检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：洪启宇田辉朱兴国魏立柱马克祥欧盛春田原王淑艳姚一娜 100041 北京市石景山区双园路11号

本发明公开了一种地震波传播介质分析方法及设备。地震波传播介质分析方法包括：获取地震波形图，并去除地震波形图中的仪器效应；基于小波树分解算法与信号重构算法，对去除仪器效应后的地震波形图进行再处理，以去除震源效应；基于去... 详细信息

标准号: CN114325827A

本发明公开了一种地震波传播介质分析方法及设备。地震波传播介质分析方法包括：获取地震波形图，并去除地震波形图中的仪器效应；基于小波树分解算法与信号重构算法，对去除仪器效应后的地震波形图进行再处理，以去除震源效应；基于去除震源效应后的地震波形图，对地震波传播介质进行分析。采用本发明，通过将地震波形图中的仪器效应以及震源效应都去除，能够得到地震波传播介质更准确的研究结果，有利于获得由于地震波传播路径引起的地震动结果，有利于后续进行进一步的地震波传播介质研究，有利于探索地震孕育和发展过程及防震减灾研究。

关键词：地震波传播地震波形去除震源介质分析信号重构算法地震孕育防震减灾分解算法再处理小波研究震动分析探索

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一种加连续Hanning窗的电网谐波非同步压缩感知检测方法

一种加连续Hanning窗的电网谐波非同步压缩感知检测方法

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作者：刘嫣汤伟刘宝泉 710021 陕西省西安市未央区大学园区陕西科技大学

一种加连续Hanning窗的电网谐波非同步压缩感知检测方法，步骤如下：推导并定义连续Hanning窗信号函数；分析加连续Hanning窗的电网谐波信号在连续傅里叶变换和广义傅里叶级数下的正交分解模型，并由此提出连续信号在离散傅里叶变换下... 详细信息

标准号: CN109709397B

一种加连续Hanning窗的电网谐波非同步压缩感知检测方法，步骤如下：推导并定义连续Hanning窗信号函数；分析加连续Hanning窗的电网谐波信号在连续傅里叶变换和广义傅里叶级数下的正交分解模型，并由此提出连续信号在离散傅里叶变换下的有限项正交分解和K‑稀疏参考模型；推导加连续Hanning窗的电网谐波信号在随机模拟信息转换器下的输入输出观测模型；修正将重构出的信号恢复成原始电网谐波信号的公式。该方法能够有效降低随机模拟信息转换器中伪随机序列的生成频率和低速ADC采样频率与电网基波频率非同步产生的频谱泄露问题，继而提高信号重构算法的效率和谐波各分量幅值的检测精度。

关键词：电网谐波信息转换器随机模拟正交分解非同步推导离散傅里叶变换电网基波频率信号重构算法傅里叶变换傅里叶级数伪随机序列采样频率参考模型观测模型连续信号信号函数信号恢复压缩感知低速ADC 检测频谱稀疏重构泄露修正输出分析

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一种基于IPNN和压缩感知的稀疏信号重构方法

一种基于IPNN和压缩感知的稀疏信号重构方法

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作者：王建军王海林张枫黄建文王智艾兴 400715 重庆市北碚区天生路2号

本发明属于信号重构技术领域，公开了一种基于IPNN和压缩感知的稀疏信号重构方法，本发明根据Lq极小化问题更接近于压缩感知核心这一重要理论基础，通过模型转换的思想将求解无约束Lq极小化问题转化为一个凸集上的变分不等式求解问题，... 详细信息

标准号: CN112953548A

本发明属于信号重构技术领域，公开了一种基于IPNN和压缩感知的稀疏信号重构方法，本发明根据L_q极小化问题更接近于压缩感知核心这一重要理论基础，通过模型转换的思想将求解无约束L_q极小化问题转化为一个凸集上的变分不等式求解问题，然后在已有的研究基础上成功将一个惯性投影神经网络用于求解这一优化问题并进行了严格证明；根据设计的信号重构算法，本发明进行一系列丰富的数值仿真实验，实验结果说明算法在稀疏信号重构问题上的可行性，同时跟已有的包括L₁与L_q极小化求解算法相比，本发明的算法在噪音干扰下的重构性能更佳。

关键词：稀疏信号重构压缩感知求解算法数值仿真实验信号重构技术信号重构算法模型转换求解算法求解问题神经网络问题转化优化问题噪音干扰重要理论无约束重构投影成功研究

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一种复合材料脱粘缺陷的自动分割及量化方法

一种复合材料脱粘缺陷的自动分割及量化方法

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作者：高斌冯琪智 610036 四川省成都市高新区紫瑞大道292号1层

本发明公开了一种复合材料脱粘缺陷的自动分割及量化方法，通过基于传统的区域生长法和热图像信号重构算法相结合，利用峭度选择出经过重构之后的热图像，将峭度值最大的热图像进行分割，利用热图像物理规律及MMRT算法，自动选择出的种... 详细信息

标准号: CN108444934B

本发明公开了一种复合材料脱粘缺陷的自动分割及量化方法，通过基于传统的区域生长法和热图像信号重构算法相结合，利用峭度选择出经过重构之后的热图像，将峭度值最大的热图像进行分割，利用热图像物理规律及MMRT算法，自动选择出的种子点，并以此为起始种子点生长，最后根据图像均值及缺陷像素比率自动的选择阈值，得出分割最优的图像进行定量分析，通过试件面积与热图像中像素点的对应模型及比例关系获得缺陷大小及量化准确率。

关键词：热图像峭度信号重构算法量化图像起始种子点区域生长法定量分析缺陷像素物理规律自动分割自动选择复合材料传统的像素点种子点分割准确率试件算法脱粘重构生长

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基于压缩感知的信号重构算法研究

基于压缩感知的信号重构算法研究

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作者：吴尘东南大学

学位级别：硕士

随着信息技术的飞速发展，人类对于数据的需求与日俱增，与此同时人类获取数据的能力不断增强，后期需要处理的数据量也不断地增大。传统的奈奎斯特(Nyqusit)采样定理表明要完全准确地重构信号，采样速率必须达到信号带宽的两倍以上。... 详细信息

随着信息技术的飞速发展，人类对于数据的需求与日俱增，与此同时人类获取数据的能力不断增强，后期需要处理的数据量也不断地增大。传统的奈奎斯特(Nyqusit)采样定理表明要完全准确地重构信号，采样速率必须达到信号带宽的两倍以上。近来，Donoho和Candes提出的压缩感知理论将传统的先采样后压缩的两个独立的步骤合二为一，在对信号进行采样的同时就对信号进行压缩。该技术突破了传统的奈奎斯特(Nyqusit)采样定理，在信息的获取、压缩、存储、处理以及传输等方面有着广泛的应用前景。\n 本文主要研究了压缩感知的重构算法，主要内容包括:基于回溯思想改进了多面体面追踪算法，并且实现了稀疏度的自适应;基于小波树模型改进了子空间追踪算法;将压缩感知技术应用到核磁共振成像中，提出了一种基于迭代加权的求解联合1-范数和全变差分算子的信号重构算法。\n 由于多面体面追踪算法一步只选择一个原子，因此算法效率比较低。本文允许算法一步选择多个原子，同时利用回溯思想将可信度较低的原子删除，这样不仅提高了算法的速度和重构的精度，而且实现了对信号稀疏度的自适应，使得算法有了更加广泛的应用。\n 由于传统的子空间追踪算法没有将信号的内在模型考虑进去，因此重构效率比较低。本文根据一般信号的小波树系数的特点，提出了一种基于小波树模型的改进子空间追踪算法。由于引入了信号的内在模型，算法的效率得到了极大地提高。\n 在核磁共振成像的应用中，一般都是联合求解联合1-范数算子和全变差分算子的问题。本文在此基础上进行了改进，利用算子分裂技术，提出了一种迭代加权的压缩感知的核磁共振重构算法。不但提高了算法的重构精度而且减少了算法重构时间，使得压缩感知技术在实际的核磁共振成像的应用中成为可能。

关键词：奈奎斯特采样定理压缩感知理论信号重构算法小波树模型稀疏度

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基于压缩感知的煤矿井下图像重构算法研究

基于压缩感知的煤矿井下图像重构算法研究

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作者：李雪晴河北地质大学

学位级别：硕士

近年来,煤矿安全生产中引入了物联网技术。通过图像传感技术获取的煤矿井下实时图像数据与日俱增,煤矿井下现有的信息传输和数据存储设备正在遭受着前所未有的挑战。传统的奈奎斯特采样定理受2倍带宽宽度限制,在压缩感知理论下,信号的... 详细信息

近年来,煤矿安全生产中引入了物联网技术。通过图像传感技术获取的煤矿井下实时图像数据与日俱增,煤矿井下现有的信息传输和数据存储设备正在遭受着前所未有的挑战。传统的奈奎斯特采样定理受2倍带宽宽度限制,在压缩感知理论下,信号的采样率不再取决于信号的带宽,而是取决于信号的稀疏性。本文对压缩感知理论中的信号重构算法以及信号稀疏表示两方面进行了深入研究,基本工作包括:(1)对贪婪迭代算法中的匹配追踪类算法进行了深入研究,分析其理论,在此基础上提出了一种基于OMP算法的改进算法——稀疏度自适应分段正交匹配追踪(Sparsity Adaptive Stagewise Orthogonal Matching Pursuit,SAStOMP)算法。该算法将自适应思想、变步长迭代思想与分段正交思想相结合,在未知信号稀疏度的情况下,自适应地选择支撑集原子的个数,可以在一定程度上实现信号的精确重构。(2)在研究信号稀疏表示的基础上,将小波变换算法与压缩感知理论结合起来,提出一种改进型的基于小波变换的压缩感知图像处理方法。选择sym8小波为稀疏基对煤矿井下图像进行多层分解,之后采用改进的稀疏度自适应分段正交匹配追踪(SAStOMP)算法对其进行重构恢复,最后将重构的高频系数与直接传输的低频系数一起进行小波逆变换重构图像。通过MATLAB平台进行仿真实验,采样率相同时,对比不同算法下图像信号重构的信噪比,并以此来评价重构效果。通过算法仿真验证,本文算法与经典的压缩感知重构算法相比,能够更好地重构原图像,在实际的煤矿图像应用中具有实用价值。

关键词：压缩感知信号重构算法信号稀疏表示小波变换煤矿井下图像

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一种基于压缩感知技术的井下振动测量装置及其测量方法

一种基于压缩感知技术的井下振动测量装置及其测量方法

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作者：吕方兴李飞 710065 陕西省西安市电子二路东段18号

一种基于压缩感知技术的井下振动测量装置及其测量方法，其中装置包括供电模块、振动传感器、信号调理模块、采样电路、微处理器、存储器、时钟模块及数据接口整体灌封后活动安装于井下钻具组合近钻头处的电子仓中，然后连接至钻井平台... 详细信息

标准号: CN113670435A

一种基于压缩感知技术的井下振动测量装置及其测量方法，其中装置包括供电模块、振动传感器、信号调理模块、采样电路、微处理器、存储器、时钟模块及数据接口整体灌封后活动安装于井下钻具组合近钻头处的电子仓中，然后连接至钻井平台；通过设置井下振动测量装置的采样、存储规则和频率，并利用设置好的存储规则，采集得到稀疏采样数据，存储到其存储单元中，再根据测量得到的振动信号通过微处理器进行实时分析，实现监测钻具组合的工作状态，最后，将稀疏采样数据通过MWD上传到钻井平台上位机，再通过压缩感知技术的信号重构算法得到井下振动的高速测量信号，然后进行数据分析控制井下钻具组合的工作状态，及时调整工具的相应参数消除振动异常，具有操作方便、测量准确及高效实用的优点。

关键词：井下压缩感知技术振动测量装置微处理器存储规则井下钻具稀疏采样钻井平台测量数据分析控制信号调理模块信号重构算法振动传感器存储器采样电路参数消除存储单元调整工具高速测量供电模块活动安装时钟模块实时分析数据接口数据通过振动信号整体灌封钻具组合电子仓近钻头上位机采样存储采集监测

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风机主轴超温预警方法

风机主轴超温预警方法

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作者：唐宏芬张真真吴君仪张喜平 100040 北京市石景山区银河大街6号院1号楼B座

本发明公开了一种风机主轴超温预警方法，包括如下步骤：步骤1，基于信号重构算法，根据风机功率、转子转速、轴承历史温度建立温度预测模型，根据所述温度预测模型计算得到风机主轴的实时的理论温度；步骤2，设定预警阈值；步骤3，实... 详细信息

标准号: CN109458308B

本发明公开了一种风机主轴超温预警方法，包括如下步骤：步骤1，基于信号重构算法，根据风机功率、转子转速、轴承历史温度建立温度预测模型，根据所述温度预测模型计算得到风机主轴的实时的理论温度；步骤2，设定预警阈值；步骤3，实时采集风机主轴的温度作为实测温度，通过该实测温度与所述理论温度的差值与所述预警阈值的对比来判断是否给出超温预警信号。该方法能够在故障发生的早期就能识别出故障征兆进行预警，而不是故障发生时才进行报警。

关键词：风机主轴预警温度预测模型故障发生实测信号重构算法风机功率故障征兆实时采集预警信号转子转速超温轴承报警

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一种环境自适应感知无线通信信道估计与信号重构方法

一种环境自适应感知无线通信信道估计与信号重构方法

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作者：徐宗本薛江孟德宇赵谦 710049 陕西省西安市碑林区咸宁西路28号

本发明涉及基于机器学习诱导最优恢复度量的环境自适应感知无线通信信道估计与信号重构算法，包括：利用基站存储设备，保存时空临近的导频信号、信道状态信息和恢复度量信息；接收端接收发射端发送的导频信号后，结合基站存储信息，利... 详细信息

标准号: CN108400948B

本发明涉及基于机器学习诱导最优恢复度量的环境自适应感知无线通信信道估计与信号重构算法，包括：利用基站存储设备，保存时空临近的导频信号、信道状态信息和恢复度量信息；接收端接收发射端发送的导频信号后，结合基站存储信息，利用机器学习方法实现环境自适应感知信道状态及确定最优恢复度量；利用信道状态信息及最优恢复度量实现抗干扰、去噪声的传输信号重构。本发明基于利用通信基站储存的有效信息和机器学习原理，快速有效地学习、估计并排除复杂噪声对无线通信系统的影响，进而在相同或更短的时间内通过自适应方式实现对无线通信信道的稳健估计和信号重构。

关键词：度量无线通信信道信道状态信息环境自适应导频信号机器学习基站恢复感知无线通信系统信号重构算法传输信号存储设备存储信息度量信息基于机器通信基站信道状态信号重构有效信息抗干扰发射端接收端去噪声有效地自适应重构噪声诱导储存发送时空保存学习

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采用压缩感知和GM(1,1)的无线传感器网络异常检测方法

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西安交通大学学报 2017年第2期51卷 40-46页

作者：刘洲洲李士宁西安航空学院电子工程学院西安710077 西北工业大学计算机学院西安710072

针对当前无线传感器网络(WSNs)异常检测算法的检测准确率较低同时影响网络能耗均衡的问题,提出了一种基于改进压缩感知(CS)重构算法和智能优化GM(1,1)的WSNs异常检测方法。首先,通过建立双层异质WSNs异常检测模型,并采用压缩感知技术对... 详细信息

针对当前无线传感器网络(WSNs)异常检测算法的检测准确率较低同时影响网络能耗均衡的问题,提出了一种基于改进压缩感知(CS)重构算法和智能优化GM(1,1)的WSNs异常检测方法。首先,通过建立双层异质WSNs异常检测模型,并采用压缩感知技术对上层观测节点收集到的下层检测节点温度测量数据进行处理,同时结合温度数据稀疏度未知特点,构造有效的稀疏矩阵和测量矩阵,并重新定义测量矩阵正交变换预处理策略,使得CS观测字典满足约束等距(RIP)条件;其次,重新定义了离散蜘蛛编码方式,蜘蛛种群不断协同进化,以获得稀疏结果中非零元素的位置信息,利用最小二乘法得到非零元素的幅度信息,实现了对未知数量检测节点数据的精确重构。在此基础上可以由蜘蛛种群迭代进化得到优化后GM(1,1)的参数序列,通过检测参数序列的相关阈值来判定节点是否发生异常。实验仿真结果表明,与OMP-IGM等异常检测方法相比,该方法的异常检测准确率提高了约7%~33%,网络能耗降低了约18%~43%。

关键词：无线传感器网络异常事件检测压缩感知群居蜘蛛优化信号重构算法

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