小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信號去噪時閥值自學習

針對硝銨(an)核電四極矩共振(nqr)信號通過傅立葉變換頻域分析缺乏信號時域信息的特點,對硝銨nqr信號進行時頻分析,達到從強背景噪聲下檢測出nqr信號的目的.引入小波分析閥值去噪的方法對硝銨nqr信號進行處理.對處理后數(shù)據(jù)與標準信號之間的相關(guān)系數(shù)進行分析.實驗結(jié)果表明小波閥值去噪方法可以成功檢測到硝銨的nqr信號.

信號消噪是小波變換的重要應(yīng)用,介紹了小波消噪的基本原理及其主要步驟,以及軟閥值消噪方法及軟閥值規(guī)則的選取,最后利用實驗仿真信號和現(xiàn)場實測汽輪機振動信號,并考慮噪聲方差估計的對消噪的影響,分析比較了各種軟閥值選取方式的消噪效果,從而得到軟閥值選取方式的有價值的規(guī)律和原則,利用最佳軟閥值處理后的小波系數(shù)重建信號,分析結(jié)果表明該方法能夠最有效地消除噪聲。

邊坡地表位移監(jiān)測是滑坡安全監(jiān)控中的重要內(nèi)容,對監(jiān)測資料進行及時、合理、有效的分析,獲取滑坡變形規(guī)律和安全狀況是滑坡監(jiān)測的重要工作之一。文中將基于bp算法的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測模型引入變形監(jiān)測預報中,對工程實例進行預測。結(jié)果表明小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測可以取得良好的效果,且自適應(yīng)預測能力較強。

為了減少礦區(qū)塌陷的發(fā)生，利用gps對礦山地表巖移進行了監(jiān)測分析。為了提高巖移觀測數(shù)據(jù)的預測精度和可靠性，文中采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對監(jiān)測數(shù)據(jù)進行訓練、預測，成功預測出了未來一期的地表移動變化。結(jié)果表明，小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的函數(shù)逼近能力，能夠反映出要素之間的非線性關(guān)系，預測數(shù)據(jù)可靠。

小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在大壩變形監(jiān)測中的應(yīng)用——本文就小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型建立的方法進行了介紹，通過編制matlab小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序，用一組變形監(jiān)測實數(shù)據(jù)對變形結(jié)果進行了仿真試驗，仿真的結(jié)果精度很高，能夠用于變形分析預報?！　?/p>

小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在基樁缺陷診斷分析中的應(yīng)用——將小波分析作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前置處理手段，從基樁動測信號小波變換的分量中提取特征，然后將這些特征輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓練和分類，進而實現(xiàn)基樁缺陷位置和程度的診斷。仿真試驗的結(jié)果表明，該方法對樁身完整性的評價是...

為了盡量減小由隧道開挖引起的地面沉降而帶來的風險,需要在隧道施工過程中可靠地預測地表的變形量.該文采用改進的方法來選擇平移和伸縮因子的初始值,利用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析預測隧道施工中的地表沉降量,并在預測中考慮了地表平均壓力、盾構(gòu)機平均穿透深度、填充泥漿度等外界因素對地表沉降的影響.結(jié)果表明,利用改進的方法來選擇初始的平移和伸縮因子,提高了函數(shù)的逼真性能,并減小了估計誤差.

邊坡的地表位移監(jiān)測是滑坡安全監(jiān)控中的重要內(nèi)容,對監(jiān)測資料進行及時、合理和有效的分析,獲取滑坡變形規(guī)律和安全狀況是滑坡監(jiān)測的重要工作之一。文章將基于bp算法的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測模型引入變形監(jiān)測預報中,對工程實例進行了預測。結(jié)果表明小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測可以取得良好的效果,且自適應(yīng)預測能力較強。

利用一種新型學習向量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)了對灰度圖像的基于最佳點對匹配的圖像插值。采用新型學習向量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最佳點對匹配圖像插值算法插值出的中間圖像,較好的解決了插值圖像邊緣模糊的現(xiàn)象。試驗結(jié)果表明,該方法插值得到的圖像邊界清晰較好,模糊度小,圖像連續(xù)。

本科畢業(yè)設(shè)計（論文） 基于小波變換的腦電信號去噪方法 燕山大學畢業(yè)設(shè)計（論文）任務(wù)書 學院：系級教學單位： 學 號 學生 姓名 專業(yè) 班級 題 目 題目名稱 題目性質(zhì) 1.理工類：工程設(shè)計（）；工程技術(shù)實驗研究型（）； 理論研究型（）；計算機軟件型（）；綜合型（） 2.管理類（）；3.外語類（）；4.藝術(shù)類（） 題目類型1.畢業(yè)設(shè)計（）2.論文（） 題目來源科研課題（）生產(chǎn)實際（）自選題目（） 主 要 內(nèi) 容 基 本 要 求 參 考 資 料 周次第～周第～周第～周第～周第～周 應(yīng) 完 成 的 內(nèi) 容 指導教師： 職稱：年月日 系級教學單位審批： 年月日 ：表題黑體小三號字，內(nèi)容五號字，行距18磅。（此行文字閱后刪除） 摘要 i 摘要 腦電信號(eeg)是腦神經(jīng)細胞電生理活動在大腦皮層或頭皮表面的總

隨著我國城鄉(xiāng)建設(shè)的飛速發(fā)展,建筑火災形勢日趨嚴峻,依靠傳統(tǒng)的管理技術(shù)和方法已遠遠不能適應(yīng)社會和民眾對安全的需要。針對某城市建筑火災非線性時間序列,建立了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(wnn)預測模型,計算分析證明了該模型的可行性。該模型可與消防工作相結(jié)合,建立和實施城鄉(xiāng)綜合防災減災系統(tǒng),實現(xiàn)城鄉(xiāng)綜合防災減災的科學管理。

改進的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在橋梁損傷中的預測研究——提出基于bp算法的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進算法。仿真結(jié)果表明它避免了bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計的盲目性和局部最優(yōu)等非線性優(yōu)化問題，簡化了訓練，具有較強的函數(shù)學習能力和推廣能力。該算法成功應(yīng)用于橋梁損傷預測，具有廣泛的...

小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對建筑物變形預報具有較高的模型擬合及預報精度。從小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法原理出發(fā),闡述了使用該方法對所獲得的橋梁變形監(jiān)測數(shù)據(jù)進行模型建立及預報的過程,并利用matlab實現(xiàn)了編程代碼。通過對某橋梁變形監(jiān)測預報的應(yīng)用表明,該方法具有很強的可行性和實用性,可及早為橋梁變形預警,避免或減少災害的發(fā)生。

小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在房地產(chǎn)價格指數(shù)預測中的應(yīng)用——隨著房地產(chǎn)價格指數(shù)的作用充分顯現(xiàn),探求預測房地產(chǎn)價格指數(shù)的有效方法是需深入研究的方向“該文以中房上海住宅價格指數(shù)為例,首先對房地產(chǎn)價格指數(shù)序列性質(zhì)進行分析,表明房地產(chǎn)價格指數(shù)是具有非線性特征的非平穩(wěn)時...

結(jié)合小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),建立了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測模型和改進的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并將其應(yīng)用到某地鐵施工變形預測中。3種預測模型(傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和改進的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))的對比分析表明,改進的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型精度高,具有很好的應(yīng)用前景。

由于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對建筑物變形預報具有較高的模型擬合及預報精度,文章從小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法原理出發(fā),闡述了使用此方法對所獲得的基坑變形監(jiān)測數(shù)據(jù)進行模型建立及預報的過程,并運用c＋＋語言實現(xiàn)了編程,經(jīng)過對某基坑變形監(jiān)測預報的研究表明,該方法具有很強的可行性和實用性,可以及早為基坑梁變形做出預警,以避免或減少災害的發(fā)生。

變形監(jiān)測是安全化、信息化工程建設(shè)和管理的重要內(nèi)容,貫穿于建筑物設(shè)計、施工和運營整個過程.本文基于小波分析、bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、小波分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的相關(guān)理論,借助matlab編程,建立了改進的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、輔助式小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、嵌入式小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3種變形預測網(wǎng)絡(luò)模型.結(jié)合工程實測數(shù)據(jù),利用建立的3種模型,分別應(yīng)用累積沉降和期間沉降不同模式數(shù)據(jù)進行預測.結(jié)果表明,兩種小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型的預測效果明顯優(yōu)于單一的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,具有更高預測精度和更快的收斂速度,且訓練樣本數(shù)目越多,模型精度越高,預測效果越好.

提出一種新的閥值函數(shù),對小波閥值去噪方法中傳統(tǒng)閥值函數(shù)的缺點進行改進.實驗結(jié)果表明,該方法有效提高了性噪比.

采取小波算法,運用小波變換閥值法對振動信號進行去噪。對比了傳統(tǒng)的軟閥值函數(shù)和硬閥值函數(shù)的優(yōu)缺點,并在軟、硬閥值函數(shù)的基礎(chǔ)上,提出了一種改進的閥值函數(shù)的方法。通過與軟、硬閥值函數(shù)方法去噪效果的仿真對比分析,新的去噪方法提高了重構(gòu)信號的信噪比,可以有效去除噪聲,并對原始信號的細節(jié)特征保留較好。

針對傳統(tǒng)方法單獨采用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法易陷入局部極值的問題,提出了遺傳算法優(yōu)化bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并將其應(yīng)用于mimo-ofdm系統(tǒng)信號檢測中。該方法將遺傳算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,用遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始值,使bp網(wǎng)絡(luò)快速收斂到最優(yōu)解,避免了由初始值的隨機選取而帶來的檢測誤碼。仿真結(jié)果表明所提出的方法在誤碼率方面有比較好的性能。

基于變壓器器身振動信號的監(jiān)測方法是近年來國內(nèi)外研究的一種新方法,本文主要針對變壓器振動機理及采集到的振動信號進行研究,利用小波變換在信號處理方面的強大功能,通過對實際運行的電力變壓器振動信號進行時頻域分析處理,去除信號白噪聲。

以小波分析和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ),構(gòu)建了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測模型。使用ca6140車床對氟金云母陶瓷進行了干車削試驗,并用三向測力儀測量了切削過程的切削力變化趨勢?；谛〔ò械膚pbmpen函數(shù)對切削力信號進行了降噪處理,切削力信號在降噪后有明顯改善,能更形象地表達出切削力的變化趨勢。基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對切削力進行了預測,結(jié)果表明:小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測值、信號降噪處理值和試驗值都非常相近,說明切削力在預測過程中具有一定的可靠性,小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測前對切削力信號的降噪處理是合理的。