导读:本文包含了连续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:连续小波神经网络,Matlab软件,华北型煤田,底板破坏深度
连续小波论文文献综述
汪淼,李冉,孟乐[1]（2019）在《基于连续小波神经网络的华北型煤田底板破坏深度预测研究》一文中研究指出根据全国典型煤矿底板破坏深度的实测资料,应用Matlab软件的分析功能,对煤层采深、倾角、采厚、工作面斜长、底板抗破坏能力五个在底板破坏中发挥主要作用的影响因子进行全面分析[1],利用小波神经网络对华北型煤田底板破坏深度进行了预测,发现基于连续小波神经网络的预测模型与实测结果更接近,能够在底板破坏深度预测中发挥借鉴作用。(本文来源于《山东煤炭科技》期刊2019年11期）
万陶磊,常俊杰[2]（2019）在《基于连续小波变换的薄板损伤空气耦合兰姆波成像检测》一文中研究指出针对铝板采用空气耦合超声探头激励出A0模式的兰姆波,在含有损伤的铝板同一侧激发和接收并以步进1 mm进行扫查试验。对扫查接收信号进行连续小波变换,提取400 kHz频率下的小波系数包络信号,识别了激励兰姆波的模态。最后利用不同扫描点处接收信号的连续小波变换系数包络信号进行幅值包络成像。结果显示,基于连续小波变换得到的特定频率处幅值包络信号信噪比较好,且成像结果具有较高的聚焦性。(本文来源于《无损检测》期刊2019年11期）
应海松,张建波,李斐真[3]（2019）在《连续小波变换-X射线荧光光谱定量分析铁矿石中二价铁》一文中研究指出二价铁是钢铁冶炼的重要指标,需要进行严格控制。常规二价铁检测采用化学湿法,方法相对繁琐、耗时长。随着分析仪器的发展和新的数据处理技术的出现,利用X射线荧光光谱法(XRF)结合连续小波变换图谱处理,能提升二价铁检测的效率。方法利用FeKβ图谱连续小波变换后系数的最大值与FeKβ净积分强度的比值来研究铁矿石中的铁价态。研究表明该比值只与Fe~(2+)和Fe~(3+)的相对含量有关,再利用铁矿石样品通过线性回归建立了该比值与FeO/T.Fe(二价铁与全铁含量之比)之间的关系,同时分析了小波函数选择、特征点选取、测量谱线等对检测结果精密度的影响。对两个铁矿石样品进行精密度考察,FeO测定结果的相对标准偏差(RSD,n=7)均小于3%;对铁矿石实际样品中FeO的测定结果与国标方法相一致;两种方法具有较好的可比性,实验方法可以作为新标准制定建立的技术基础。(本文来源于《冶金分析》期刊2019年10期）
黄晓君,颉耀文,包玉海,包刚,青松[4]（2019）在《微分光谱连续小波系数估测雅氏落叶松尺蠖危害下的落叶松失叶率》一文中研究指出害虫引起的林木失叶会严重威胁森林健康。森林虫害遥感监测与评价中快速、准确获取失叶信息十分重要。基于此,针对雅氏落叶松尺蠖引起的落叶松失叶灾象,在蒙古国开展受害林木光谱测量和失叶率估测试验。首先通过光谱实测数据的处理,得到微分光谱反射率(DSR,对光谱反射率求一阶导数)和微分光谱连续小波系数(DSR-CWC,利用Biorthogonal, Coiflets, Daubechies和Symlets等4种小波系的36个母小波基函数对DSR进行连续小波变换),分析DSR和DSR-CWC对失叶率的敏感性,进而借助MATLAB的Findpeaks(Fp)函数自动寻找DSR和DSR-CWC的敏感波段并确定其对应的敏感特征,然后利用连续投影算法(SPA)对敏感特征进行降维处理,最后利用敏感特征建立偏最小二乘回归(PLSR)和支持向量机回归(SVMR)失叶率估测模型,并与逐步多元线性回归(SMLR)模型进行比较。研究结果表明:①DSR-CWC与DSR相比,对失叶率变化的敏感性更显着且敏感波段亦较多,其敏感波段主要分布于叁个吸收谷(440～515, 630～760和1 420～1 470 nm)和叁个反射峰(516～620, 761～1 000和1 548～1 610 nm)范围内。说明DSR-CWC能够增强光谱反射和吸收特征。②Fp与SPA结合模式(Fp-SPA)不仅能够快速、客观选择敏感特征,而且对特征有效降维,是一种光谱敏感特征选择的有效方法。③4种小波系的最优母小波基分别为bior2.4, coif2, db1和sym6,其中db1的失叶率估测性能最稳定,精度最高。④对DSR进行连续小波变换能够提高失叶率估测精度,在DSR-CWC中db1-PLSR模型(R■=0.934 0, RMSE_M=0.089 0)提高的最为显着,比DSR-PLSR的R■提高了0.047 5并且比DSR-PLSR的RMSE_M降低了0.024 9。⑤利用DSR-CWC建立的PLSR和SVMR模型估测精度类似,其精度优于SMLR模型。可见, DSR-CWC比DSR失叶率估测更有潜力,可为森林虫害遥感监测中提供重要参考。(本文来源于《光谱学与光谱分析》期刊2019年09期）
曹蔚,王宁,王栋,张晗,王海文[5]（2019）在《基于MED和Morlet连续小波消噪的冲击特征提取方法》一文中研究指出在滚动轴承疲劳损伤产生的初始阶段,由于振动传递路径的复杂性和强噪声的作用致使微弱损伤信息被掩盖。为了提取局部损伤所激励的冲击信号,提出一种最小熵盲反卷积(minimum entropy deconvolution,MED)和Morlet小波相邻系数消噪相结合的检测方法。以峭度指标为优化目标的最小熵盲反卷积可以高效消除传递通道的影响,增强冲击特征,结合Morlet小波相邻系数收缩策略提出改进消噪算法提高对局部特征的精细刻画能力,进一步抑制了高斯成分的干扰,从而实现在反卷积输出信号中检测微弱冲击成分。仿真和实验结果显示,用最小熵盲反卷积和改进Morlet小波相邻系数消噪技术提取振动加速度信号中的周期性冲击特征是可行的。(本文来源于《重庆理工大学学报(自然科学)》期刊2019年09期）
谭婕,张崇伟,宁德志[6]（2019）在《基于连续小波变换的液体非线性晃荡分析》一文中研究指出本文开展物理模型实验,研究不同振动频率和幅值条件下矩形液舱内的液体晃荡特性。基于连续小波变换方法,对水线处压力时间历程曲线进行分析,得到了整个晃荡历程的详细时频信息,并与傅里叶变换的分析结果进行对比。研究发现,舱内液体晃荡在启动、稳定和衰减阶段呈现出不同特性。振动幅值的改变对压力衰减阶段峰值的衰减"速率"影响很小。小波分析方法应用于非线性晃荡问题具有优势,可以在时域中清晰显示不同频率成分的出现、结束和权重,可以弥补傅里叶分析方法的局限性。(本文来源于《2019年全国工业流体力学会议论文集》期刊2019-08-10）
赵丽洁,刘瑾,杜永峰,李万润[7]（2019）在《基于连续小波变换的时变结构瞬时模态参数识别》一文中研究指出为体现时变结构动力特性,定义随机冲击荷载作为时变结构输入激励,提出了基于连续小波变换的时变结构瞬时模态参数识别方法。在短时时变假定条件下,建立基于模局部极大值的连续小波变换时变参数识别原理,利用结构的输出响应进行瞬时模态参数识别,采用叁自由度的时变结构体系进行数值模拟,该方法能够准确识别时变结构的瞬时模态参数值。通过设计具有质量参数可变的两层钢框架模型进行测试,验证了方法的有效性与可行性。(本文来源于《地震工程学报》期刊2019年03期）
张胜,王智德,黎永索,付贵海,刘志斌[8]（2019）在《基于模式自适应连续小波能量谱的爆破振动信号特征分析》一文中研究指出爆破振动信号是一种典型的非平稳随机信号,采用傅里叶分析法求得的谱分布往往呈现锯齿状,不仅主振频率的具体位置难以确定,而且对于主振频率周边的频率成分以及各频率区间内的能量分布,亦难以直观显现。结合爆破工程实测资料,利用模式自适应连续小波变换具有良好的时频局部化性质,提出了模式自适应连续小波能量谱分析方法,从时间-尺度能量谱、尺度能量谱和时间能量谱3个方面对单段与多段爆破振动信号进行能量细化特征分析。研究结果表明:爆破振动信号小波能量谱直观定位了爆破地震波所发生的时间、频率以及能量的大小;单段爆破振动信号的能量在频域上主要分布在中高频部分,在时域上具有瞬发性和能量相对集中的特点;多段爆破振动信号的能量在频域上主要分布在低中频部分,在时域上具有多个峰值能量。(本文来源于《爆破》期刊2019年02期）
易华[9]（2019）在《基于Fourier变换离散化的连续小波变换频域算法》一文中研究指出对于固定的尺度,小波变换是待分析信号与小波基函数的线性卷积。当小波基函数的Fourier变换有显式表达式时,利用其Fourier变换进行线性卷积称为小波变换的频域计算方法。由于线性卷积的长度大于信号的长度,因此,选取线性卷积中的哪一部分作为小波变换的系数也是一个亟需回答的问题。本文利用Fourier变换的离散化和离散Fourier变换的关系由小波变换时域算法推导了小波变换频域算法,证明了时域算法与频域算法的等价性;解释了这两种方法分别应该选取线性卷积中的哪一部分作为小波变换的系数;分析了频域算法产生边界效应的原因;给出了频域算法中参数的选取方法,以便克服边界效应。时间复杂度分析以及数值实验均表明了频域算法至少比时域算法减少了1/3的运行时间。(本文来源于《井冈山大学学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
蒋腾,胡涛,祝民鹏,陈丹[10]（2019）在《基于连续小波变换的多数据心率提取方法》一文中研究指出针对多普勒雷达生命体征检测时强谐波干扰问题,提出一种基于连续小波变换特征提取的改进方法。首先,针对特征信号选择多组不同时间长度的数据集;然后,在小波域分别进行连续小波变换。根据频谱峰值位置是否与数据时间长度相关,识别呼吸信号、呼吸谐波和心跳信号提取心率信息,并对频率分辨率进行分析。实验结果表明:采用文中提出的方法利用4 s～5 s的数据即可检测出心率,当频率分辨率要求为0.1 Hz时,该方法在有效消除谐波和快速识别心率方面得到了较为满意的效果。(本文来源于《现代雷达》期刊2019年05期）
连续小波论文开题报告
（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：
针对铝板采用空气耦合超声探头激励出A0模式的兰姆波,在含有损伤的铝板同一侧激发和接收并以步进1 mm进行扫查试验。对扫查接收信号进行连续小波变换,提取400 kHz频率下的小波系数包络信号,识别了激励兰姆波的模态。最后利用不同扫描点处接收信号的连续小波变换系数包络信号进行幅值包络成像。结果显示,基于连续小波变换得到的特定频率处幅值包络信号信噪比较好,且成像结果具有较高的聚焦性。
（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。
连续小波论文参考文献
[1].汪淼,李冉,孟乐.基于连续小波神经网络的华北型煤田底板破坏深度预测研究[J].山东煤炭科技.2019
[2].万陶磊,常俊杰.基于连续小波变换的薄板损伤空气耦合兰姆波成像检测[J].无损检测.2019
[3].应海松,张建波,李斐真.连续小波变换-X射线荧光光谱定量分析铁矿石中二价铁[J].冶金分析.2019
[4].黄晓君,颉耀文,包玉海,包刚,青松.微分光谱连续小波系数估测雅氏落叶松尺蠖危害下的落叶松失叶率[J].光谱学与光谱分析.2019
[5].曹蔚,王宁,王栋,张晗,王海文.基于MED和Morlet连续小波消噪的冲击特征提取方法[J].重庆理工大学学报(自然科学).2019
[6].谭婕,张崇伟,宁德志.基于连续小波变换的液体非线性晃荡分析[C].2019年全国工业流体力学会议论文集.2019
[7].赵丽洁,刘瑾,杜永峰,李万润.基于连续小波变换的时变结构瞬时模态参数识别[J].地震工程学报.2019
[8].张胜,王智德,黎永索,付贵海,刘志斌.基于模式自适应连续小波能量谱的爆破振动信号特征分析[J].爆破.2019
[9].易华.基于Fourier变换离散化的连续小波变换频域算法[J].井冈山大学学报(自然科学版).2019
[10].蒋腾,胡涛,祝民鹏,陈丹.基于连续小波变换的多数据心率提取方法[J].现代雷达.2019