导读:本文包含了小波包算法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:小波,算法,阈值,神经网络,马赫,样本,框架。
小波包算法论文文献综述
王晟全,陈济颖,李昂,郑宝玉,刘信科[1]（2019）在《基于小波包算法的视频图像压缩技术的研究》一文中研究指出随着信息技术的快速发展,视频图像压缩技术也在改变。小波变换有着明确的物理意义,是一种非常优秀的图像压缩算法。人们拍摄的原图像通常包含一些多余的信息,这些多余信息使得数据传输规模越来越大,同时也使得图像传输的成本大大增加,给图像的存储与传输带来巨大压力。因此,寻找一种有效的图像压缩算法至关重要,文中就小波算法和其他图像压缩技术作了比较。(本文来源于《物联网技术》期刊2019年11期）
方雪欣,鲁怀伟,魏晓明,杨琦[2]（2019）在《基于小波包去噪的周界入侵定位算法》一文中研究指出针对非对称双马赫-曾德干涉型光纤传感的周界安防系统远距离定位受环境噪声影响大的问题,提出基于改进的小波包去噪和互相关运算的定位算法.首先,根据小波包分解系数的频率高低采用多阈值法则以避免过阈值处理;其次,采用基于叁次Hermite插值的新阈值函数以弥补传统软硬阈值的缺点,并以此提高入侵信号的信噪比;最后,采用基于互相关运算的时延估计以得到外界入侵行为的识别定位.仿真实验表明,当光纤总长为75 km、采样频率为10 MHz时的定位精度为±7 m,说明该算法大大提高了系统外界入侵定位精度.(本文来源于《兰州交通大学学报》期刊2019年05期）
鲁大勇,易华[3]（2019）在《Z上框架小波包的构造方案及算法实现（英文）》一文中研究指出为了进一步推动小波理论的应用,近些年来在离散数据环境中开始了对框架小波(也称为framelets)和框架小波包的研究工作.在?~2(Z)中构造J-级框架小波包的方法已经由鲁大勇和易华给出.然而,如何去使用这类小波包的细节却没有给出.为了进一步丰富由鲁和易提出的J-级框架小波包理论体系,该文给出了快速的分解和重构算法,运用该算法可以建立不同尺度层之间小波框架系数的关系.另外,为了方便该类框架小波包的应用,文中给出了?~2(Z)中一些实用框架小波包的具体数据.文中最后通过一个数值实验展示了该类框架小波包的完美重构性质.(本文来源于《工程数学学报》期刊2019年04期）
武泽东[4]（2019）在《TDLAS系统中谐波小波包解调和小波移动平均滤波算法研究》一文中研究指出在TDLAS甲烷气体浓度检测技术中,传统的解调方法为锁相放大技术,该方法中低通滤波参数的选择和参考通道数据处理过程相对比较复杂。本文将小波包分解技术运用到甲烷气体检测中,提出了一种谐波小波包解调技术。除此之外,为了解决谐波信号受噪声影响使反演浓度产生较大偏离的问题,将小波去噪和移动平均算法相结合,提出了一种小波移动平均滤波算,并将其应用在甲烷气体检测后得到的谐波信号中,提取滤波信号的时域、频域特征,进而降低甲烷浓度检测误差。首先,利用Simulink仿真工具对TDLAS气体检测模型进行了建模仿真,建立了光源模块、气室模块、数据检测和信号处理模块。根据二次谐波信号受调制系数的影响的理论,为了确定最佳的调制系数,仿真了二次谐波与调制系数的关系曲线。其次,研究了谐波小波包算法的理论,针对锁相放大器中低通滤波参数的选择和参考通道数据处理过程相对复杂,提出了一种谐波小波包解调方法,该方法通过频域处理的方式,选出所需要的频带进行谐波信号的解调。通过仿真验证了所提出方法的有效性,并根据二次谐波进行浓度标定方法验证了拟合直线的准确性。再次,针对甲烷气体信号中浓度信息在传输过程中受到噪声影响而被削减或混淆的问题,提出了一种小波移动平均滤波算法,该方法对解调得到的二次谐波信号先进行小波阈值去噪,去除部分噪声,后进行移动平均滤波处理,减少信号中随机波动影响和抑制脉冲干扰,完成对二次谐波信号的降噪。通过仿真对二次谐波信号进行降噪处理,证明小波移动平均算法的有效性。最后,对谐波小波包解调和小波移动平均算法进行实验验证,搭建了用于检测和处理气体吸收信号的检测系统。给出了检测系统中各仪器的选择和参数设置,验证了检测系统的正确性,对采集的透射光强信号分别用谐波小波包解调和锁相放大解调,得出两种方法解调精度一致。另外,对采集二次谐波信号进行小波移动平均滤波算法去噪和浓度标定,得到实验系统的最低检测下限。(本文来源于《东北石油大学》期刊2019-05-20）
董利超,郭兴明,郑伊能[5]（2019）在《基于CEEMD的心音信号小波包去噪算法研究》一文中研究指出针对传统心音去噪方法易将其部分高频有用信息作为噪声滤除而造成滤波后的心音信号失真及信息丢失的问题,提出了一种基于互补总体经验模态分解(CEEMD)的小波包变换去噪算法。首先通过互补总体经验模态分解将心音信号分解为从高频到低频的不同固有模态函数分量(IMFs),并利用自相关函数客观界定信号的模态分量范围;然后对噪声主导模态分量和混迭模态分量采用小波包变换进行滤波提取有用信息后,与剩余固有模态分量进行重构得到去噪后的信号。实验结果表明,改进的算法不仅可以去除心音中的噪声成分,明显改善心音信号的信噪比和均方根误差,而且能够有效保留信号的高频有用信息,且在不同噪声水平下的去噪性能均优于传统算法,鲁棒性较好。(本文来源于《振动与冲击》期刊2019年09期）
向北平,周建,倪磊,艾攀华[6]（2019）在《基于样本熵的改进小波包阈值去噪算法》一文中研究指出为了更好地消除噪声对被测振动信号的干扰,分析了样本熵算法与噪声的关系,提出了一种基于样本熵的改进小波包阈值去噪算法。在阈值函数方面,该方法利用样本熵作为特征参数,对含噪信号小波包系数的噪声分布进行表征,且依据此特征参数值对阈值函数进行改进,使其能够根据信号的小波包系数受噪声影响的情况进行自适应的调整;在阈值选取方面,定义去噪后信号与原始信号之差作为噪声信号的估计,利用样本熵作为判别依据,选取使得噪声估计的样本熵值最大的阈值作为最优阈值。该方法与其他方法进行对比,结果表明,该方法能够有效地去除噪声且更好地还原信号的频率特征,是一种更为优越的去噪算法。(本文来源于《振动.测试与诊断》期刊2019年02期）
何勇,张祥金,姚宗辰[7]（2019）在《改进样本熵最优小波包阈值选择算法在信号降噪中的应用》一文中研究指出在小波包样本熵理论基础上,结合改进粒子群优化算法选择最优阈值,以样本熵为判据,对小波包的各个分解层设置不同的阈值,构造阈值步长随时间变化的函数,选取噪声序列样本熵最大的阈值作为最优阈值。对某引信发射过载信号进行分析,证明了该方法选取小波包阈值的可行性与有效性。未改进算法之前存在较大的人工选择阈值步长的误差,改进优化算法之后最优阈值误差在允许范围内,而且降噪效果更好。(本文来源于《兵器装备工程学报》期刊2019年03期）
栾翔,张琪,王维信[8]（2019）在《基于小波包和概率神经网络算法的短路故障识别方法》一文中研究指出为快速准确识别电力系统短路故障类型,根据电力系统发生短路故障时零序电流的能量特征,提出一种基于小波包和概率神经网络算法相结合的短路故障识别新方法。首先利用Matlab/Simulink建立仿真模型,对系统进行短路故障仿真。然后利用小波包对零序电流进行采样和分解,提取小波包分解重构系数,对各频段内的能量进行归一化处理,得到能量特征向量。最后对特征向量进行概率神经网络的训练和测试,将预测样本代入训练结果进行验证,其结果证明该方法能够快速准确地识别短路故障。(本文来源于《山东电力技术》期刊2019年03期）
李娟[9]（2019）在《基于小波包Bark子带方差的端点检测算法》一文中研究指出传统的端点检测方法大多数抗噪性不好,基于能量和短时过零率的双参数双门限端点检测在静音状态下效果较好,但是在噪声环境中性能下降.针对这个问题,使用小波包变换把信号分解成17个Bark子带,求出平均方差值,然后采用单参数双门限方法进行端点检测.实验证明,即使在-2dB的噪声环境下,该方法仍然能取得较好的端点检测效果.(本文来源于《洛阳师范学院学报》期刊2019年02期）
宋保业,徐继伟,许琳[10]（2019）在《基于小波包变换-主元分析-神经网络算法的多电平逆变器故障诊断》一文中研究指出针对级联多电平逆变器的故障诊断问题,提出了一种基于小波包变换-主元分析-神经网络算法的故障诊断方法。首先,通过小波包变换对故障信号进行多尺度小波包分解,并重构提取小波包能量作为故障特征向量;然后,采用主元分析方法提取主元信息以降低故障特征的维数;最后,利用BP神经网络进行故障分类和识别。通过仿真实验,验证了该方法相对于传统方法具有更高的故障诊断和故障识别的准确率,并且对噪声具有较好的鲁棒性。(本文来源于《山东科技大学学报(自然科学版)》期刊2019年01期）
小波包算法论文开题报告
（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：
针对非对称双马赫-曾德干涉型光纤传感的周界安防系统远距离定位受环境噪声影响大的问题,提出基于改进的小波包去噪和互相关运算的定位算法.首先,根据小波包分解系数的频率高低采用多阈值法则以避免过阈值处理;其次,采用基于叁次Hermite插值的新阈值函数以弥补传统软硬阈值的缺点,并以此提高入侵信号的信噪比;最后,采用基于互相关运算的时延估计以得到外界入侵行为的识别定位.仿真实验表明,当光纤总长为75 km、采样频率为10 MHz时的定位精度为±7 m,说明该算法大大提高了系统外界入侵定位精度.
（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。
小波包算法论文参考文献
[1].王晟全,陈济颖,李昂,郑宝玉,刘信科.基于小波包算法的视频图像压缩技术的研究[J].物联网技术.2019
[2].方雪欣,鲁怀伟,魏晓明,杨琦.基于小波包去噪的周界入侵定位算法[J].兰州交通大学学报.2019
[3].鲁大勇,易华.Z上框架小波包的构造方案及算法实现（英文）[J].工程数学学报.2019
[4].武泽东.TDLAS系统中谐波小波包解调和小波移动平均滤波算法研究[D].东北石油大学.2019
[5].董利超,郭兴明,郑伊能.基于CEEMD的心音信号小波包去噪算法研究[J].振动与冲击.2019
[6].向北平,周建,倪磊,艾攀华.基于样本熵的改进小波包阈值去噪算法[J].振动.测试与诊断.2019
[7].何勇,张祥金,姚宗辰.改进样本熵最优小波包阈值选择算法在信号降噪中的应用[J].兵器装备工程学报.2019
[8].栾翔,张琪,王维信.基于小波包和概率神经网络算法的短路故障识别方法[J].山东电力技术.2019
[9].李娟.基于小波包Bark子带方差的端点检测算法[J].洛阳师范学院学报.2019
[10].宋保业,徐继伟,许琳.基于小波包变换-主元分析-神经网络算法的多电平逆变器故障诊断[J].山东科技大学学报(自然科学版).2019
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