源于《石油地球物理勘探》期刊2019年04期）
自适应变换论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
提出了一种用于原边反馈反激变换器的自适应启动电路。分析了原边反馈反激变换器DCM启动对系统的影响。将辅助绕组的膝点电压采样与原边电感的峰值电流采样相结合,逐周期地判定系统动态输出电压对变压器的退磁能力,实现了原边反馈反激变换器全周期下DCM自适应启动。基于0.18μm BCD工艺,对该启动电路进行仿真。结果表明,在开关频率为100 kHz、输出功率为30 W的条件下,系统实现了DCM启动。在重载、轻载的条件下,启动时间分别为68 ms和6 ms。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
自适应变换论文参考文献
[1].冯红波,李萍,王博.基于自适应权重Retinex和小波变换的彩色图像增强算法[J].无线电工程.2020
[2].罗萍,张辽,唐天缘,王强,邓成达.用于原边反馈反激变换器的自适应启动电路[J].微电子学.2019
[3].刘继,张小平,张瑞瑞.Buck-Boost矩阵变换器主电路参数随电流定额的自适应优选方法[J].信息与控制.2019
[4].程浩,王德利,王恩德,付建飞,侯振隆.尺度自适应叁维Shearlet变换地震随机噪声压制[J].石油地球物理勘探.2019
[5].郑升,马海涛,李月.基于自适应阈值RCSST变换的金属矿山地地区地震信号随机噪声消减[J].地球物理学报.2019
[6].陈旭阳,韩振南,宁少慧.自适应改进双树复小波变换的齿轮箱故障诊断[J].振动.测试与诊断.2019
[7].金晶晶.基于新步长调整函数的正交小波变换自适应滤波方法[J].电子与封装.2019
[8].陈力,宋曦,崔力心.自适应S变换与决策树的电能质量复合扰动识别[J].科技创新与应用.2019
[9].鄢小安,贾民平.自适应多尺度开闭平均-hat变换及在轴承故障诊断中的应用[J].东南大学学报(自然科学版).2019
[10].童思友,高航,刘锐,陈学国.基于Shearlet变换的自适应地震资料随机噪声压制[J].石油地球物理勘探.2019
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