小波变换的Q因子应该根据信号的振荡行为进行合理选择。例如,当应用小波进行振荡信号(比如语音、脑电信号等等)处理和分析,小波变换应该有一个相对高的Q因子。然而,除了连续小波变换,大多数小波变换对小波q因子的调优能力较差。二进小波变换具有较低的q因子,因此适用于非振荡(即分段光滑)信号。 可调Q小波变换(TQWT)是由...
设定原始信号为x(n),信号长度为N,变换后的信号为y(n),信号长度为N0。 1. 当N0<N时候,定义如下低通滤波 其中,X(k)和Y(k)表示x(n)和y(n)对应的离散傅里叶变换。对应示意图如下图所示。 2. 当N0>N,对应的低通滤波器公式为 对应的示意图如图所示 3. 当N1<N时候,定义如下高通滤波 4. 当N1>N时候...
在信号处理领域中,小波变换(Wavelet Transform)是一种用于分析信号的强大工具。小波变换可以将时域的信号转换为频域的信号,从而能够提供更详细的频域信息。可调Q因子小波变换(Tunable Q-Factor Wavelet Transform,TQWT)是一种小波变换的改进版本,它允许用户根据需要调整小波变换中的Q因子,以更好地适应不同的应用场景。本...
Matlab粒子群算法(PSO)优化程序的优点在于参数数量比较少,调整权重和改进学习因子都是比较好进行的。
在处理振荡信号时，小波变换的理想Q因子至关重要。然而，常规小波变换在调整Q因子上有限。为了解决这个问题，Tunable-Q小波变换(TQWT)应运而生，它通过参数化的Q因子和过采样率提供更高的灵活性。TQWT基于滤波器组构建，包括低通和高通滤波器，以及两通道设计，确保信号重构的精确性。TQWT的核心是利用具有...
可调Q因子小波变换稀疏时域法随机减量法振荡模态参数对于目前电力系统低频振荡模式识别和参数提取中的噪声干扰等问题,提出一种新的提取低频振荡关键模态参数的方法,将可调Q因子小波变换(Tunable Q factor Wavelet Transform,TQWT)和稀疏时域法(Sparse Time Domain method,STD)进行联合.首先运用TQWT技术对含有噪声的电力系统...
【摘要】通过对轴承故障机理的研究,提出基于可调Q因子小波变换和谱峭度的故障诊断新方法.首先,根据冲击成分的频谱分布,预设Q因子的范围,对轴承的振动信号进行可调Q因子小波变换;其次,计算各尺度变换系数的谱峭度,利用谱峭度最大原则确定最佳的共振因子和尺度带;然后,用相邻系数降噪法处理尺度带内的变换系数,并进行逆可...
( k)表示第 1 层第 k 个小波系数。 由于高频部分也有可能包含清音,故采用以下的阈值来估 计清音的小波系数: 第11 期 殷 明,等:基于可调 Q-因子小波变换的语音增强算法 ·3319 · 每一帧语音信号进行 J 层 TQWT 分解,得到各个子带的 TQWT 系 数(w l,1 ,w l,2 ,…,w l,J + 1 ,...
专利权项:1.基于可调Q因子小波变换与滑窗奇异值分解的电能质量扰动检测方法,其特征在于包括以下步骤:步骤一:获取包含噪声与谐波干扰的电能质量信号;步骤二:基于可调Q因子小波变换设计低通滤波器,提取获取的电能质量信号中的低频分量;步骤三:基于滑窗奇异值分解与自适应低频阈值,判断低频分量中有无低频扰动发生;步骤四:...
针对识别左右手运动想象脑电图信号(EEG)模式精度和互信息不高的问题,该文采用基于可调Q因子小波变换(TQWT)算法来处理脑电信号.首先,利用TQWT对脑电图信号进行分解;随后,提取子频带信号的小波系数能量,自回归模型(AR)系数以及分形维数;最后,利用线性判别分析(LDA)对提取的脑电特征进行识别.采用BCI2003和BCI2005竞赛...