基于小波包变换与RBF网络的大地目标辨识

利用正交小波包变换的高信号时频分辨特性引入小波包能量特征提取法，用于五类典型大地目标的特征提取和距离可分性测度计算。结果显示，小波包能量特征提取法提取的五类典型大地目标特征具有更好的可分性。将小波包能量特征提取法与径向基函数网络相结合，提出了一种大地目标辨识算法。仿真实验表明，对于分解层次m＝5，信噪比SNR≥0dB，五类典型大地目标能完全辨识。表明该大地目标辨识方法在一定条件下是可行的，具有强的抗噪声干扰能力。     

基于小波包能量熵的鱼类识别研究

提出了一种基于小波包能量熵作为鱼体回波声信号的识别特征量,用以实现不同种类鱼体的分类识别。通过在消声水池中完成鲫鱼、草鱼和鲳鱼三种不同种鱼体的回波声数据提取采集实验,进行了数据预处理,并利用小波包能量熵算法计算鱼体回波声信号的识别特征量,再分别通过BP神经网络和支持向量机两种分类器进行了分类,分类识别效果较好,识别率分别达到了76.1%和82.2%。验证了小波包能量熵对于鱼体回波声信号识别的有效性。     

基于核主分量分析的高分辨雷达目标特征提取与识别

研究了核主分量分析(KPCA,Kernel Principal Component Analysis)在高分辨雷达目标特征提取与识别中的应用。首先讨论了KPCA算法原理,然后将KPCA应用于雷达目标距离像特征提取,并采用支持向量机进行分类,提出了基于核主分量分析的高分辨雷达目标特征提取与识别方法。在核函数的选取上构造了一个组合核函数,最后用4类目标数据进行了实验,并与采用高斯核函数方法进行了比较,实验结果表明,该方法能够提高目标识别性能。     

基于改进支持向量机的电能质量扰动分类

对近年来电网发展和研究的热门话题之一:电能质量扰动识别分类系统进行研究。识别分类系统使用小波变换方法对扰动电压信号进行特征提取,之后收入由支持向量机建立的识别系统中。相对小波能量只能表达总分解层信号能量中各层信号能量的比例,对于电能质量扰动信号的检测不能直接使用信息熵公式。因此引入加权算子以改进相对小波能量,加权算子对电能扰动特征进行放大,实时反映电能扰动特征。针对使用支持向量机建立电能质量扰动识别系统时会由于扰动信号特征向量维度高、数据庞大等问题,提出一种基于混合核函数的LSSVM建立电能质量扰动识别系统。选取RBF核函数和Polynomial核函数分别作为局部以及全局核函数,构造混合核函数,提高系统泛化能力。使用PSO优化算法对LSSVM分类器进行分类,提高分类器的识别精度等性能。最后通过实验验证研究的电能质量扰动识别分类系统的识别性能。     

基于核主成分分析的二次雷达脉冲信号初始特征提取

针对二次雷达脉冲信号的特征选择与分类问题进行研究,提出了一种基于核主成分分析(KPCA)的初始特征提取方法.根据二次雷达脉冲信号的特点,首先经过数据整编、预处理,获取样本的初始特征参数;然后利用KPCA方法对特征参数进行主成分组合,以消除信号特征间的相关性和压缩特征向量的维数,最后利用聚类工具进行分类.数学分析和可视化实验结果都表明这种分析方法是有效的.试验还表明,KPCA在特征选取方面性能优于PCA.     

基于Teager能量算子和空域相关函数的基音检测算法

结合Teager能量算子和空域相关函数,提出了一种有效的基音周期检测方法。检测前在小波域上用Teager能量算子对语音信号进行清浊音判决,对浊音段采用空域相关函数提取基音周期。实验表明,与传统的小波变换算法和自相关法相比,该方法鲁棒性好,具有更高的准确性。     

基干Teager能量算子和空域相关函数的基音检测算法

结合Teager能量算子和空域相关函数,提出了一种有效的基音周期检测方法.检测前在小波域上用Teager能量算子对语音信号进行清浊音判决,对浊音段采用空域相关函数提取基音周期.实验表明,与传统的小波变换算法和自相关法相比,镇方法鲁棒性好,具有更高的准确性.     

人脸语音动画中语音特征参数提取算法研究

人脸语音动画是虚拟现实领域的热点,语音特征参数提取是实现语音同步动画的前提和关键所在。为了能够提取鲁棒性更好的语音特征参数,在小波变换的理论基础上,借鉴MFCC特征参数的提取方法,运用表征语音动态特征的特征差分算法,提出了一种基于离散小波变换的语音特征参数（DWTMFCC）提取方法,并与反映语音情感特征的韵律参数相结合。通过基于LGB算法的VQ模型进行说话人语音识别,可以得到组合特征参数的识别率较高。     

基于图像内容的主动网格节点提取方法

基于内容的图像分割和建立运动目标模型都需要选择图像的特征点,均匀采样会丢失过多的细节特征。图像受噪声和光照的影响,通常特征点不是很稳健,普通的边界检测算子和角点检测算子对噪声敏感,提出采用2DGabor小波变换计算目标的局部特征能量,利用能量系数进行特征点检测,能很好克服噪声的影响;然后采用基于能量系数加权的动态聚类,提取局部特征点,避免了聚类中心偏离实际特征部位。通过特征点提取,建立一种基于图像特征的主动网格。     

基于改进小波包变换的音频指纹提取算法

数字音频指纹技术在音频信号分析和处理中起着重要作用。针对传统基于时频分析的音频指纹提取算法中仅使用信号能量作为特征参数,而无法全面表征出信号的复杂度和不规则性问题,提出了基于小波包分解与重构,将小波包系数的奇异值熵和样本熵相结合,作为音频信号的特征参数提取指纹。实验证明,该算法提取的指纹提高了音频识别的准确率,在常见信号处理下能保持较强的鲁棒性,并具有明显的区分音频和定位音频篡改位置的能力。     

利用小波包提取雷达信号特征的方法研究

提出了两种基于小波包理论的雷达信号特征提取方法,即基于小波包的最佳子空间熵特征和基于小波包的多尺度能量特征的提取方法,并详细阐述了这两种方法的基本原理和实现过程,最后通过对雷达信号的特征提取,验证了这两种方法的可行性。     

小波包-能量谱在提取脉搏信号特征中的应用

小波包是继小波分析后提出的一种新型的多尺度分析方法。文章描述了小波包分析方法的基本原理及其实现算法,并从能量分布的角度出发,阐述了在脉搏信号特征提取中,利用小波包分析方法将脉搏信号进行量化、分解,从而便于处理、判断的一种新的应用途径。实验结果表明小波包-能量谱用于提取脉搏信号特征是行之有效的。     

基于小波包的故障信号特征提取的研究

讨论了交--交变频调速系统故障诊断的重要性,在当前的检测方法与故障诊断手段研究的基础上,提出了一种改进的小波包算法,并运用该算法对变频调速系统输出电流进行分析.该算法的计算量和占用的存储空间较标准的小波包算法均减少80%.同时,运用基于改进的小波包的频带能量法提取变频调速系统的故障特征,分析了小波包分解层次对特征量提取的影响.经过仿真证明,该方法适用于变频调速系统故障信号的特征量提取.     

基于小波包变换的辐射源信号特征提取和识别

文中基于小波包变换方法,对MSK信号辐射源提取了J-散度特征和能量特征,结合支持向量机分类器完成辐射源的识别,仿真结果表明：两者识别率均达到90％以上,从而验证了基于小波包变换的辐射源识别的有效性。     

基于小波分解红外雷场目标提取方法的研究

为提取低信噪比红外雷场图象中的目标,采取了一种基于小波分解和能量特征的目标提取方法.根据目标与环境背景在图像小波变换域能量分布特性的不同而对小波分解得到的各变换域通道能量特征值进行计算,并以此为依据提取出目标.实验结果表明,该方法对红外雷场图象有较好的处理效果.     

基于相对动态误差的轴承故障特征参数提取北大核心CSCD

轴承故障信号中存在有关故障的异常信息,对维护机械安全有着重大意义。轴承故障信号经小波包分解之后,故障的异常信息主要体现在分解频段的动态误差上,而各个频段的动态误差一般由标准差能量熵和标准差均值来描述。为了凸显轴承故障的区分特征,通过轴承故障尺寸去刻度动态误差,利用相应的轴承故障特征参数提取相对动态误差,是有效的处理方法。基于此思路,本文针对小波包分解后不同频段分量的标准差,计算其能量熵以及均值。然后把对应频段的标准差能量熵和标准差均值相加作为特征参数,在同一尺度下定性分析。同时把轴承信号不同频段的特征参数相加后的数值与轴承故障尺寸相比,通过产生的相对动态误差进行定量分析,最终实现对轴承故障的有效区分。实验结果表明,本文所提方法对轴承故障有很好的区分效果。     

基于小波包的皮肤听声器语音特征提取研究

为了提高皮肤听声器分辨语音的能力,提出了利用小波包变换提取语言信号特征参数,并将其应用于皮肤听声器的新方法。小波包变换对频带进行多层次划分,提高了时-频分辨率,所以通过小波包变换得到的特征参数更加准确、更加精细,且是唯一的。最后,通过仿真实验说明了该特征参数的优越性,并且其在一定程度上提高了皮肤听声器分辨语音的能力,从而验证了该方法是可行的。     

基于小波包分析特征参数的说话人识别系统

介绍了说话人识别系统,研究MFCC提取原理与小波包分析的基础上,提出了一种基于小波包分析的新型语音特征参数WPDC。在研究了WPDC提取算法的基础上,建立了一个神经网络模型的说话人识别系统,实验比较了MFCC与WPDC的识别性能,验证WPDC了具有很高的识别率,是一种很好的语音特征参数。     

基于小波包分解的舰船辐射噪声特征提取方法研究

由于舰船辐射噪声有其自身的非高斯、非线性和非白噪声的非平稳特性,传统时域或频域的信号处理方法不能满足对这类信号的处理.而小波包变换对信号的非平稳特性有适应性.本文通过利用小波包变换分解舰船的辐射噪声,统计噪声在各个频段上的能量分布,将统计的分频段能量作为舰船的目标特征,实现舰船目分类识别标的目的.结合Matlab对舰船辐射噪声进行仿真,提取的目标一和目标二的特征,实现了舰船的分类识别的目的,验证的方法的有效性.     

心音的降噪预处理和基于HHT的特征分析研究

为了准确地提取心音信号的病理特征,在研究小波阈值收缩降噪法的基础上提出改进的阈值函数以弥补传统软、硬阈值函数的不足,将其应用于临床采集的心音信号降噪中获得了很好的降噪效果,有助于特征参数的准确提取和分析.在深入研究HHT的基础上,对降噪后的心音信号利用EMD分解、HT变换及归一化香农能量定理等从多个角度提取心音的特征值,通过对采集的多组正常和异常心音数据进行分析,验证了该方法提取特征的有效性,具有较强的临床实用价值.