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MC1。主要会议（亲自论文） program_12_21_2024.xlsxMC1。主要会议（亲自论文）program_12_21_2024.xlsx
1 5 367 Solar Image Synthesis with Generative Adversarial Networks 1 6 377 Optimizing 3D Geometry Reconstruction from Implicit Neural Representations 1 7 378 Spectral Wavelet Dropout: Regularization in the Wavelet Domain 1 8 380 REFORMER: A ChatGPT-Driven Data Synthesis Framework Elevating Text-to-SQL Models 1 9 401 Centralized Multi Agent Proximal Policy Optimization With Attention 1 10 407转移学习对前列腺图像分割的变形金刚网络的影响1 11 409 Intellibeehive：自动蜂蜜蜜蜂，花粉和Varroa驱动器监控系统
使用现场声学传感和小波图信号分析进行基于线的定向能量沉积过程中的监测和缺陷检测
本研究的目的是利用现场传感器数据检测基于焊丝的定向能量沉积 (W-DED) 过程中的缺陷形成。本研究研究的 W-DED 类似于金属惰性气体电弧焊。W-DED 在工业上的应用受到限制，因为该过程易受随机和环境干扰的影响，这些干扰会导致电弧不稳定，最终导致缺陷形成，如孔隙度和不理想的几何完整性。此外，由于 W-DED 部件尺寸较大，很难使用 X 射线计算机断层扫描等非破坏性技术在处理后检测缺陷。因此，本研究的目标是使用从安装在电弧附近的声学传感器获取的数据来检测 W-DED 部件中的缺陷形成。为了实现这一目标，我们开发并应用了一种新颖的小波集成图论方法。该方法从受噪声污染的声学传感器数据中提取一个称为图拉普拉斯菲德勒数的单一特征，随后在统计控制图中跟踪该特征。使用这种方法，可以检测到各种类型缺陷的发生，误报率低于 2%。这项工作展示了使用高级数据分析进行 W-DED 现场监测的潜力。2022 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可证开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
基于自适应小波包分解的光伏混合储能系统控制策略 朱万璐，杨叶，支鹏飞 *，Zh
江苏科技大学自动化系，镇江 212000 * E-mail: zhipengfei@just.edu.cn 收稿日期: 2022年8月23日 / 接受日期: 2022年9月22日 / 发表日期: 2022年10月10日 本文基于频域分析了光电场输出功率波动特性，并提出了一种基于自适应小波包分频的光电功率分配方法，该方法合理分配了低频、中频和高频能量在不同储能元件之间的分布。结合超级电容器和锂电池的储能特性，设计了一种超级电容器和锂电池的协调控制策略，有效抑制了光伏功率波动对电网的影响。与光伏原有功率相比，本文提出的方法大大降低了光伏功率的波动，从而使最终并网功率区域平滑，从而使电网和储能组件稳定安全发展。最后通过某光电场实测数据的半实物仿真验证了该方法的有效性。关键词：混合储能；协调控制策略；自适应小波包分解1.引言
用于 MRI 的 Rician 噪声预测和消除模型...
图 1：MRI 图像 a) 干净的 MRI 图像 b) 莱斯噪声图像 小波是一种同时表示频率和时间信息的小波。傅里叶变换使用平滑的无限正弦波来分解信号。与傅里叶变换不同，小波使用不规则的波函数来分割信号，这使得小波成为分析不连续信号的理想工具 [5]。小波变换根据其收缩规则通过硬阈值和软阈值来执行。在硬阈值处理中，带噪小波的系数设置为零。但在软阈值处理中，带噪小波系数根据其子带系数进行调整 [6]。与传统傅里叶变换相比，小波变换在表达具有尖锐峰值和不连续性的函数以及重构和解构信号方面具有一定的优势。图
利用 Daubechies 小波对快速时变磁场进行量子传感
摘要 结合使用量子传感技术和正交函数（如 Walsh 和 Haar 小波函数）作为量子位的控制序列，可以重建时变磁场的波形。然而，Walsh 和 Haar 小波函数的分段常数性质会在重建波形中引起脉冲形伪影。在本文中，我们提出了一种强大的量子传感协议，通过使用基于高平滑度 Daubechies 小波的控制序列来驱动量子位。时变磁场波形重建时伪影可忽略不计，精度更高。基于 Bloch 球面上表示的直观模型，推导出量子位读数、量子态的累积相位和小波系数之间的基本数学关系。通过使用由 Daubechies 小波函数调制的连续微波控制序列控制每个量子位，可以将产生的量子位读数与指定的小波系数相关联。然后利用这些系数通过逆小波变换重构出更平滑、更准确的时变磁场波形。在不同的 Daubechies 小波参数设计下，对单音、三音和含噪波形进行了仿真，以验证所提方法的有效性和准确性。基于 Daubechies 小波的波形重构方法也可应用于磁共振波谱以及重力、电场和温度的测量。
瑞典可再生能源消费和结构变化的环境影响：基于小波的格兰杰因果关系方法的新视角
本文评估了瑞典二氧化碳排放与金融发展、经济增长、可再生能源使用、结构变化和不可再生能源使用之间的时频分析相互关系。我们使用了 1980 年至 2019 年的季度数据集。为了揭示这些相互关系，我们利用了小波工具（基于小波的格兰杰因果关系和小波相干性）。基于小波的格兰杰因果关系 (WGC) 检验解释了时间序列分析中的多个时间尺度问题。WGC 的另一个独特之处在于它能够抵抗时间序列模型中的分布假设和错误指定。此外，小波相干性估计器可以即时评估模型中相互作用指标之间的相关性和因果关系。小波相干性的结果显示，可再生能源、金融发展、经济增长、结构变化和贸易开放提高了环境质量，而非可再生能源则加剧了二氧化碳的排放。此外，WGC 还显示，所有变量都可以相互预测。基于这些发现，瑞典的政策制定者应该更加注重提高公众对可再生能源和环境保护的认识。我们相信，瑞典转向服务业主导的增长将有助于保护环境。
基于小波的特征提取及SVM分类
Pradesh) 摘要 本文探讨了使用小波变换技术在运动想象 (MI) 任务中对 EEG 信号进行特征提取和分类，重点关注事件相关去同步 (ERD) 和事件相关同步 (ERS) 现象。该研究强调了离散小波变换 (DWT) 相对于连续小波变换 (CWT) 的有效性，因为它在处理时间上更高效，并且能够紧凑地表示信号。根据能量压缩特性和捕获与 MI 相关的信号特征的能力对各种小波函数进行了评估，包括 Daubechies 和双正交小波。选择在近似带中表现出最高能量集中的小波进行进一步分析。使用这些选定的小波从 EEG 信号中提取特征，并使用统计和 (HoS) 度量（例如均值、方差、偏度和峰度）进行表征。然后使用这些特征来训练具有不同核函数的支持向量机 (SVM) 分类器。分类结果显示，小波 J db10 和 J bior6.8 的准确率最高，表明它们最适合 MI 任务中的 EEG 信号分析。研究结果表明，优化的小波特征提取与先进的机器学习技术相结合，具有提高脑机接口 (BCI) 系统分类性能的潜力。
![arxiv：2404.09393v2 [CS.CE] 2024年8月4日](/simg/g:\will\search\icon\source\c\c123b929ee31acbf96b6c3a6808f63c0a616b96e.webp)
arxiv：2404.09393v2 [CS.CE] 2024年8月4日
心血管疾病是全球死亡率的主要原因，需要在诊断技术方面取得进步。本研究探讨了小波转化在分类心电图（ECG）信号中的应用以识别各种心血管条件。利用MIT-BIH心律失常数据库，我们采用了连续和离散的小波转换将ECG signals分解为频率子频段，从中我们从中提取了八个统计特征。然后使用这些功能来训练和测试各种分类器，包括K-Nearest邻居和支持矢量机等。分类器表现出很高的效力，其中一些在测试数据上的准确性高达96％，这表明基于小波的特征提取显着增强了ECG数据中心血管异常的预测。调查结果主张进一步探索医学诊断中的小波变换，以提高疾病检测的自动化和准确性。未来的工作将着重于优化特征选择和分类器参数，以进一步完善预测性能。
情感状态分类的表现，来自脑电图信号的视听刺激具有多种稳定学习
到小波函数。 在这项研究中，使用Daubechies小波函数将EEG信号分为三个频带。 特征由每个分解步骤中的最大值和最小值，标准偏差，平均值，方差，平均功率和熵组成。 对于每个样本，提取了512个功能。 在Alpha，Beta和Gamma频段中，根据没有吸收的最高阈值选择IMF，12。 从这些IMF中提取了76个功能。 在时频域中获得的功能数量到小波函数。在这项研究中，使用Daubechies小波函数将EEG信号分为三个频带。特征由每个分解步骤中的最大值和最小值，标准偏差，平均值，方差，平均功率和熵组成。对于每个样本，提取了512个功能。在Alpha，Beta和Gamma频段中，根据没有吸收的最高阈值选择IMF，12。从这些IMF中提取了76个功能。在时频域中获得的功能数量