由于模拟电路的多样性、非线性和离散性等特点,模拟电路的故障诊断呈现复杂、难以辨识等问题。针对已有方法的数据不平衡,提出了一种支持向量机集成的故障诊断方法。使用小波变换方法提取特征向量,在多类别支持向量机的基础上,设计了模拟电路的最小二乘支持向量机预测模型,实现了对模拟电路的状态的故障预测。将该方法应用于Sallen-Key带通电路进行故障预测试验,结果表明,该方法比单一支持向量机、径向基神经网络、BP神经网络和APSVM有更好的分类和泛化性能,故障诊断准确率更高。
上传时间: 2013-10-31
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提出了一种基于仿生小波变换和模糊推理的变步长自适应滤波语音降噪算法。该算法首先用仿生小波变换法对包含噪声的语音信号进行小波分解,以分离出来的噪声信号作为自适应滤波器的输入,选择基于模糊推理变步长自适应算法对带噪声语音信号进行降噪处理,最终实现语音信号的信噪分离,去除语音信号中的噪声。仿真结果表明,该方法对语音信号有较为明显的降噪效果。
上传时间: 2013-10-14
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目前,被广泛使用的经典边缘检测算子有Sobel算子,Prewitt算子,Roberts算子,Log算子,Canny算子等等。这些算子的核心思想是图像的边缘点是相对应于图像灰度值梯度的局部极大值点。然而,当图像中含有噪声时这些算子对噪声都比较敏感,使得将噪声作为边缘点。由于噪声的干扰,不能检测出真正的边缘。一个拥有良好属性的的边缘检测算法是每个研究者的追求。利用小波交换的特点,设计了三次B样条平滑滤波算子。通过利用这个算子,对利用小波变换来检测图像的边缘进行了一定的研究和理解。
上传时间: 2013-10-13
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为了使计算机能更好的识别人脸表情,对基于Gabor小波变换的人脸表情识别方法进行了研究。首先对包含表情区域的静态灰度图像进行预处理,包括对确定的人脸表情区域进行尺寸和灰度归一化,然后利用二维Gabor小波变换提取脸部表情特征,使用快速PCA方法对提取的Gabor小波特征初步降维。再在低维的空间中,利用Fisher准则提取那些有利于分类的特征,最后用SVM分类器进行分类。实验结果表明,上述提出的方法比传统的方法识别速度更快,能达到实时性的要求,并且具有很好的鲁棒性,识别率高。
上传时间: 2013-11-08
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提出了一种基于FPGA的多级小波逆变换的高速、实时的硬件解决方案。仿真验证表明本方案能够满足连续输入的数据进行实时处理的要求,并且所设计的系统具有功耗低、成本低等优点。
上传时间: 2014-12-28
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提出了一种基于FPGA的多级小波逆变换的高速、实时的硬件解决方案。仿真验证表明本方案能够满足连续输入的数据进行实时处理的要求,并且所设计的系统具有功耗低、成本低等优点。
上传时间: 2013-12-20
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针对大型构件内部微损伤难以及时发现排除,给生活生产造成安全隐患的现状,基于波包提取技术,利用波包的虚拟时间逆传播,设计了一种新的传感器阵列,并在理论上推导了该传感器阵列二维成像的运算公式,最后利用MATLAB编程模拟仿真了用该传感器阵列进行无损检测时的二维成像结果,结果表明其成像结果的综合精度可以达到98.7%,因此用该传感器阵列进行大型构件内部微损伤的探测对于发现安全隐患、排除安全隐患具有重大的指导意义。
上传时间: 2013-11-12
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提出了一种基于9/7小波的二维小波变换器的硬件设计方案.通过优化算法以及采用行列变换并行处理的方式,提高了变换器的数据吞吐量.该方案采用了流水线技术,较大地提高了硬件效率.综合结果表明,该方案的系统时钟可达到110 MHz,且具有高速、高吞吐量、片内存储器小等优点.
上传时间: 2015-01-03
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matlab实现s小波变换代码,m文件。输入图像矩阵,输出一幅图像,分为四块。
上传时间: 2015-03-12
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该程序首先利用小波变换,然后过滤噪音,最终实现图象边缘效果增强的功能
上传时间: 2015-03-17
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