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Novel-approach-for-texture
- 为提高基于内容的图像检索系统中纹理特征提取的有效性,提出了又一种纹理图像检索方法。该方法 利用非下采样 Contourlet变换对图像进行分解, 提取不同子带和不同方向变换系数矩阵的均值和方差为特征向量, 作 为数据库中纹理图像的索引,并利用两种不同的相似度函数计算图像之间的相似度,建立了一套基于示例查询图像 的纹理图像检索系统。实验结果表明,与小波包等特征提取方法相比, 该方法不仅能降低特征向量维数,而且能取得 更高的检索准确率和检索速度。-To i ncrease t he
W-avelet-Package-Removing-ecg
- 提出一种利用小波包变换逼近信号消除心电图ECG基线漂移噪声的方法。该方法的基本思想是：通过对 ECG信号进行多分辨率分析，利用所得到的一段或几段逼近信号充分逼近ECG信号中的基线漂移噪声的特性，从而 消除某线漂移分景。-Presents a wavelet packet transform approximation signal method to eliminate electrocardiogram ECG baseline drift noise. The basic idea
wavelet-packet-decomposition-
- 有关小波包分解和介绍的PPT，适合于初学者快速掌握小波包分解相关问题。-the PPT of wavelet packet decomposition and the introduction , suitable for beginners to quickly master the wavelet packet decomposition.
wave
- 文件都是文章，全是关于小波神经网络和小波包的，很全。需要的可以下载！-The files are all on wavelet neural network and wavelet packet, very full. Need to be able to download!
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- 滚动轴承故障诊断是机械故障检测中一个重要方面。使用小波包分析和包络分析相结合的方法提取轴承微弱振动信号, 克服了传统包络分析方法易丢失信号有效成分的缺点。包络信号的细化谱较好体现了轴承故障信息。-Bearing Fault Diagnosis of mechanical fault detection in an important aspect. The use of wavelet packet analysis and envelope analysis method of combini
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- 论述了小波包分解及其能量谱处理发动机连杆轴承故障的原理与方法, 结合传统断火诊断法的思想,应用小波包能量谱直观地识别出故障的特征频带, 并进行量化分析, 结果证明了这种方法比传统的付立叶分析方法具有更大的优越性及现实的应用价值-Discussed and wavelet packet energy spectrum processing engine connecting rod bearing failure principles and methods, combined with trad
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- 小波分析可同时从时域和频域两个方面对信号进行分析，结合包络分析十分适合滚动轴承的故障特征提取；基于双通道的全矢小波分析方法不仅对单通道小波分析方法具有兼容性，而且弥补了传统的基于单通道信 息进行旋转机械故障特征提取造成的信息量不完整、易导致误诊的弊端。结果表明，在针对滚动轴承外圈故障特征提取时，全矢小波分析方法较小波一包络分析方法具有一定的优势。 -Wavelet analysis simultaneously from the time domain and frequency doma
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- 针对齿轮滚动轴承等的早期损伤类故障, 提出将小波包分解作为包络分析的前置处理手段以提取振动信号的故障信息特征 。 在简述小波包基本原理的基础上, 通过仿真信号, 对振动信号的具体处理过程进行分析, 并对可能遇到的问题, 提出处理办法, 然后应用于诊断实例 。 -Early damage fault for rolling bearings and other gear, the proposed wavelet packet decomposition as pre-processing mea
zhendongxinhao
- 关于信号分析，小波包分解的程序以及应用方法-The program about signal analysis, wavelet packet decomposition and its application method
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- 图像的小波简单压缩方法，包括最优包的小波压缩，和低频信息保留压缩方法。-Wavelet image compression method is simple, including optimal packet wavelet compression, and low-frequency information retention compression method.
Study-on-compound-fault-diagnosis
- 针对滚动轴承复合故障信号特征难以分离的问题， 提出将双树复小波变换和独立分量分析( ICA) 结合的故障诊断方 法 该方法首先将非平稳的故障信号通过双树复小波变换分解为若干不同频带的分量 由于各个分量存在一定的频率混叠， 对 故障信号特征提取有很大的干扰， 进而引入 ICA 对各个分量所组成的混合信号进行盲源分离， 从而尽可能消除频率混叠 最后 对从混合信号中分离出来的独立分量信号进行希尔伯特包络解调， 即可实现对复合故障特征信息的分离和故障识别-Aiming at the diff
dual-tree
- 首先将非平稳的故障振动信号进行双树复小波包分解，得 到不同频带的分量；然后对每个分量求其峭度值和相关系数并进行比较；最后选取峭度值和相关系数较大的分量 进行软阈值降噪和双树复小波包重构，即可有效地消除振动信号中噪声的干扰，同时保留信号中的有效信息即实 现了故障特征信息的提取。-In view of the above situation, a new fault diagnosis method is proposed based on dual-tree complex wa
energy-leakage--dual-tree
- 首先根据高斯白噪声频率充满整个频带的特性，通过双树复小波包变换对高斯白噪声进行分解，利用频带能量泄漏的定量分析方法，验证了双树复小波包变换具有较低的频带能量泄漏特性；其次利用双树复小波包变换逐层分解信号，对每层分解所得分量求其FFT谱的峭度，得到基于双树复小波包变换的谱峭度图，根据图中峭度最大的原则，可以自动准确的选择信号分解最佳层数和最佳分量；最后将基于双树复小波包变换的谱峭度图的故障诊断方法应用于实际工程中，对齿轮故障振动信号进行分析，选择最佳分解层数和分量后利用希尔伯特包络解调，有效准确地
xiaoboshenjingwangluo
- 提出了采用小波包的方法对供暖双吸式离心水泵轴承振动信号进行去噪和提取表征 相应轴承故障的频带能量 并采用 BP 神经网络进行训练和故障识别 通过 MATLAB 进行了仿真经试验验证该方法能够有效地识别出轴承故障-The wavelet package is adoptted to De-noise and extract band energy that represent bearing fault. and the BP neural network is adopting to t
wavelet-packet-analysis
- 最近三年的关于小波包分析的研究文献资料，知网权威，研究小波包的可以下载借鉴-recent three years of research on wavelet packet analysis literature, authority of hownet, study of wavelet packet can download for reference