中厚板表面裂纹缺陷在图像中容易受背景噪声和氧化铁皮的影响,传统的图像处理方法很难将裂纹缺陷从图像中检测出来.提出了将形态小波变换应用于中厚板表面裂纹缺陷检测的方法.该方法利用小波分解对突变信号的检测能力,结合裂纹缺陷在形态上近似于直线的性质,将裂纹缺陷从图像中准确提取出来.实验证明形态小波用来检测中厚板表面裂纹缺陷比用其他方法更有效

提出了一种用于轧辊偏心控制的多分辨小波控制器,它利用小波对轧制力信号进行多分辨分解.机架的轧制力中包含着许多潜在因素的累积影响,比如压下环节的动特性、轧辊偏心、测量噪声、外部干扰等,这些影响体现在不同的尺度上.通过小波的多分辨分解,这些不同尺度上的信息被区分开来,然后在控制中对轧辊偏心进行补偿.仿真实验表明该方法是有效的

提出了一种基于小波矩不变量和保局投影(LPP)的特征提取方法,并应用于中厚板表面缺陷自动识别.首先对图像做三级小波变分解,将中厚板表面图像的细节分解到各个尺度的各个分量中并利用小波阈值收缩法降噪;然后对各分量的傅里叶幅值谱提取Hu不变矩作为原始特征向量,并利用LPP将该特征向量的维数从77维降到8维;最后利用AdaBoost分类器对样本进行分类识别.实验结果表明,本文提出的特征提取方法适用于中厚板表面缺陷分类,识别率达到91.60%

波场中各点都有振动,可以用复振幅来描述。振动本身是一个力学量,即是一个矢量, 那么,如果几列波在空间相遇,则每一列波都将在这一点引起振动,这些波在相遇点引起的 总的振动应该遵循力学的原理

7.1 短时Fourier变换与Gabor变换 7.2 小波变换 7.3 离散小波变换的快速算法——Mallat算法 7.4 常用小波函数 7.5 小波变换的应用

针对常用的质量建模方法精度不高且难以给出预测区间,提出了基于小波相关向量机的产品质量模型.应用仿真数据和带钢热镀锌锌层质量的实际生产数据分别建立了小波相关向量机模型.结果表明,小波相关向量机方法与支持向量机及传统的相关向量机相比,具有更好的预测精度,而且给出了预测区间.多组带钢热镀锌锌层质量实际数据的相对预测误差的平均值为4.52%,为保证产品质量提供必要的决策支持和分析手段

波场中各点都有振动,可以用复振幅来描述。振动本身是一个力学量,即是一个矢量 那么,如果几列波在空间相遇,则每一列波都将在这一点引起振动,这些波在相遇点引起的 总的振动应该遵循力学的原理

建立了一种新的二次频谱分析方法,首次提出了小波倒频谱的概念.将基于小波倒频谱的多尺度统计特征量综合监测法应用于微孔钻削的状态监测,取得了较好的结果

2.1 晶体中的结合力和结合能； 2.2 元素和化合物晶体结合的规律性； 2.3 弹性应变和晶体中的弹性波；

首次提出将小波分解应用于非平稳时间序列的预测中,通过小波分解将非平稳时间序列分解为多层近似意义上的平稳时间序列,并且用AR(n)模型对分解后的时间序列进行预测,进而得到最终的预测结果.将该方法应用于压缩机轴承座磨损的趋势预测中,通过与基于BP网络的预测方法相比较表明:该方法预测精度高,而且预测速度快,可以有效地应用设备状态的预测和设备故障趋势的分析中