基于谐波小波奇异熵的轴承故障实时诊断

将谐波小波变换、奇异值分解理论和信息熵相结合,从揭示故障信号能量分布的复杂程度入手,提出一种轴承故障实时诊断的新方法。对轴承振动信号进行谐波小波分解,将分解得到的小波系数分别以尺度为行、时间为列构建谐波小波时频分布矩阵,并对该矩阵进行奇异值分解,以分解得到的奇异值为划分标准进行信息熵计算,通过信息的熵值来诊断轴承故障,给出了基于谐波小波奇异熵的轴承故障实时诊断的具体方法和模型。通过对轴承内圈故障、外圈故障大量的试验研究表明:该方法能有效地对轴承故障进行诊断,具有很高的实时性,能对采样频率低于68kHz的诊断系统进行实时诊断,适用性很好。     

一种DCT域中基于SVD分解的数字水印技术

数字水印(Digital Watermarking)是进行知识产权保护和认证的一种有效方法.在DCT域中基于SVD分解的数字图像水印嵌入-提取算法,通过在原始图像DCT变换的左上角系数嵌入水印信号的主分量信息,保留了原始图像的中低频信息,获得好的水印嵌入不可感知性;同时,该算法对于常见的图像攻击具有强的鲁棒性,很好地实现了数字信息的版权保护.计算机仿真结果表明所提出的算法是有效可行的.     

SVD与小波变换相结合抑制面波与随机噪声

为了从含强面波干扰和随机噪声的地震记录中提取有效信号,将每条面波同相轴旋转为水平后,用奇异值分解（SVD）方法恢复出来,再从原始地震记录中消除面波,最后用小波变换方法滤除部分随机噪声。根据同相轴走向与SVD第一奇异值、第二奇异值之间的关系,提出了一种新的判别最佳面波同相轴走向的依据,并用于处理合成地震记录,有效地去除了面波。     

基于小波域SVD的彩色图像自适应水印方案

提出了一种针对彩色图像认证的半脆弱水印方案,彩色图像亮度信息通过线性变化处理后进行离散小波变换（DWT）,对低频子图分块后进行奇异值分解（SVD）,将置乱后的二值水印信息通过自适应量化嵌入到奇异值中实现内容认证。线性变化处理能改善由水印带来的对彩色图像明暗度的影响,同时利用一维Tent混沌的特性构成混沌二维置换网络,只需要一个初值,使算法更加简单。由实验结果表明该算法对JPEG压缩稳健,而对恶意操作敏感,同时水印提取是盲提取的。     

信噪比研究及其在江苏油田的应用

针对江苏油田实际资料,应用叠加法、时间域SVD法、频率域SVD法、频率域估算法进行信噪比分析研究。结果表明时间域SVD法估算实际信噪比较为可靠。模型研究表明,基于现有理论添加的噪声获得信噪比与实际信噪比存在很大的差异,针对这一问题提出利用时间域SVD法反算需要添加的噪声,所获得的信噪比对实际应用才有指导意义。模型研究显示:对于储层研究,信噪比不小于2的地震资料是相对可靠的。S油田地震资料正演模拟和实际研究在平均频率属性方面具有很好的一致性,表明江苏油田还存在许多质量可靠的资料有待我们发现研究。     

半奇异值算法的推导及其应用

奇异值分解是将一矩阵分解为一个对角矩阵和两个正交矩阵,奇异值分解有着非常好的性质。但在其部分应用中,如秩亏损的最小二乘问题,线性方程组的最小范数解中,并没有充分利用它的所有性质。提出了半奇异值分解A=USR,其中U为正交矩阵,S为对角矩阵,R为上三角矩阵。在经过文中所述的后期数学处理后,它能够非常好地利用在各个方面,比如最小二乘问题和线性方程组中。这种分解不仅保留了奇异值分解后所应有的性质,更大大地降低了计算复杂度。因为该算法有求极值的能力,所以它将在应用领域中发挥更大的作用。     

基于奇异值分解及波数滤波的三维地质雷达噪声抑制技术研究

针对城市地下管线探测中三维地质雷达数据出现强噪声干扰问题,提出基于奇异值分解（SVD）和波数滤波（Wavenumber filtering）相结合的处理方法,并给出了选取奇异值数目阈值的定量判据。研究表明：通过选择合适的奇异值,SVD 方法能准确划分地质雷达数据中的目标信号和噪声信号;基于高斯低通的波数域滤波可有效压制杂波及噪声;将上述SVD 方法与波数滤波方法结合应用,发现可有效提高三维雷达深度切片信号的信噪比,使有效反射信号更加清晰并保证地下目标信息完整性。该方法可提升三维地质雷达对目标反射信号识别的效率与精度,使其更适用于城市地下管线探测。     

应用SVD约束的迭代反演混叠噪声压制方法

超高效混叠采集技术可实现多组震源同时激发产生地震波场,大幅度提高采集效率,但往往会导致相邻震源之间产生波场交叉而相互干涉,显著降低地震数据的信噪比.为此,提出一种基于奇异值分解(SVD)约束迭代反演的混叠噪声压制方法.首先以选定区域的混叠噪声奇异值对混叠数据的奇异值向量进行约束,然后利用迭代反演的策略逐步更新混叠数据的...     

基于小波变换和奇异值分解的数字水印算法

本文提出了一种基于离散小波变换与奇异值分解相结合的水印嵌入方法.对混沌置乱后的水印奇异值分解,把分解后的奇异值重复嵌入到原始图像小波变换后的各子带中,根据不同的攻击方式在不同的小波子带中提取水印.实验仿真表明,这种方法对几何攻击、加噪、JPEG压缩等均保持了良好的稳健性.     

图像双层划分和奇异值分解的数字水印算法

为提高数字水印的安全性，提出了一个新的基于图像双层网格划分和奇异值分解的数字水印算法．讨论了图像双层网格划分的概念和方法，对基于奇异值分解的单层水印算法中的水印嵌入函数进行了改进．该算法采用传统算法对图像的第一层网格进行水印嵌入后，再采用具有补偿特性的水印嵌入方法，对图像的第二层网格进行水印嵌入，同时通过迭代过程，提取稳定的水印信息．实验结果表明，该算法对嵌入的水印具有很好的透明性，对重采样、平滑、加噪声和压缩攻击具有较强的稳健性.当一层水印被完全消除时，另一层水印仍能较好的被提取出来, 使数字水印的安全性得以提高．