导读:本文包含了解析小波论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:医院信息中心,蓄电池,谐波检测,灵活解析小波
解析小波论文文献综述
刘云,彭远,寇建秋[1]（2019）在《基于灵活解析小波的蓄电池谐波抑制和无功补偿研究》一文中研究指出针对医疗机构蓄电池谐波干扰检测和无功补偿问题,文中采用了一种基于灵活解析小波分析的检测方法。首先,通过灵活解析小波分解采集得到的蓄电池整流电压和电流数据为不同尺度的分量信号;然后,结合模糊熵对尺度信号进行特征提取和特征筛选;最后,利用最小二乘支持向量机进行分类识别,准确检测出蓄电池电能信号中的谐波成分。实验测试结果表明,谐波检测的平均正确率为96%,为进一步无功补偿提供保证。(本文来源于《电力电容器与无功补偿》期刊2019年05期）
曾凡东[2]（2018）在《综合改进复解析小波方法的汽车关门声声品质预测研究》一文中研究指出随着国内汽车工业的发展,汽车NVH性能越来越受到车企和消费者的关注,而在汽车NVH中,声品质开始被各大车企作为一个研究的重点。目前声品质的研究已逐步开始从稳态转移到非稳态。对于非稳态声品质的研究,传统适用于稳态的心理学参数已不能够表现非稳态信号的特征,势必会对声品质的预测精度产生很大影响。针对这个问题,目前国内外学者采用一系列时频分析方法来提取声样本信号特征来作为评价参数,其中声音信号的特征参数的选取是关键。论文主要的研究内容有:(1)针对传统客观心理学参数对非稳态汽车声品质预测的不足,提出以时频信号方法处理的声音信号特征作为客观参数预测汽车关门声声品质,并与传统客观心理学参数的预测方法进行对比分析和效果验证。(2)利用EMD与复解析小波相结合的方式提取声音信号特征参数,首先利用EMD将信号分解为固有模态函数(intrinsic mode function,IMF),并选取有效IMF分量,基于有效IMF的频谱图对反应人耳听觉的临界频率带划分若干频率段,作为复解析小波母波的频率成分;然后利用复解析小波将声信号分解成若干个信号分量,并计算各个信号分量计权后的能量比作为声音信号的特征向量。(3)最后利用EMD和复解析小波分解提取计权后的信号能量比系数作为客观参量以及BP神经网络作为数学模型来预测声品质,对比分析哪一种方法适用于冲击性声样本的声品质预测。本文以汽车关门声作为数据样本,利用时频处理方法对汽车关门声声品质的客观评价参数和预测方法做出研究,利用EMD分解提取频率成分,优化复解析小波的分解过程,并比较分析了两种时频方法提取的客观参数对于预测冲击性样本声品质的优劣性,同样提取心理声学客观参数与之对比。结果表明,基于时频方法提取的信号特征较心理学客观参数更适宜于非稳态噪声声品质的评价。复解析小波变换提取的能量特征参数方法相比于传统心理学参数以及基于EMD分解提取的能量特征参数对汽车关门声声品质有较好的预测效果。(本文来源于《湖南大学》期刊2018-05-14）
陈彬强,张周锁,訾艳阳,何正嘉[3]（2014）在《机械故障诊断的衍生增强离散解析小波分析框架》一文中研究指出小波变换被称为"数学显微镜",它对机械信号的多尺度分析在机械设备状态监测和故障诊断领域发挥着重要的作用。然而传统二进小波变换在工程应用中存在一些显着的不足,如平移敏感性、小波尺度能量泄漏、固定的二进"频率?尺度"划分网格等。尤其是后者使得经典小波变换对处于二进网格过渡带的特征分析中产生不可避免的"盲区"。基于此,提出一种基于过完备小波紧框架的新式"时间-尺度"分析方法-衍生增强离散解析小波分析框架。该小波分析框架基于双树复小波变换进行构造,通过合理地选择双树复小波基函数,并将之应用于增广树形迭代滤波器组中生成近似解析小波包变换,通过对近似解析小波包变换的分析结果进行子空间重排和小波包尺度空间交叉结合,构造伪二进小波包隐框架。在多尺度分解的意义下,所提出的衍生增强离散解析小波分析框架(近似解析小波框架和伪二进小波包隐框架)很好地改进了经典小波存在时频表达能力方面的限制,有效地移动了小波尺度的中心频率,实现了自顶向下、多中心连续细化的"频率-尺度"分析网格。将之应用于的带钢精轧机的微弱故障特征提取中,验证了所提出方法对于经典小波分析方法的优越性。(本文来源于《机械工程学报》期刊2014年17期）
邓小文,刘石,王丰华,塔娜,饶柱石[4]（2013）在《基于解析小波变换的变压器绕组模态参数识别》一文中研究指出电力变压器绕组的模态参数与绕组结构振动特性、动力特性优化设计及振动故障诊断密切相关,考虑到传统的模态识别方法在获取变压器绕组这类非线性系统参数时的局限性,在对某10 kV实体变压器绕组进行轴向激振实验的基础上,引入复小波变换法对测试得到的振动信号进行分析,同时使用Crazy Climber算法提取小波脊线,得到变压器绕组的前叁阶固有频率及其对应的阻尼比。计算结果与目前通用的频域识别方法Poly Max法识别结果的良好吻合说明计算结果的正确性。此外,计算结果表明基于小波变换的模态参数识别方法具有较强的抗干扰性能力,适合于分析变压器绕组这类复杂结果的模态参数。(本文来源于《噪声与振动控制》期刊2013年03期）
张立华,陈浩杰,程振[5]（2012）在《基于解析小波变换和Hilbert模量频谱分析的感应电动机转子断条故障诊断》一文中研究指出针对感应电动机转子断条故障诊断会受负荷波动影响以及故障频率容易被基波成分湮没的问题,本文提出基于解析小波变换和Hilbert模量频谱分析的感应电动机转子断条故障诊断方法。首先对感应电动机的定子电流信号进行解析小波变换,判断负荷是否波动;然后根据负荷波动的定位信息提取位于负荷平稳时间段内的定子电流信号,构造此负荷平稳时间段内的定子电流信号的Hilbert模量,对其做频谱分析,判断是否含有2sf_1频率分量,以确定感应电动机是否发生转子断条故障。仿真结果表明了这种基于解析小波变换和Hilbert模量频谱分析的感应电机转子断条故障诊断方法的有效性。(本文来源于《中国印刷与包装研究》期刊2012年05期）
王衍学,向家伟,蒋占四[6]（2011）在《广义Morse解析小波变换在机械故障诊断中的应用研究》一文中研究指出提出了一种基于广义Morse小波变换的机械故障诊断方法。研究了广义Morse小波相比常用的Morse小波是一种完全解析特性,因此广义Morse具有其他非解析小波所不具有的优势。将该方法应用于某空分机的故障诊断中,并成功提取出重要的故障特征信息,结果证实了该方法可为机械故障诊断提供一条新途径。(本文来源于《煤矿机械》期刊2011年12期）
宋建[7]（2011）在《基于解析小波的光流算法研究》一文中研究指出本文所讨论的运动目标的检测,指的是如何在一个连续帧的图片中检测出运动物体,这个问题有很强的实际应用前景,在现代生活中应用很广,在各行各领域都发挥着重要的作用。图像序列不仅包含目标在真实叁维空间投影下的二位图像平面,也包含了时间维的运动趋势。怎样利用两帧图像或多帧图像来刻画目标运动的特征,就是计算机视觉需要解决的核心问题。在第一章中我们介绍了运动物体检测的基本情况和现状,并对本文各章内容进行了简单介绍。接着分析了两帧差分以及叁帧差分来检测运动物体的的处理步骤,并进行了一些相关的实验。分析了这种方法计算速度快,但同时由于目标空洞会和光照强度的扰动会带来分析障碍。随后研究了背景差分法,给出了高斯背景更新和混合高斯背景更新的模型,好的背景图像能够极大的改进帧间差分的不足。本文中重点介绍了光流法的模型及特点。结合小波的的多分辨性,分析了解析小波优点,这就是它不会带来误差的累加,同时可以避免实值小波系数带来的相位振荡,从而减小了计算误差。在本文中我们选取了Gabor小波,分析了Gabor函数的时频图像,并选取了合成和真实的运动图像序列进行Gabor小波计算光流的仿真,在文章中我们对参数采取的是手动选取的。在程序算法上,我们对频率进行旋转选择,在最后的选择上我们使用了非极大抑制的策略,对光流计算的准确度进行了数值评价,得到了较好的结论。最后进行了整体分析与方法展望。虽然耗费了计算复杂度,但对于纹理结构明显的图像的光流分析准确,这就印证了Gabor函数对线性边缘具有较好的检测效果。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2011-12-01）
侯铁双[8]（2011）在《基于复解析小波变换的信号包络检测》一文中研究指出水声信号中的低频线谱成分是目标声信号的一个重要特征量,在水声信号检测、识别和分类中起着重要的作用。为了提取水声信号中的线谱成分,本文利用复解析小波变换兼具带通滤波和包络提取的特性提取信号包络。仿真和实测数据分析表明,与传统的Hilbert变换提取信号包络算法相比较,基于复解析小波变换的信号包络提取算法可以完全抑制所分析通带以外的噪声,从而提高了信号包络的信噪比。(本文来源于《西安邮电学院学报》期刊2011年03期）
张家凡,易启伟,李季[9]（2010）在《复解析小波变换与振动信号包络解调分析》一文中研究指出阐述解析小波变换用于振动信号包络解调分析的理论基础。在解析小波傅氏频谱为一实值函数的条件下,论证一个解析小波的虚部是其实部的Hilbert变换,因而简洁地推论出"Morlet组合小波、谐波小波、谐波组合小波也是一类解析小波,它们的实部和虚部构成一对Hilbert变换对",可用于故障调制振动信号的包络解调分析;另外,还论证了"解析小波变换系数的实部与虚部构成一对Hilbert变换对"的结论。最后,以谐波组合小波为例分析滚动轴承故障振动信号。(本文来源于《振动与冲击》期刊2010年09期）
李战明,郑蕾,韦哲[10]（2010）在《基于解析小波的心音信号时频能量图谱分析》一文中研究指出目的:通过分析彩色时频能量图谱,能够直观地区分不同心音,为临床心脏病诊断提供一种有效的参考。方法:基于LabVIEW8.6虚拟仪器开发平台,采用解析小波变换(AWT)构建心音信号的时-频二维彩色能量图谱。结果:通过对正常人和心肌病患者的不同样本分析,在时频能量图谱上能够明显地表现出其差异。结论:分析结果证明,该方法能有效地区分正、异常心音,并揭示出频率成分随时间的变化过程,有助于心脏病的辅助诊断。(本文来源于《医疗卫生装备》期刊2010年07期）
解析小波论文开题报告
（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：
随着国内汽车工业的发展,汽车NVH性能越来越受到车企和消费者的关注,而在汽车NVH中,声品质开始被各大车企作为一个研究的重点。目前声品质的研究已逐步开始从稳态转移到非稳态。对于非稳态声品质的研究,传统适用于稳态的心理学参数已不能够表现非稳态信号的特征,势必会对声品质的预测精度产生很大影响。针对这个问题,目前国内外学者采用一系列时频分析方法来提取声样本信号特征来作为评价参数,其中声音信号的特征参数的选取是关键。论文主要的研究内容有:(1)针对传统客观心理学参数对非稳态汽车声品质预测的不足,提出以时频信号方法处理的声音信号特征作为客观参数预测汽车关门声声品质,并与传统客观心理学参数的预测方法进行对比分析和效果验证。(2)利用EMD与复解析小波相结合的方式提取声音信号特征参数,首先利用EMD将信号分解为固有模态函数(intrinsic mode function,IMF),并选取有效IMF分量,基于有效IMF的频谱图对反应人耳听觉的临界频率带划分若干频率段,作为复解析小波母波的频率成分;然后利用复解析小波将声信号分解成若干个信号分量,并计算各个信号分量计权后的能量比作为声音信号的特征向量。(3)最后利用EMD和复解析小波分解提取计权后的信号能量比系数作为客观参量以及BP神经网络作为数学模型来预测声品质,对比分析哪一种方法适用于冲击性声样本的声品质预测。本文以汽车关门声作为数据样本,利用时频处理方法对汽车关门声声品质的客观评价参数和预测方法做出研究,利用EMD分解提取频率成分,优化复解析小波的分解过程,并比较分析了两种时频方法提取的客观参数对于预测冲击性样本声品质的优劣性,同样提取心理声学客观参数与之对比。结果表明,基于时频方法提取的信号特征较心理学客观参数更适宜于非稳态噪声声品质的评价。复解析小波变换提取的能量特征参数方法相比于传统心理学参数以及基于EMD分解提取的能量特征参数对汽车关门声声品质有较好的预测效果。
（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。
解析小波论文参考文献
[1].刘云,彭远,寇建秋.基于灵活解析小波的蓄电池谐波抑制和无功补偿研究[J].电力电容器与无功补偿.2019
[2].曾凡东.综合改进复解析小波方法的汽车关门声声品质预测研究[D].湖南大学.2018
[3].陈彬强,张周锁,訾艳阳,何正嘉.机械故障诊断的衍生增强离散解析小波分析框架[J].机械工程学报.2014
[4].邓小文,刘石,王丰华,塔娜,饶柱石.基于解析小波变换的变压器绕组模态参数识别[J].噪声与振动控制.2013
[5].张立华,陈浩杰,程振.基于解析小波变换和Hilbert模量频谱分析的感应电动机转子断条故障诊断[J].中国印刷与包装研究.2012
[6].王衍学,向家伟,蒋占四.广义Morse解析小波变换在机械故障诊断中的应用研究[J].煤矿机械.2011
[7].宋建.基于解析小波的光流算法研究[D].西安电子科技大学.2011
[8].侯铁双.基于复解析小波变换的信号包络检测[J].西安邮电学院学报.2011
[9].张家凡,易启伟,李季.复解析小波变换与振动信号包络解调分析[J].振动与冲击.2010
[10].李战明,郑蕾,韦哲.基于解析小波的心音信号时频能量图谱分析[J].医疗卫生装备.2010