作者:雷华勤 期刊:《武汉工程职业技术学院学报》 2019年第04期
为了更好地识别人手动作的肌电信号,采用基于小波包分解与主成分分析结合的特征提取方法,并利用粒子群优化Elman神经网络的模式分类方法。选择“db”系小波对肌电信号进行多尺度分解,并结合主成分分析法,选用累计贡献率大于98.6%的十个主成分作为特征向量,输入优化神经网络进行网络训练,实现对人手抓取动作的模式识别。实验结果表明,与传统神经网络仿真结果对比,采用粒子群算法优化Elman神经网络不仅能提高系统稳定性问题,而且能提...
作者:江毓; 郑燕萍; 张新; 张涌 期刊:《重庆理工大学学报·自然科学》 2020年第01期
为研制取代人耳识别车辆调光电机异音故障的自动化检测设备,提出了一种基于改进BP神经网络的电机装置异音诊断方法。该方法根据人耳识别的听觉感受将电机装置声品质信号划分为3种异音、1种正常音。从电机工况中提取表征时域、频域的异音特征参数各3个,提取基于小波基函数的小波包4层分解各子频带能量谱归一化参数16个,并采用主成分分析法对异音特征参数进行降维简化数据结构,选取累积贡献度大于92%的8个特征参数主分量成分。然后基...
作者:郭伟超; 赵怀山; 李成; 李言; 汤奥斐 期刊:《兵工学报》 2019年第11期
滚动轴承出现损伤时,采集的振动信号呈非平稳性,采用一般的时域和频域分析方法不能准确提取出振动信号的故障特征。根据小波包多分辨、精细化的分解特性,提出一种基于小波包能量谱与主成分分析(PCA)方法的滚动轴承故障诊断算法。将振动信号进行小波包分解,得到重点频率段信息的能量谱,提取能量谱作为特征向量;利用PCA方法对特征向量降维并减小噪声信号的干扰,获得增强的故障特征;利用层次聚类方法和改进的模糊c均值聚类算法对不同...
作者:齐凯; 张琨; 纪俐 期刊:《沈阳航空航天大学学报》 2019年第05期
为了探讨驾驶左右转向行为过程中脑功能网络关联性与脑电位变化规律,采用无线惯性运动捕捉系统和脑电信号采集设备,同时获得驾驶员脑电信号和左右转向驾驶行为过程中驾驶员手臂姿态数据,利用Pearson相关性方法分析驾驶员脑电信号特征与驾驶员左右转向行为的关系。建立实际驾驶过程中左右转向行为的脑功能网络关联图谱,分析左右转向过程中脑功能区电位的变化规律,实验结果表明驾驶过程中左右转向行为所引起的脑电位变化情况与想象运...
作者:张璐莹; 张宏远; 徐洋; 姜智通; 蒋鹏 期刊:《油气田地面工程》 2019年第12期
针对石油石化装置气体管道阀门内漏难以检测和量化分析的问题,采用声发射技术对气体管道阀门内漏现象进行在线监测。在小直径阀门室内实验装置和大直径阀门室外模拟装置上,利用声发射特征参量的时域变化情况实现不同压力工况下阀门内漏状态的在线检测,得到不同工况下泄漏量与声发射特征参量的对应关系,并利用傅里叶变换和小波包分解等时频分析方法,在频域角度得到了能够表征内漏状态的特征频率信息,实现了复杂背景噪声下阀门内漏声...
作者:杨茂; 杨宇 期刊:《可再生能源》 2019年第11期
由于太阳辐照度及其他气象会随时发生变化,导致光伏电站输出功率具有可变性和不确定性,这将会对电网的安全运行造成重大影响。文章研究了影响光伏电站输出功率的几种气象因素,提出了一种基于小波包与最小二乘支持向量机(LSSVM)的短期光伏电站输出功率预测方法。首先,利用小波包将原始光伏电站输出功率,以及太阳辐照度、环境温度、环境湿度等气象因素进行分解,得到基频信号和多层高频信号;然后,利用最小二乘支持向量机所具有的处理...
作者:常春; 王国威; 梅检民; 张玲玲; 郭正 期刊:《军事交通学院学报》 2015年第04期
针对发动机连杆轴承磨损故障诊断中测取的机体振动信号非平稳、频率成分复杂的特点,提出小波包-AR谱和支持向量机相结合的连杆轴承故障诊断方法.通过对发动机连杆轴承振动信号进行小波包分解,重构各频段信号并进行自回归(auto regressive,AR)谱分析,累加不同频段的能量实现连杆轴承故障特征提取,将提取的特征作为支持向量机(support vector machine,SVM)的输入向量,建立SVM多分类器,将正常与多种故障状态进行分类.试验结果表明...
作者:詹发民; 王振雄; 赵守田; 顾文彬; 李磊; 余留芳 期刊:《兵器装备工程学报》 2019年第08期
为研究装药量、水深、爆心距及场地条件对水下钻孔爆破水底振动能量在不同频带分布的影响,采用自主研发的水下爆破振动测试系统监测水底岩石的振动信号,利用小波包分解获得振动信号不同频带的能量分布情况。水底测点的振动信号的大部分能量都集中在100 Hz以下,相同的爆心距,随着装药量增大,振动能量更多集中在低频部分;水越深,水底产生的振动能量越大,爆区水越深,振动能量的低频部分越大,测点水越深,振动能量分布越离散;当测点与爆...
作者:张岩; 聂永丹; 唐国维 期刊:《陕西理工大学学报·自然科学版》 2012年第05期
为了解决基于小波包变换树形编码算法中产生小波系数之间的父子冲突以及标准SPCEK压缩算法中四叉树分裂产生的集合数目过多的问题,提出一种新的基于小波包变换的SPECK图像编码算法,改进算法在小波包分解产生的复杂子带结构中,改进标准SPECK算法的四叉树分裂策略,对重要系数位置进行更好的预测,把不重要系数集中到一个更大的区域使用一个符号编码。实验结果表明,改进算法编码效果在PSNR上较标准SPECK有所提升,主观视觉效果在纹理区...
作者:王宁; 罗汝斌; 廖俊; 李珺; 蒋祎; 杨泽川; 袁俊杰 期刊:《控制与信息技术》 2019年第04期
针对风速信号不稳定而引起的风速预测精度不高问题,文章提出了一种短期风速预测方法,其通过小波包分解将不稳定的风速信号转化为相对稳定的风速信号,再对其进行BP神经网络预测,从而提高短期风速预测精度。仿真计算结果表明,基于小波包分解的BP神经网络的短期风速预测模型的平均绝对百分比误差(MAPE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)均低于其他短期风速预测方法的各项误差,在短期风速预测中具有一定的优越性。
综合AR参数模型系数和小波包分解能量特征,获得战场声目标特征矢量。探索了该方法的可操作性和实用性,在理论研究基础上,从应用角度对特征提取过程进行了详细阐述。仿真实验表明该方法具有良好的稳定性。
为了确保地铁可以安全有效地运营,就必须要做好地铁车辆的故障检修工作,而转向架轴承故障是地铁车辆故障中十分重要的一种,因此做好地铁车辆转向架轴承故障的诊断和分析就显得尤为重要。但是常规的故障诊断方法存在着准确率不足、智能化程度有待提升等情况,所以,本文针对此问题进行进一步思考与分析,希望可以提出新方法,为地铁车辆转向架轴承故障诊断提供一定的参考。
作者:王军 期刊:《地震地磁观测与研究》 2018年第03期
为研究天然地震事件和爆破事件识别算法,对上海测震台网记录的上海周边区域天然构造地震和爆破事件记录进行小波包分解,并提取特征向量,提出用支持向量机(SVM)识别天然构造地震和人工爆破的算法。结果表明,基于SVM算法的向量识别分类方法,在天然地震和爆破识别中是可用的,准确率预计达85%以上。
作者:袁海波; 李滚 期刊:《宇航计测技术》 2005年第01期
高准确度时间在国防、科研等领域正在发挥着日益重要的作用,要提高计算原子时的准确度,消除原子钟信号的噪声是关键的步骤之一.为此,我们利用小波包分解算法对原子钟信号进行了必要的消噪处理,这样我们得到了平稳的原子钟信号,利用这些数据重新计算国家授时中心原子时TA(NTSC),计算结果表明经过消噪处理提高了TA(NTSC)稳定度和准确度,可以考虑进一步在我国的地方原子时计算中采用该方法.
作者:夏伟; 陈和春; 王继保; 吴欢; 申其明; 陈艳超; 杨盼; 宋基权; 向晨光 期刊:《水力发电学报》 2018年第07期
湍流运动广泛存在于自然界的各种明渠水流中,了解湍流运动的速度特征对于指导工程实际问题如泥沙运动的规律、河流污染物的扩散、高速水流的脉动压强等具有十分重要的现实意义。采用明渠水槽去模拟湍流,利用ADV去测量各测线点的湍流流速,结合空间位置和小波理论,探究明渠断面湍流速度的分形特征。结果表明:湍流速度和及其经小波包多尺度分解的各个频段能量谱具有分形特征和自相似性,湍流空间流速分数维并不是某一个固定值,在空间...
作者:孙斌; 周云龙; 张玲; 洪文鹏 期刊:《热能动力工程》 2005年第01期
针对传统流型识别方法主观性强和BP神经网络训练受病态样本影响较大的缺点,根据小波包变换能将信号按任意时频分辨率分解到不同频段的特性,提出一种新的气液两相流流型识别方法.该方法首先利用小波包分解对流型的动态压差波动信号进行分析、提取特征,然后将小波包能量特征与Kohonen神经网络结合进行流型识别.对水平管内空气-水两相流4种典型流型的识别结果表明:该方法能有效克服传统识别方法具有的主观性和BP网络的缺陷,具有很好的...
作者:吴德华; 鲁五一; 熊红云; 靳晓枝 期刊:《长沙航空职业技术学院学报》 2005年第02期
提出一种新的航空发动机滚动轴承故障诊断方法.利用小波包分解对轴承的动态信号进行分析、提取特征,采用RBF神经网络进行承故障诊断.对7类故障进行了实验,结果表明该方法具有很好的故障诊断效果.
作者:刘昶; 孙劲光; 张永库; 刘万军 期刊:《辽宁工程技术大学学报·自然科学版》 2019年第04期
针对当今数字水印技术中透明性不好、鲁棒性差、内容完整性差等问题,提出基于小波包分解和奇异值分解相结合的零水印算法,该算法利用小波包对高频信息进一步分解和奇异值分解的稳定性好,健壮性特点和数字水印隐秘性强的优势,和零水印相结合,解决鲁棒性差,内容不完整等的问题.首先,充分了解小波变换的原理,在此基础上对小波包分解和奇异值分解充分研究,然后把载体图像进行置乱、奇异值分解和提取特征矩阵;生成零水印最后,将零水印保...
作者:叶赵伟; 朱永成; 左敦稳; 左立生 期刊:《南京航空航天大学学报》 2018年第03期
为在线监测搅拌摩擦焊接过程工具磨损状态,本文基于虚拟仪器技术设计了一套声发射在线监测系统,结合声发射传感器、数据采集卡及信号调理器实现了对搅拌摩擦焊接加工过程中声发射信号的采集。实验中采用带有螺纹的搅拌针工具来焊接7075铝合金,并利用自主开发的在线监测系统采集焊接过程中的声发射信号。然后对采集到的声发射信号进行小波包分解处理,计算分解后各频段能量所占百分比,并提取能量分布规律作为信号特征。研究表明:搅...
作者:张光新; 崔扬; 周泽魁 期刊:《华南理工大学学报·社会科学版》 2005年第03期
噪声对图像的后续处理影响较大,常用的去噪方法虽然可以去除变化平缓的图像中的噪声,但对细节较多的纹理图像的去噪效果却不太理想.文中基于信号和噪声在小波分解中呈现出来的不同特性,提出了一种新颖的小波包去噪算法.采用该算法对纹理图像进行最优小波包分解,并计算每个子频带的两个范数,然后根据范数值区分信号和噪声,从而达到去除噪声的目的.实验结果表明,该算法对皮革图像具有较好的去噪效果,不仅可以去除纹理图像中的大部分...