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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
Texture-Segmen-ta-t-ion-withWavelet
- 为了提高纹理图象分割的边缘准确性和区域一致性以及降低分割错误率, 提出了一种基于小波变换的利 用特征加权来进行纹理分割的方法. 该方法包括特征提取、预分割和后分割 3 个阶段, 其中, 特征提取在金字塔结 构小波变换的基础上进行 预分割利用均值聚类算法来对原始图象进行初步的分割 后分割则根据预分割的结果 对特征进行加权, 然后利用最小距离分类器来实现图象的最后分割. 与传统的方法相比, 该方法在分割错误率、边 缘准确性以及区域一致性等方面均有明显的改善-To imp rove t
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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
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- 融合小波能谱熵和支持向量机ＳＶＭ的特点提出了基于小波能谱熵的ＳＶＭ故障诊断方法． 利用转子试验台对转子典型振动故障进行模拟并采集振动数据提取其振动信号的小波能谱熵作为特征向 量-Fusion wavelet energy entropy and support vector machine SVM is proposed based on the characteristics of wavelet energy entropy SVM fault diagnosis method. U
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
wavelt-and-GrayGradinet
- 小波特征提取和灰度共生矩阵对图线特征进行提取-Wavelet feature extraction and GLCM feature extraction of plot