导读:本文包含了小波重构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,重构,图像,分解,电弧,尼克,可调。
小波重构论文文献综述
崔芮华,胡文达,耿丽恺[1]（2018）在《基于小波重构信号奇异点的航空故障电弧检测》一文中研究指出通过航空交流串联故障电弧的模拟试验,对多种线性和非线性负载,在不同电流情况下的电弧电流数据进行系统采集。利用小波变换提取特征参量,并用K均值聚类算法实现智能化辨别故障电弧。试验结果证明这是一种可靠的串联电弧故障检测方法,可以检测在不同负载类型以及电流值不同的电路运行状态下,是否有电弧产生;而且区分效果好、运算量较小、易于嵌入式系统实现,为电弧检测在航空电气系统上的研究和设计提供了一种切实可行的新思路。(本文来源于《电气传动》期刊2018年06期）
周昊飞,刘玉敏[2]（2018）在《基于小波重构的动态过程LSSVM-BPNN在线智能监控模型》一文中研究指出为实时监控动态过程的运行状态,提出基于提升小波变换和最小二乘支持向量机(LSSVM)及BP神经网络(BPNN)相结合的在线智能监控模型。采用提升小波变换提取原始数据的重构特征,并分别抽取重构后数据序列的均值、形状特征。利用基于提升小波重构特征的LSSVM判定动态过程是否异常,基于重构后均值特征的BPNN将5种异常模式划分为3个类别。通过基于重构后形状特征的LSSVM对3类异常模式进一步识别。最后,应用该模型对某精密轴加工过程进行在线智能监控。结果表明,与基于离散小波重构的BPNN模型、基于统计和形状特征的支持向量机模型相比,所提模型不仅识别精度高且训练耗时少。(本文来源于《系统管理学报》期刊2018年02期）
王兴军,许永忠,郑多明,杜开鹏,段文胜[3]（2016）在《基于Db4小波重构与地震属性的深层火成岩预测研究》一文中研究指出利用自然伽马曲线和声波时差曲线在低频部分高正相关,建立统计回归模型,对声波时差曲线进行基于Daubechies系列小波函数的多层次高频重构,在保留原始声波时差曲线低频部分的同时,高频部分信息更为丰富,使重构的声波测井曲线既能反映地层速度变化特征,又能在细节上反映岩性变化。将重构过的声波测井曲线用于反演,提高了火成岩反演结果的分辨率。结合多属性分析技术,筛选出工区内火成岩反应敏感的属性,研究其分布信息,为本区气勘探和开发提供科学依据。(本文来源于《能源技术与管理》期刊2016年05期）
孙其东,张开如,刘建,伊利峰,宋祥民[4]（2016）在《基于五次谐波和小波重构能量的配电网单相接地故障的选线方法研究》一文中研究指出对配电网经常发生的单相接地短路故障,因为故障点电流非常小,很难通过五次谐波幅值比较来准确地判断故障线路。提出了五次谐波和小波包能量相结合的方法。利用小波包对各线路的零序电流的五次谐波进行叁层小波包分解,对第叁层重构系数进行能量计算求出总的能量值。通过比较各线路零序电流五次谐波的能量值判断出故障线路。搭建了10 kV中性点经消弧线圈接地的小电流单相短路接地系统的仿真模型,结果表明五次谐波与小波包能量结合的分析方法能够准确地进行故障选线。(本文来源于《电测与仪表》期刊2016年16期）
杨梅,邱刚[5]（2016）在《基于参考白和小波重构的船舶图像光照增强》一文中研究指出为了解决船舶图像在后续的理解与分析中存在的光照不均匀问题,提出了基于参考白和小波重构的船舶图像光照增强方法。本文首先对图像分别进行直方图均衡化和参考白处理;再进行HSV变换提取出图像的亮度分亮,并对亮度分量进行二维小波分解;最后,对分解得到的高、低频分量进行线性组合后实现图像的重构。实验结果表明,本文算法在提高图像亮度的同时,有效地去除了图像噪声,很好地保留了图像细节信息。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2016年20期）
张顶成,于德介,李星[6]（2015）在《滚动轴承故障诊断的品质因子可调小波重构方法》一文中研究指出针对轴承早期故障诊断困难的问题,提出了基于信号共振稀疏分解与品质因子可调小波重构的滚动轴承故障诊断方法.该诊断方法首先对轴承故障信号进行共振稀疏分解获得高共振分量和低共振分量;然后对低共振分量进行品质因子可调小波重构,并结合峭度分析,筛选出最佳分析信号;最后对最佳分析信号进行希尔伯特解调分析,从而提取滚动轴承故障特征信息.通过对仿真信号和实际故障信号进行分析,该方法能有效提取轴承故障信号中的冲击成分,凸显故障特征.(本文来源于《航空动力学报》期刊2015年12期）
刘同舜,谢宛青,朱进[7]（2014）在《星间光通信系统中多样化波前畸变的小波重构》一文中研究指出用小波变换方法对星间光通信中的多样化波前畸变进行重构,并分析了小波重构方法的两项参考指标:重构精度和重构算法复杂度。基于对这两项指标的综合考虑,提出一种最优小波基函数的选取方法。仿真数据表明,利用最优小波基函数选取方法对波前畸变进行重构,较之传统的Zernike多项式拟合方法,具有重构精度高且计算量小的特点。(本文来源于《强激光与粒子束》期刊2014年10期）
盖立平,王桂莲,伍建林,王礼,张龙梅[8]（2010）在《MRI脑梗图像的小波重构和增强分析》一文中研究指出目的:改善医学图像质量,便于临床诊断。方法:利用4层多尺度二维小波分析法对MRI脑梗图像进行分解和重建,通过改变多种增强系数观察病变部位。结果:重建图像较原图像清晰,通过改变细节参数增强图像可以对任何部位进行增强,分析发现患者横断面图左右纹理差别较大,脑梗病变部位清楚。结论:使用二维小波分析法处理医学图像简便快捷,能够很好地改善图像的视觉效果,帮助临床诊断。(本文来源于《医疗卫生装备》期刊2010年07期）
迟健男,张闯,张朝晖,王志良[9]（2010）在《基于反对称双正交小波重构的图像增强方法》一文中研究指出详细给出了基于反对称双正交小波重构的多尺度边缘检测方法的相关理论基础,即推导了反对称双正交小波变换所具有的卷积运算性质;分析了反对称双正交小波变换的微分算子功能;提出了一种针对图像多尺度边缘提取的小波重构算法.在此基础上,提出了基于反对称双正交小波重构的图像锐化增强方法.首先对图像进行多尺度小波分解;然后在小波重构中,计算模值图和相角图,提取各尺度边缘图像,并根据边缘图像,增强半重构图像的对应边缘点;最后继续逐级重构,实现图像增强.该方法在小波塔式分解数据的重构过程中有针对性地实现对图像边缘的锐化增强,对图像增强和图像滤噪增强提供了一种新的解决问题的思路.实验结果验证了该方法的有效性.(本文来源于《自动化学报》期刊2010年04期）
白小亮,韩新利,卫尊义,艾裕丰,余志[10]（2009）在《基于小波重构的输油管线压力信号降噪分析》一文中研究指出在输油管线泄漏诊断中,压力信号常常夹杂大量的噪声信号,进行工况识别时需对原始信号进行降噪处理。应用小波Mallat算法,对压力信号分解和重构。在各个子带上分析信号的时域和频域特征,结合压力信号和噪声的时频分布规律,提出了对压力信号低频近似部分和分解到一定尺度的高频细节信号重构的降噪方法。对比小波阈值降噪结果,验证了小波重构具有良好的降噪效果,并简化降噪步骤、降低计算量,适合工程计算。(本文来源于《石油矿场机械》期刊2009年11期）
小波重构论文开题报告
（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：
为实时监控动态过程的运行状态,提出基于提升小波变换和最小二乘支持向量机(LSSVM)及BP神经网络(BPNN)相结合的在线智能监控模型。采用提升小波变换提取原始数据的重构特征,并分别抽取重构后数据序列的均值、形状特征。利用基于提升小波重构特征的LSSVM判定动态过程是否异常,基于重构后均值特征的BPNN将5种异常模式划分为3个类别。通过基于重构后形状特征的LSSVM对3类异常模式进一步识别。最后,应用该模型对某精密轴加工过程进行在线智能监控。结果表明,与基于离散小波重构的BPNN模型、基于统计和形状特征的支持向量机模型相比,所提模型不仅识别精度高且训练耗时少。
（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。
小波重构论文参考文献
[1].崔芮华,胡文达,耿丽恺.基于小波重构信号奇异点的航空故障电弧检测[J].电气传动.2018
[2].周昊飞,刘玉敏.基于小波重构的动态过程LSSVM-BPNN在线智能监控模型[J].系统管理学报.2018
[3].王兴军,许永忠,郑多明,杜开鹏,段文胜.基于Db4小波重构与地震属性的深层火成岩预测研究[J].能源技术与管理.2016
[4].孙其东,张开如,刘建,伊利峰,宋祥民.基于五次谐波和小波重构能量的配电网单相接地故障的选线方法研究[J].电测与仪表.2016
[5].杨梅,邱刚.基于参考白和小波重构的船舶图像光照增强[J].电脑知识与技术.2016
[6].张顶成,于德介,李星.滚动轴承故障诊断的品质因子可调小波重构方法[J].航空动力学报.2015
[7].刘同舜,谢宛青,朱进.星间光通信系统中多样化波前畸变的小波重构[J].强激光与粒子束.2014
[8].盖立平,王桂莲,伍建林,王礼,张龙梅.MRI脑梗图像的小波重构和增强分析[J].医疗卫生装备.2010
[9].迟健男,张闯,张朝晖,王志良.基于反对称双正交小波重构的图像增强方法[J].自动化学报.2010
[10].白小亮,韩新利,卫尊义,艾裕丰,余志.基于小波重构的输油管线压力信号降噪分析[J].石油矿场机械.2009
论文知识图
