检索结果-内蒙古大学图书馆

地球物理学进展 2021年第2期36卷 549-558页

作者：蔡贇王真理梁瑶张舒扬陈桂廷刘净余中国科学院地质与地球物理研究所中国科学院油气资源研究重点实验室北京100029 中国科学院地球科学研究院北京100029 中国科学院大学北京100049 五矿矿业控股有限公司合肥230000

SAGD开发会引起地下介质密度产生较大的变化,进而引起地表重力值的变化.时移微重力监测技术通过测量地表重力值的变化来监测SAGD开发过程中蒸汽腔的形态变化,从而获得油藏开发动态变化信息.针对微重力监测技术的重力异常提取对于描述储... 详细信息

SAGD开发会引起地下介质密度产生较大的变化,进而引起地表重力值的变化.时移微重力监测技术通过测量地表重力值的变化来监测SAGD开发过程中蒸汽腔的形态变化,从而获得油藏开发动态变化信息.针对微重力监测技术的重力异常提取对于描述储层变化至关重要.本文利用双树复小波变换将微重力数据分解为不同尺度小波系数,结合软硬阈值折中法对小波域系数进行处理,实现不同尺度微重力异常分离的目的,方法应用于方向模型和通用模型,验证了其在异常分离方面的优越性.相对于常用的离散小波变换,双树复小波变换能极大地减小异常分离中的平移敏感性,改善方向选择性.新方法应用于SAGD开发区时移微重力监测中,得到了可靠的剩余重力异常场,并得到了油气生产动态数据中井温数据的验证.

关键词：双树复小波变换离散小波变换时移微重力监测重力分离 SAGD开发

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自适应改进双树复小波变换的齿轮箱故障诊断

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振动．测试与诊断 2019年第5期39卷 1016-1022,1133,1134页

作者：陈旭阳韩振南宁少慧太原理工大学机械工程学院太原030024 太原科技大学机械工程学院太原030024

针对双树复小波变换存在频率混叠以及参数需自定义的缺陷,提出自适应改进双树复小波变换的齿轮箱故障诊断方法。首先,利用双树复小波变换将信号进行分解和单支重构,采用粒子群算法将分解后分量峭度值作为适应度函数,选择双树复小波的最... 详细信息

针对双树复小波变换存在频率混叠以及参数需自定义的缺陷,提出自适应改进双树复小波变换的齿轮箱故障诊断方法。首先,利用双树复小波变换将信号进行分解和单支重构,采用粒子群算法将分解后分量峭度值作为适应度函数,选择双树复小波的最优分解层数;其次,对重构出的低频信号进行频谱分析提取故障特征,将单支重构后的各高频分量进行变分模态分解,通过峭度值获得各高频分量经变分模态分解后的主频率分量信号;最后,分析各主频率分量信号的频谱,识别齿轮箱的故障特征。结果表明,该方法与双树复小波变换和变分模态分解相比,不仅消除了频率混叠现象,提高了信噪比和频带选择的正确性,而且还提高了从强噪声环境中提取瞬态冲击特征的能力。

关键词：双树复小波变换粒子群优化变分模态分解峭度值齿轮箱故障诊断

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利用双树复小波变换和SURF的图像配准算法

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系统工程与电子技术 2014年第5期36卷 997-1003页

作者：吴一全陶飞翔曹照清南京航空航天大学电子信息工程学院江苏南京210016 农业部农业信息技术重点实验室北京100081 江西省数字国土重点实验室江西南昌330013

为了进一步提高图像配准的运算效率、匹配正确率及配准精度,提出了一种利用双树复小波变换和加速鲁棒特征(speeded up robust features,SURF)的图像配准算法。首先利用双树复小波变换将参考图像和待配准图像分解为低频部分和高频部分,... 详细信息

为了进一步提高图像配准的运算效率、匹配正确率及配准精度,提出了一种利用双树复小波变换和加速鲁棒特征(speeded up robust features,SURF)的图像配准算法。首先利用双树复小波变换将参考图像和待配准图像分解为低频部分和高频部分,选取其对应的低频部分作为SURF算法的输入图像,得到两者的粗匹配结果;然后通过随机抽样一致(random sample consensus,RANSAC)算法对粗匹配点对进行提纯,剔除误匹配点对,解决了SURF算法存在较多错误匹配点对的问题,同时计算出最佳匹配的变换模型参数;最后根据该变换模型参数对待配准图像进行几何变换,经双线性插值确定灰度,完成图像的配准。大量实验结果表明,与尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)算法和SURF算法相比,所提算法的运算速度更快,匹配正确率和配准精度更高,同时在抗噪声、抗旋转及抗亮度变化性能方面更加优越。

关键词：图像配准双树复小波变换加速鲁棒特征随机抽样一致算法

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双树复小波变换在川藏铁路拉林段某隧道超前地质预报中的应用

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物探与化探 2021年第6期45卷 1504-1511页

作者：杨丹李伟魏永梁宋斌西南交通大学地球科学与环境工程学院四川成都611756 中国中铁科学研究院有限公司四川成都610032

川藏铁路地质条件和施工环境极其复杂,对探地雷达超前地质预报信号干扰较大,需要采用更为有效的信号降噪技术进行信号处理。以川藏铁路拉林段某隧道为例,在对探测信号实施双树复小波变换的基础上,采用通用阈值、无偏似然估计阈值、启发... 详细信息

川藏铁路地质条件和施工环境极其复杂,对探地雷达超前地质预报信号干扰较大,需要采用更为有效的信号降噪技术进行信号处理。以川藏铁路拉林段某隧道为例,在对探测信号实施双树复小波变换的基础上,采用通用阈值、无偏似然估计阈值、启发式阈值、极大极小阈值4种阈值选择方法,结合软阈值、硬阈值、半软阈值、非负消减4种阈值处理方法,对小波高频系数进行阈值量化处理后,进行双树复小波逆变换重构信号,并对比分析了归一化均方差、信噪比、能量比3个评价因子,发现采用无偏似然估计阈值选择方法并结合非负消减阈值处理方法,可以获得最佳的去噪效果,显著提高了超前地质预报识别精度。

关键词：超前地质预报探地雷达双树复小波变换去噪川藏铁路

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结合双树复小波变换和改进密度峰值快速搜索聚类的乳腺MR图像分割

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电子学报 2019年第10期47卷 2149-2157页

作者：范虹张程程侯存存朱艳春姚若侠陕西师范大学计算机科学学院陕西西安710062 中国科学院深圳先进技术研究院生物医学与健康工程研究所广东深圳518055

针对乳腺MR图像组织复杂、灰度不均匀、难分割的特点,本文提出双树复小波(DTCWT)变换结合密度聚类的图像分割方法.首先利用复小波域双变量模型结合各向异性扩散函数对图像进行去噪处理;进而通过简单线性迭代聚类(SLIC)算法将图像划分成... 详细信息

针对乳腺MR图像组织复杂、灰度不均匀、难分割的特点,本文提出双树复小波(DTCWT)变换结合密度聚类的图像分割方法.首先利用复小波域双变量模型结合各向异性扩散函数对图像进行去噪处理;进而通过简单线性迭代聚类(SLIC)算法将图像划分成一定数量的超像素区域,根据事先设置的阈值搜索每个超像素的近邻,从而降低基于K近邻的密度峰值快速搜索聚类(KNN-DPC)算法寻找每个样本近邻的时间;最终,引入超像素区域的近邻信息度量样本密度,采用KNN-DPC算法的分配策略自适应聚类.仿真和临床数据分割结果表明,所提算法能有效的实现乳腺MR图像的分割.

关键词：乳腺MR图像分割双树复小波变换双变量模型超像素分类密度峰值快速搜索聚类

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双树复小波变换域矿区遥感图像自适应滤波

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金属矿山 2015年第11期44卷 113-118页

作者：张丽娟内蒙古化工职业学院计算机与信息工程系内蒙古呼和浩特010070

矿区遥感图像因受成像环境、成像器件固有缺陷等因素的影响容易出现不同程度的失真,为此,结合双树复小波变换(Dual-tree complex wavelet transform,DTCWT)多尺度图像分析的优良特性,提出了一种矿区遥感图像自适应滤波算法。首先对获取... 详细信息

矿区遥感图像因受成像环境、成像器件固有缺陷等因素的影响容易出现不同程度的失真,为此,结合双树复小波变换(Dual-tree complex wavelet transform,DTCWT)多尺度图像分析的优良特性,提出了一种矿区遥感图像自适应滤波算法。首先对获取的视觉效果不佳的遥感图像进行直方图均衡化处理,使得增强后的图像灰度分布较为合理,提高图像的对比度;然后对增强后的图像进行双树复小波变换,对获得的高频分解系数采用改进的多级中值滤波算法进行处理;最后,将低频分解系数与滤波后的高频分解系数进行逆双树复小波变换。其中改进的多级中值滤波算法相对于经典多级中值滤波算法进行了2点改进:1将原有的4个方向滤波窗口扩展为7个,更有利于保持图像中信息的多方向特性;2对新增设的3个滤波窗口分别进行加权中值滤波,将上述7个滤波窗口的滤波值采用一种基于图像灰度值相关性的判别方法进行处理,剔除与待滤波像素点相关性不强的滤波值,将剩余的滤波值计算均值输出;MATLAB平台试验结果表明:新算法的总体性能相对于经典多级中值滤波、中值滤波、双边滤波等算法而言,优势较为明显。

关键词：矿区遥感图像双树复小波变换直方图均衡化多级中值滤波算法改进多级中值滤波算法

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基于改进双树复小波变换的轴承多故障诊断

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振动．测试与诊断 2013年第1期33卷 53-59,165页

作者：李辉郑海起唐力伟石家庄铁路职业技术学院机电工程系石家庄050041 军械工程学院一系石家庄050003

针对双树复小波变换产生频率混叠的缺陷,提出了改进双树复小波变换的轴承多故障诊断方法,该方法综合利用了双树复小波包变换和经验模态分解技术。首先,利用双树复小波变换将振动信号分解成不同频带的分量;然后,将各小波分量进行经验模... 详细信息

针对双树复小波变换产生频率混叠的缺陷,提出了改进双树复小波变换的轴承多故障诊断方法,该方法综合利用了双树复小波包变换和经验模态分解技术。首先,利用双树复小波变换将振动信号分解成不同频带的分量;然后,将各小波分量进行经验模态分解,获得各小波分量的主频率分量信号;最后,计算各小波分量的主频率分量信号的包络谱,根据包络谱识别齿轮箱轴承的故障部位和类型。通过仿真信号和齿轮箱轴承多故障振动实验信号的研究结果表明,该方法不仅消除了频率混叠现象,提高了信噪比和频带选择的正确性,而且提高了从强噪声环境中提取瞬态冲击特征的能力,能有效识别轴承的故障类型。

关键词：故障诊断轴承双树复小波变换经验模态分解包络谱

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双树复小波变换在小电流接地故障选线中的应用

双树复小波变换在小电流接地故障选线中的应用

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作者：王佳森燕山大学

学位级别：硕士

电能被广泛应用到各行各业,与人们的生活息息相关。人们对配电网的安全运行及供电的可靠性要求愈来愈高,电力系统的安全稳定成为了日益关注的话题。我国应用最广的是小电流接地系统,单相接地故障的发生率较大,当发生故障时,如何快速有... 详细信息

电能被广泛应用到各行各业,与人们的生活息息相关。人们对配电网的安全运行及供电的可靠性要求愈来愈高,电力系统的安全稳定成为了日益关注的话题。我国应用最广的是小电流接地系统,单相接地故障的发生率较大,当发生故障时,如何快速有效地发现并解决故障,成为保障配电网安全运行的关键。论文首先介绍了国内外小电流接地系统单相接地故障选线的研究现状,归纳并总结了其选线原理。然后详细阐述了双树复小波变换(Dual-Tree Complex Wavelet Transform,DTCWT)的基本理论及其特点、能量相对熵(Energy Relative Entropy,ERE)及广义S变换理论及其应用。发挥DTCWT的优势,提出配电网故障选线新方法。DTCWT拥有近似解析性、近似平移不变性、抗混叠性等优点,它能够很好的提取特征信号,使信号保持完整性,从而更好地保持原信号的信息。ERE能够细化故障能量分布特征,反映信号之间的细微差异,在特征频段内,当发生单相接地故障时,可以根据能量相对熵的差异选出故障选线。广义S变换具有很好的时频特性,能从时域、频域两个方面对信号进行分析,小电流接地系统出现故障时,故障线路与正常线路模矩阵极大值存在较大差异,可以根据此特性选出故障线路。通过MATLAB/Simulink仿真软件建立了一个10kV的输电线路,并构造算法。做了大量仿真算例,证明了所提方法的有效性,并用配电网实测数据进行分析,验证了本文方法的实用性。结果表明,经过DTCWT处理后,无论是从能量熵判断还是从S变换判断,都能够得到准确地选线结果。该方法受接地电阻、故障时间、故障相位等因素的影响很小,能快速、准确地选出不同工况情况下的故障线路。

关键词：小电流接地系统单相接地故障双树复小波变换相对能量熵广义S变换

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基于引导滤波与双树复小波变换的红外与可见光图像融合

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激光与光电子学进展 2023年第10期60卷 100-110页

作者：姜迈沙贵君李宁中国刑事警察学院侦查与反恐怖学院辽宁沈阳110854 中国科学院沈阳自动化研究所海洋信息技术装备中心辽宁沈阳110169

针对传统图像融合算法目标不突出、边缘及纹理细节不清晰或缺失、对比度降低等问题,提出一种基于引导滤波(GF)和双树复小波变换(DTCWT)的红外与可见光图像融合算法。首先,根据红外与可见光图像的特点,在DTCWT分解前对可见光图像进行GF增... 详细信息

针对传统图像融合算法目标不突出、边缘及纹理细节不清晰或缺失、对比度降低等问题,提出一种基于引导滤波(GF)和双树复小波变换(DTCWT)的红外与可见光图像融合算法。首先,根据红外与可见光图像的特点,在DTCWT分解前对可见光图像进行GF增强,同时对经DTCWT分解后的红外高频分量进行GF增强;然后,根据不同频带系数特点,提出一种基于显著性的自适应加权规则对红外与可见光低频子带分量进行融合,采用一种基于拉普拉斯能量和(SML)与梯度值向量的规则对不同尺度、方向下高频子带进行融合;最后,对融合后的高、低频系数进行DTCWT逆变换以得到最终重构图像。将所提算法与6种高效融合算法进行对比评价,实验结果表明,所提融合算法在不同场景下具有显著的目标特征,同时背景纹理和边缘细节清晰,整体对比度适宜,并且在4类客观评价指标上也取得了较好的效果。

关键词：图像处理红外与可见光引导滤波双树复小波变换显著性自适应加权拉普拉斯能量和与梯度值向量

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一种基于改进双树复小波变换的地形纹理特征提取方法

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地理与地理信息科学 2017年第4期33卷 47-50页

作者：陶旸王春蒋圣江苏省基础地理信息中心江苏南京210013 滁州学院地理信息与旅游学院安徽滁州239000 江苏卓易信息科技股份有限公司江苏宜兴214200

地形纹理特征提取和识别是地形自动分类的关键。该文在分析已有地形纹理特征提取方法的基础上,提出一种基于双树复小波变换的地形纹理特征提取和识别方法。该方法将DEM地形垂直特征信息引入双树复小波变换模型,设计并实现了面向DEM地形... 详细信息

地形纹理特征提取和识别是地形自动分类的关键。该文在分析已有地形纹理特征提取方法的基础上,提出一种基于双树复小波变换的地形纹理特征提取和识别方法。该方法将DEM地形垂直特征信息引入双树复小波变换模型,设计并实现了面向DEM地形数据特点的地形纹理特征提取方法。以陕北黄土丘陵沟壑区为实验样区,选取6个不同地貌特征共109个典型地形纹理样本进行特征识别实验,并将实验结果与常用的灰度共生矩阵(GLCM)模型及Gabor滤波结合PCA方法进行对比。研究显示,基于地形垂直特征改进的双树复小波变换模型对6类样本有较高的识别精度,同时消耗最短的纹理特征构建时间。

关键词：双树复小波变换 DEM 纹理分析纹理识别

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