小波包

作品数：5166被引量：22902H指数：48
导出分析报告
相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
相关作者：唐向宏潘宏侠马宏忠丁幼亮周云龙更多>>
相关机构：天津大学华北电力大学东南大学西安交通大学更多>>
相关期刊：更多>>
相关基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划中央高校基本科研业务费专项资金国家教育部博士点基金更多>>
-
在结果中检索

检索结果分析

结果分析中...
共 条 记 录，以下是1-10
全选清除导出
参考文献引证文献引用追踪
视图：
排序：
基于OpenCV-Python和Adaboost的烟支外观检测方法研究
《中国设备工程》2025年第9期169-172,共4页朱培根 李军 李鹏飞 胡瑜文 吴国瑞 周福栋 
本文针对烟支质量自动化检测需求,提出了一套基于图像处理的烟支外观检测技术框架。通过构建包含图像采集、尺寸归一化、噪声滤除与边缘检测的预处理流程,实现了烟支图像的有效增强。创新性地融合颜色-纹理双模态特征,结合小波包分析进...
关键词：烟支外观检测 图像识别 支持向量机 ADABOOST算法 小波包分析 特征融合 
小波包分析在变速箱故障诊断中的应用
《南方农机》2025年第9期139-142,172,共5页张超 赵牧山 胡秋涵 张政 薛立 
文章探索了一种创新的变速箱故障诊断策略,该策略融合了小波包分解技术和神经网络思想。首先使用小波包分析方法将变速箱的振动信号分解到各个频段上,然后对其能量进行归一化,在此基础上建立基于BP神经网络的自动诊断系统。在公共数据...
关键词：故障诊断 变速箱 小波包分析 神经网络 
基于小波包分解和神经网络集成群的滚动轴承故障诊断
《合肥工业大学学报(自然科学版)》2025年第4期447-454,共8页柴立平 孟壮壮 石海峡 李强 
安徽省科技重大专项资助项目(202203a05020026);安徽省高校协同创新资助项目(GXXT-2019-004)。
文章提出一种将多个神经网络相结合的神经网络集成群算法进行滚动轴承故障诊断。首先对原始振动信号进行小波包变换,分别采用小波包能量和小波包样本熵作为特征向量;其次采用多个粒子群优化反向传播(particle swarm optimization-back p...
关键词：滚动轴承 故障诊断 小波包变换 粒子群优化反向传播神经网络 神经网络集成群 
博物馆地震响应监测中震相初至实时拾取方法研究
《太原理工大学学报》2025年第2期191-198,共8页朱红光 梁世波 白晓彬 许臣 
国家重点研发计划项目(2019YFC1521000);北京市自然科学基金项目(8164061);国家自然科学基金项目(51578539);中央高校基本科研业务费优秀青年项目(2020YQLJ03);中国矿业大学(北京)“越崎青年学者”项目(800015Z11A23)。
【目的】地震初至的实时自动拾取是地震响应监测中的一个关键问题,也是实现地震预警、发出地震警报并启动应急反应系统的基础和前提。针对博物馆环境复杂、信号非平稳、低信噪比、非周期等特点,提出了一种地震初至自动识别的实时拾取算...
关键词：地震初至 长短时窗均值比法 时频分析 小波包分析 
自由面数量对爆破振动信号衰减及能量分布规律的影响研究
《科技创新与应用》2025年第10期75-78,共4页侯奎奎 
山东省自然科学基金项目(ZR2021ZD36)。
爆破振动控制是爆破设计过程中的关键问题,能够有效降低对周围建构筑物稳定性影响。采用萨道夫斯基公式及小波包分析对内蒙古某深部金属矿巷道掘进爆破振动监测,分析不同自由面条件下的爆破振动衰减及能量分布规律。研究表明,不同段别...
关键词：自由面 能量 频率 小波包 爆破振动控制 
基于小波包分解的低压配电线路短路故障自动定位方法
《自动化应用》2025年第6期156-158,共3页胡雯迪 
为解决传统低压配电线路短路故障自动定位技术精准度不足的问题,提出了一种基于小波包分解的低压配电线路短路故障自动定位方法。首先,采集配电线路两端的电压、电流等参数数据,挖掘并提取低压配电线路短路故障阻抗特征,以此为基础构建...
关键词：小波包分解 配电线路 短路故障 自动定位 
基于小波包变换和自适应MCKD的故障特征提取研究
《电子制作》2025年第5期77-80,共4页王宇 肖岚中 冯诗宇 黄海峰 
齿轮箱是机械设备中最重要的组成部分之一,其振动信号包含大量噪声干扰,故障特征提取的准确性成为一项难题。采用退火模拟算法对最大相关峭度解卷积算法参数进行优化,让最大相关峭度解卷积算法自适应选取参数,并结合小波包变换和自适应...
关键词：故障特征提取 小波包变换 最大相关峭度解卷积 
基于深度学习的电子通信设备信号异常识别研究设计
《自动化与仪器仪表》2025年第3期228-232,共5页康晋 
陕西省教育厅2023年度科学研究计划项目《信息化背景下大学生职业素质能力构建与研究》(23JK0263)。
针对当前信息化背景下电子通信设备信号异常识别方法存在识别精度低,识别效率不高的问题,提出一种基于深度学习的电子通信设备信号异常识别方法。首先,以小波包方法进行能量谱的特征提取,并采用旁路滤波方法对小波包进行改进,通过其解...
关键词：深度学习 小波包 特征提取 CNN网络 异常识别 
基于PSO-DBN的高压直流输电线路故障测距研究
《绥化学院学报》2025年第3期147-150,共4页李梅 韦四临 
安徽省高校自然科学研究项目“高渗透率的新型配电系统故障特性与保护边界研究”(KJ2021A0471)。
针对传统神经网络算法用于高压直流输电线路接地故障中存在的不足,提出了一种基于小波包分解结合粒子群(PSO)算法优化深度信念网络(DBN)的故障测距算法模型。利用DBN拟合逼近故障能量与距离之间的非线性关系,采用PSO算法对DBN的权值进...
关键词：小波包分解 固有频率 深度信念网络 故障测距 粒子群优化算法 
基于音频信号的气固两相流检测方法研究
《计量学报》2025年第3期383-390,共8页仝卫国 门国悦 蔡天娇 崔建昕 
河北省省级科技计划(22567643H)。
利用气固两相流在管道流动中产生的音频信号包含大量流体信息的特点,将音频信号引入气固两相流检测。提出一种基于音频信号的气固两相流分类的检测方法:对音频信号利用小波包分析进行多尺度分析,其去噪效果优于集合经验模态分解重构方...
关键词：流量计量 气固两相流 小波包分解 音频信号 梅尔倒谱系数 长短期记忆递归神经网络 
全选清除导出
共515页<12345678910>
检索报告 对象比较 聚类工具 使用帮助 返回顶部