小波神经网络信号去噪时阀值自学习

针对硝铵(an)核电四极矩共振(nqr)信号通过傅立叶变换频域分析缺乏信号时域信息的特点,对硝铵nqr信号进行时频分析,达到从强背景噪声下检测出nqr信号的目的.引入小波分析阀值去噪的方法对硝铵nqr信号进行处理.对处理后数据与标准信号之间的相关系数进行分析.实验结果表明小波阀值去噪方法可以成功检测到硝铵的nqr信号.

信号消噪是小波变换的重要应用,介绍了小波消噪的基本原理及其主要步骤,以及软阀值消噪方法及软阀值规则的选取,最后利用实验仿真信号和现场实测汽轮机振动信号,并考虑噪声方差估计的对消噪的影响,分析比较了各种软阀值选取方式的消噪效果,从而得到软阀值选取方式的有价值的规律和原则,利用最佳软阀值处理后的小波系数重建信号,分析结果表明该方法能够最有效地消除噪声。

边坡地表位移监测是滑坡安全监控中的重要内容,对监测资料进行及时、合理、有效的分析,获取滑坡变形规律和安全状况是滑坡监测的重要工作之一。文中将基于bp算法的小波神经网络预测模型引入变形监测预报中,对工程实例进行预测。结果表明小波神经网络预测可以取得良好的效果,且自适应预测能力较强。

为了减少矿区塌陷的发生，利用gps对矿山地表岩移进行了监测分析。为了提高岩移观测数据的预测精度和可靠性，文中采用小波神经网络方法对监测数据进行训练、预测，成功预测出了未来一期的地表移动变化。结果表明，小波神经网络具有良好的函数逼近能力，能够反映出要素之间的非线性关系，预测数据可靠。

小波神经网络在大坝变形监测中的应用——本文就小波神经网络的模型建立的方法进行了介绍，通过编制matlab小波神经网络程序，用一组变形监测实数据对变形结果进行了仿真试验，仿真的结果精度很高，能够用于变形分析预报。　　

小波神经网络在基桩缺陷诊断分析中的应用——将小波分析作为神经网络的前置处理手段，从基桩动测信号小波变换的分量中提取特征，然后将这些特征输入神经网络进行训练和分类，进而实现基桩缺陷位置和程度的诊断。仿真试验的结果表明，该方法对桩身完整性的评价是...

为了尽量减小由隧道开挖引起的地面沉降而带来的风险,需要在隧道施工过程中可靠地预测地表的变形量.该文采用改进的方法来选择平移和伸缩因子的初始值,利用小波神经网络分析预测隧道施工中的地表沉降量,并在预测中考虑了地表平均压力、盾构机平均穿透深度、填充泥浆度等外界因素对地表沉降的影响.结果表明,利用改进的方法来选择初始的平移和伸缩因子,提高了函数的逼真性能,并减小了估计误差.

边坡的地表位移监测是滑坡安全监控中的重要内容,对监测资料进行及时、合理和有效的分析,获取滑坡变形规律和安全状况是滑坡监测的重要工作之一。文章将基于bp算法的小波神经网络预测模型引入变形监测预报中,对工程实例进行了预测。结果表明小波神经网络预测可以取得良好的效果,且自适应预测能力较强。

利用一种新型学习向量神经网络实现了对灰度图像的基于最佳点对匹配的图像插值。采用新型学习向量神经网络的最佳点对匹配图像插值算法插值出的中间图像,较好的解决了插值图像边缘模糊的现象。试验结果表明,该方法插值得到的图像边界清晰较好,模糊度小,图像连续。

本科毕业设计（论文） 基于小波变换的脑电信号去噪方法 燕山大学毕业设计（论文）任务书 学院：系级教学单位： 学 号 学生 姓名 专业 班级 题 目 题目名称 题目性质 1.理工类：工程设计（）；工程技术实验研究型（）； 理论研究型（）；计算机软件型（）；综合型（） 2.管理类（）；3.外语类（）；4.艺术类（） 题目类型1.毕业设计（）2.论文（） 题目来源科研课题（）生产实际（）自选题目（） 主 要 内 容 基 本 要 求 参 考 资 料 周次第～周第～周第～周第～周第～周 应 完 成 的 内 容 指导教师： 职称：年月日 系级教学单位审批： 年月日 ：表题黑体小三号字，内容五号字，行距18磅。（此行文字阅后删除） 摘要 i 摘要 脑电信号(eeg)是脑神经细胞电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总

随着我国城乡建设的飞速发展,建筑火灾形势日趋严峻,依靠传统的管理技术和方法已远远不能适应社会和民众对安全的需要。针对某城市建筑火灾非线性时间序列,建立了小波神经网络(wnn)预测模型,计算分析证明了该模型的可行性。该模型可与消防工作相结合,建立和实施城乡综合防灾减灾系统,实现城乡综合防灾减灾的科学管理。

改进的小波神经网络在桥梁损伤中的预测研究——提出基于bp算法的小波神经网络改进算法。仿真结果表明它避免了bp神经网络结构设计的盲目性和局部最优等非线性优化问题，简化了训练，具有较强的函数学习能力和推广能力。该算法成功应用于桥梁损伤预测，具有广泛的...

小波神经网络对建筑物变形预报具有较高的模型拟合及预报精度。从小波神经网络算法原理出发,阐述了使用该方法对所获得的桥梁变形监测数据进行模型建立及预报的过程,并利用matlab实现了编程代码。通过对某桥梁变形监测预报的应用表明,该方法具有很强的可行性和实用性,可及早为桥梁变形预警,避免或减少灾害的发生。

小波神经网络在房地产价格指数预测中的应用——随着房地产价格指数的作用充分显现,探求预测房地产价格指数的有效方法是需深入研究的方向“该文以中房上海住宅价格指数为例,首先对房地产价格指数序列性质进行分析,表明房地产价格指数是具有非线性特征的非平稳时...

结合小波分析和神经网络,建立了小波神经网络预测模型和改进的小波神经网络模型,并将其应用到某地铁施工变形预测中。3种预测模型(传统的神经网络、小波神经网络和改进的小波神经网络)的对比分析表明,改进的小波神经网络模型精度高,具有很好的应用前景。

由于小波神经网络对建筑物变形预报具有较高的模型拟合及预报精度,文章从小波神经网络算法原理出发,阐述了使用此方法对所获得的基坑变形监测数据进行模型建立及预报的过程,并运用c＋＋语言实现了编程,经过对某基坑变形监测预报的研究表明,该方法具有很强的可行性和实用性,可以及早为基坑梁变形做出预警,以避免或减少灾害的发生。

变形监测是安全化、信息化工程建设和管理的重要内容,贯穿于建筑物设计、施工和运营整个过程.本文基于小波分析、bp神经网络、小波分析与神经网络结合的相关理论,借助matlab编程,建立了改进的bp神经网络、辅助式小波神经网络、嵌入式小波神经网络3种变形预测网络模型.结合工程实测数据,利用建立的3种模型,分别应用累积沉降和期间沉降不同模式数据进行预测.结果表明,两种小波神经网络组合模型的预测效果明显优于单一的bp神经网络模型,具有更高预测精度和更快的收敛速度,且训练样本数目越多,模型精度越高,预测效果越好.

提出一种新的阀值函数,对小波阀值去噪方法中传统阀值函数的缺点进行改进.实验结果表明,该方法有效提高了性噪比.

采取小波算法,运用小波变换阀值法对振动信号进行去噪。对比了传统的软阀值函数和硬阀值函数的优缺点,并在软、硬阀值函数的基础上,提出了一种改进的阀值函数的方法。通过与软、硬阀值函数方法去噪效果的仿真对比分析,新的去噪方法提高了重构信号的信噪比,可以有效去除噪声,并对原始信号的细节特征保留较好。

针对传统方法单独采用bp神经网络算法易陷入局部极值的问题,提出了遗传算法优化bp神经网络,并将其应用于mimo-ofdm系统信号检测中。该方法将遗传算法与神经网络相结合,用遗传算法优化神经网络初始值,使bp网络快速收敛到最优解,避免了由初始值的随机选取而带来的检测误码。仿真结果表明所提出的方法在误码率方面有比较好的性能。

基于变压器器身振动信号的监测方法是近年来国内外研究的一种新方法,本文主要针对变压器振动机理及采集到的振动信号进行研究,利用小波变换在信号处理方面的强大功能,通过对实际运行的电力变压器振动信号进行时频域分析处理,去除信号白噪声。

以小波分析和bp神经网络为基础,构建了小波神经网络预测模型。使用ca6140车床对氟金云母陶瓷进行了干车削试验,并用三向测力仪测量了切削过程的切削力变化趋势。基于小波包中的wpbmpen函数对切削力信号进行了降噪处理,切削力信号在降噪后有明显改善,能更形象地表达出切削力的变化趋势。基于小波神经网络对切削力进行了预测,结果表明:小波神经网络预测值、信号降噪处理值和试验值都非常相近,说明切削力在预测过程中具有一定的可靠性,小波神经网络预测前对切削力信号的降噪处理是合理的。