小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信號(hào)去噪時(shí)閥值自學(xué)習(xí)

針對(duì)硝銨(an)核電四極矩共振(nqr)信號(hào)通過傅立葉變換頻域分析缺乏信號(hào)時(shí)域信息的特點(diǎn),對(duì)硝銨nqr信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻分析,達(dá)到從強(qiáng)背景噪聲下檢測(cè)出nqr信號(hào)的目的.引入小波分析閥值去噪的方法對(duì)硝銨nqr信號(hào)進(jìn)行處理.對(duì)處理后數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)信號(hào)之間的相關(guān)系數(shù)進(jìn)行分析.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明小波閥值去噪方法可以成功檢測(cè)到硝銨的nqr信號(hào).

信號(hào)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(shí)驗(yàn)仿真信號(hào)和現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)汽輪機(jī)振動(dòng)信號(hào),并考慮噪聲方差估計(jì)的對(duì)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(jià)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(hào),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(cè)是滑坡安全監(jiān)控中的重要內(nèi)容,對(duì)監(jiān)測(cè)資料進(jìn)行及時(shí)、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(cè)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(yù)測(cè)模型引入變形監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)中,對(duì)工程實(shí)例進(jìn)行預(yù)測(cè)。結(jié)果表明小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)可以取得良好的效果,且自適應(yīng)預(yù)測(cè)能力較強(qiáng)。

為了減少礦區(qū)塌陷的發(fā)生，利用gps對(duì)礦山地表巖移進(jìn)行了監(jiān)測(cè)分析。為了提高巖移觀測(cè)數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)精度和可靠性，文中采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練、預(yù)測(cè)，成功預(yù)測(cè)出了未來一期的地表移動(dòng)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(yù)測(cè)數(shù)據(jù)可靠。

小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在大壩變形監(jiān)測(cè)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(jìn)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(cè)實(shí)數(shù)據(jù)對(duì)變形結(jié)果進(jìn)行了仿真試驗(yàn)，仿真的結(jié)果精度很高，能夠用于變形分析預(yù)報(bào)?！　?/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(dòng)測(cè)信號(hào)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(jìn)行訓(xùn)練和分類，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)基樁缺陷位置和程度的診斷。仿真試驗(yàn)的結(jié)果表明，該方法對(duì)樁身完整性的評(píng)價(jià)是...

為了盡量減小由隧道開挖引起的地面沉降而帶來的風(fēng)險(xiǎn),需要在隧道施工過程中可靠地預(yù)測(cè)地表的變形量.該文采用改進(jìn)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(yù)測(cè)隧道施工中的地表沉降量,并在預(yù)測(cè)中考慮了地表平均壓力、盾構(gòu)機(jī)平均穿透深度、填充泥漿度等外界因素對(duì)地表沉降的影響.結(jié)果表明,利用改進(jìn)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(jì)誤差.

邊坡的地表位移監(jiān)測(cè)是滑坡安全監(jiān)控中的重要內(nèi)容,對(duì)監(jiān)測(cè)資料進(jìn)行及時(shí)、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(cè)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(yù)測(cè)模型引入變形監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)中,對(duì)工程實(shí)例進(jìn)行了預(yù)測(cè)。結(jié)果表明小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)可以取得良好的效果,且自適應(yīng)預(yù)測(cè)能力較強(qiáng)。

利用一種新型學(xué)習(xí)向量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了對(duì)灰度圖像的基于最佳點(diǎn)對(duì)匹配的圖像插值。采用新型學(xué)習(xí)向量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最佳點(diǎn)對(duì)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(yàn)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(jì)（論文） 基于小波變換的腦電信號(hào)去噪方法 燕山大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）任務(wù)書 學(xué)院：系級(jí)教學(xué)單位： 學(xué) 號(hào) 學(xué)生 姓名 專業(yè) 班級(jí) 題 目 題目名稱 題目性質(zhì) 1.理工類：工程設(shè)計(jì)（）；工程技術(shù)實(shí)驗(yàn)研究型（）； 理論研究型（）；計(jì)算機(jī)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(jì)（）2.論文（） 題目來源科研課題（）生產(chǎn)實(shí)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(dǎo)教師： 職稱：年月日 系級(jí)教學(xué)單位審批： 年月日 ：表題黑體小三號(hào)字，內(nèi)容五號(hào)字，行距18磅。（此行文字閱后刪除） 摘要 i 摘要 腦電信號(hào)(eeg)是腦神經(jīng)細(xì)胞電生理活動(dòng)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(zāi)形勢(shì)日趨嚴(yán)峻,依靠傳統(tǒng)的管理技術(shù)和方法已遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能適應(yīng)社會(huì)和民眾對(duì)安全的需要。針對(duì)某城市建筑火災(zāi)非線性時(shí)間序列,建立了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(wnn)預(yù)測(cè)模型,計(jì)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(shí)施城鄉(xiāng)綜合防災(zāi)減災(zāi)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)城鄉(xiāng)綜合防災(zāi)減災(zāi)的科學(xué)管理。

改進(jìn)的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在橋梁損傷中的預(yù)測(cè)研究——提出基于bp算法的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)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(jì)的盲目性和局部最優(yōu)等非線性優(yōu)化問題，簡化了訓(xùn)練，具有較強(qiáng)的函數(shù)學(xué)習(xí)能力和推廣能力。該算法成功應(yīng)用于橋梁損傷預(yù)測(cè)，具有廣泛的...

小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)建筑物變形預(yù)報(bào)具有較高的模型擬合及預(yù)報(bào)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(duì)所獲得的橋梁變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行模型建立及預(yù)報(bào)的過程,并利用matlab實(shí)現(xiàn)了編程代碼。通過對(duì)某橋梁變形監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)的應(yīng)用表明,該方法具有很強(qiáng)的可行性和實(shí)用性,可及早為橋梁變形預(yù)警,避免或減少災(zāi)害的發(fā)生。

小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用——隨著房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)的作用充分顯現(xiàn),探求預(yù)測(cè)房地產(chǎn)價(jià)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(jià)格指數(shù)為例,首先對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)序列性質(zhì)進(jìn)行分析,表明房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)是具有非線性特征的非平穩(wěn)時(shí)...

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(yù)測(cè)模型和改進(jìn)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(yù)測(cè)中。3種預(yù)測(cè)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(jìn)的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))的對(duì)比分析表明,改進(jìn)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(duì)建筑物變形預(yù)報(bào)具有較高的模型擬合及預(yù)報(bào)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(duì)所獲得的基坑變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行模型建立及預(yù)報(bào)的過程,并運(yùn)用c＋＋語言實(shí)現(xiàn)了編程,經(jīng)過對(duì)某基坑變形監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)的研究表明,該方法具有很強(qiáng)的可行性和實(shí)用性,可以及早為基坑梁變形做出預(yù)警,以避免或減少災(zāi)害的發(fā)生。

變形監(jiān)測(cè)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(jì)、施工和運(yùn)營整個(gè)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(jìn)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(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型.結(jié)合工程實(shí)測(cè)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(jìn)行預(yù)測(cè).結(jié)果表明,兩種小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型的預(yù)測(cè)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(yù)測(cè)精度和更快的收斂速度,且訓(xùn)練樣本數(shù)目越多,模型精度越高,預(yù)測(cè)效果越好.

提出一種新的閥值函數(shù),對(duì)小波閥值去噪方法中傳統(tǒng)閥值函數(shù)的缺點(diǎn)進(jìn)行改進(jìn).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法有效提高了性噪比.

采取小波算法,運(yùn)用小波變換閥值法對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行去噪。對(duì)比了傳統(tǒng)的軟閥值函數(shù)和硬閥值函數(shù)的優(yōu)缺點(diǎn),并在軟、硬閥值函數(shù)的基礎(chǔ)上,提出了一種改進(jìn)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(duì)比分析,新的去噪方法提高了重構(gòu)信號(hào)的信噪比,可以有效去除噪聲,并對(duì)原始信號(hào)的細(xì)節(jié)特征保留較好。

基于變壓器器身振動(dòng)信號(hào)的監(jiān)測(cè)方法是近年來國內(nèi)外研究的一種新方法,本文主要針對(duì)變壓器振動(dòng)機(jī)理及采集到的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行研究,利用小波變換在信號(hào)處理方面的強(qiáng)大功能,通過對(duì)實(shí)際運(yùn)行的電力變壓器振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻域分析處理,去除信號(hào)白噪聲。

過程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的輸入為時(shí)變連續(xù)函數(shù),不能直接輸入離散樣本。針對(duì)該問題,提出一種基于分段線性插值函數(shù)的過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法。將樣本函數(shù)、過程神經(jīng)元權(quán)函數(shù)的離散化數(shù)據(jù)插值為分段表示的線性函數(shù),計(jì)算樣本函數(shù)與權(quán)值函數(shù)乘積在給定采樣區(qū)間上的積分,將此積分值提交給網(wǎng)絡(luò)的隱層過程神經(jīng)元,并計(jì)算網(wǎng)絡(luò)輸出。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了該方法的有效性。

小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是建立在小波理論基礎(chǔ)上的一種新型前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),具有許多優(yōu)良特性。本文分析了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn),建立了電力負(fù)荷的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型,設(shè)計(jì)了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),給出了小波網(wǎng)絡(luò)參數(shù)調(diào)節(jié)算法。對(duì)實(shí)際電力負(fù)荷預(yù)測(cè)算例,以及與bp網(wǎng)絡(luò)的對(duì)比研究實(shí)驗(yàn)表明,小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)非平穩(wěn)信號(hào)能進(jìn)行有效地預(yù)測(cè),比bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更高的預(yù)測(cè)精度。