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共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 347 毫秒

1.  一种血流声谱仪中波形自动分类决策的方法  被引次数:2
   汪源源 吴晓峰《声学技术》,1995年第14卷第1期
   本文阐述了一种在血流多普勒中实现波形自动决策的方法,通过计算多普勒信号的最大频率先自动提取声谱图的包络,对其进行分段,平均,归一等处理得到待分类决策的波形,与由临床资料建立的标准波形组进行比较,根据一定的判据将波形分类,最后与临床生理对照得出是否存在疾病的诊断。文中还介绍了实现这种方法的彩色编码声谱仪系统的结构框图。    

2.  一种基于声谱图的冲击声特征提取方法  
   《现代电子技术》,2015年第8期
   提出一种基于声谱图的特征提取方法,获取冲击声的声谱图,预处理后将其转换为伪彩色图,提高声谱图细节表现力,进而提取局部区域k阶矩作为特征;将该特征的识别效果与MFCC等传统特征进行了对比和分析。实验结果表明,该方法对相似板材冲击声有较好的识别效果,并且具有较好的噪声鲁棒性。    

3.  边缘检测结合高斯平滑的鱼雷声谱图识别方法  
   《计算机工程与应用》,2017年第3期
   鱼雷的识别预警是一个复杂的特征信息融合过程,其关键是提取鱼雷目标的特征成分。鱼雷目标与非鱼雷目标辐射噪声声谱图的存在差异性,针对声谱图特征提取方法开展研究,通过定义目标辐射噪声的声谱图直纹特征量,提出了一种基于图像边缘检测理论的鱼雷目标辐射噪声声谱图特征提取方法,并将该方法应用于鱼雷目标分类识别研究。实测信号分析表明,该方法可以有效提取鱼雷目标辐射噪声的声谱图特征,将鱼雷目标与非鱼雷目标进行区分,为鱼雷目标的综合识别预警提供一种可靠的特征信息参考。    

4.  用Excel图表交互方法辅助模糊包络提取  
   毛建华《福建电脑》,2010年第26卷第4期
   曲线的模糊包络提取没有现成的算法和工具,本文提出了一种使用Excel图表交互功能辅助模糊包络提取的方法,这一方法以鼠标拖动图线上的数据点,实现数据处理,使得模糊包络提取过程直观方便,大大减少了大批量数据处理的工作强度。    

5.  肺动脉压无创伤估测系统及其应用价值研究  被引次数:4
   王威琪  陈树宝  汪源源  刘斌  张玉奇  余建国  孙锟  陈斯中《中国工程科学》,2000年第2卷第1期
   肺动脉压是临床诊断、生理研究的一项重要指标,常规采用有创伤的心导管术测量。文章提出了一种基于超声和心电的无创伤估测方法,研制了肺动脉压无创伤估测系统。文中报告了所用的关键技术要点,动物实验和临床试用。所用的关键技术是小波变换降噪;新型百分比法提取声谱包络;小波变换识别定位超声;心电信号特征点。经9条狗的动物实验和60例临床试用,与心导管术相关性在80%以上。    

6.  声谱图在汉语普通话声调识别中的应用  
   《信息通信》,2017年第7期
   针对汉语普通话声调的识别,采用声谱图表示声音频率信息的方法代替传统比较单一的特征提取,同时基于巨量数据和深度学习的方式,获得了可观的识别率。声调的频率特性以及不同频率之间的空间结构在声谱图中均可以得到很好的表示,同时利用深度学习中卷积神经网络模型,对声谱图进行训练学习,获取与声调相联系的大量频率特征,进而使得声调识别率得到提高,其中在验证样本集合数量为96511时,识别率为98.5%。    

7.  基于多尺度包络谱图的直驱式风电机组轴承故障特征提取  
   《动力工程学报》,2017年第5期
   针对直驱式风电机组低速、重载的运行特点,提出将多尺度包络谱图应用于实际机组的故障诊断,以提取轴承的故障特征.对原始振动信号进行复小波变换,其变换结果的包络谱即为轴承振动信号的多尺度包络谱图.结果表明:因其所具有的同步多尺度分解和包络解调能力,多尺度包络谱图能够提取出隐藏在噪声中的低频微弱轴承故障特征,与传统包络解调方法相比具有较好的智能性和准确性,适用于实际风电机组的状态监测.    

8.  基于小波变换的声波信号包络提取  被引次数:7
   杨慧娟 曲喜强 韩焱《华北工学院学报》,2004年第25卷第4期
   包络提取是声场层析成像的关键,考虑到希尔伯特变换法在提取声包络信号中毛刺多等缺点,提出了一种小波变换法来提高包络提取的精度.计算机仿真结果表明,用该方法提取包络的效果比希尔伯特变换方法效果好.    

9.  基于小波变换的声波信号包络提取  
   杨慧娟  曲喜强  韩焱《中北大学学报(自然科学版)》,2004年第25卷第4期
   包络提取是声场层析成像的关键,考虑到希尔伯特变换法在提取声包络信号中毛刺多等缺点,提出了一种小波变换法来提高包络提取的精度.计算机仿真结果表明,用该方法提取包络的效果比希尔伯特变换方法效果好.    

10.  数字包络的实现  
   张晓颖  马书林《长春理工大学学报(自然科学版)》,2008年第31卷第2期
   采用Hilbert变换法提取信号的包络.Hilbert变换而得的解析信号实部为信号本身,虚部为其Hilbea变换,解析信号的幅值即为信号的包络.Hilbert法解调出的包络是对信号绝对值的包络,其解调幅值代表真实包络.    

11.  作梁架结构内力包络图的有限元方法  
   石静《江苏建筑》,1995年第2期
   本文提出一种作梁架结构内力包络图的有限元方法。    

12.  超声多普勒信号最大频率曲线的特征提取  被引次数:1
   张羽  汪源源  陈曦  王威琪  余建国《仪器仪表学报》,2001年第22卷第Z2期
   从超声多普勒血流信号的声谱图提取最大频率曲线,利用小波变换对该曲线进行多尺度分析,并提取新参数.临床试用表明新参数比传统方法对脑血管疾病的诊断有更好的敏感性.    

13.  基于Radon和平移不变性小波变换的鸟类声音识别  
   周晓敏  李 应《计算机应用》,2014年第5期
   针对低信噪比(SNR)环境下鸟叫声识别率不够高的问题,提出一种对声谱图进行Radon变换(RT)和平移不变性离散小波变换(TIDWT)的抗噪型鸟类声音识别技术。首先,使用改进的多频带谱减法对鸟叫声进行降噪处理;其次,利用短时能量检测降噪后的鸟叫声的静音段,并去除静音段;接着,将去除静音段的声音信号转化为声谱图,并对声谱图进行RT和TIDWT,提取特征值;最后,采用支持向量机(SVM)分类器对提取的特征值进行分类识别。实验结果表明,该方法在信噪比为10 dB及以下仍可以达到较好的识别效果。    

14.  基于图像矩的旋转机械故障特征提取方法  
   隋文涛  张丹《机床与液压》,2012年第40卷第21期
   为充分利用旋转机械振动信号的多维图形信息,以提高故障诊断准确率,介绍了希尔伯特包络和双谱概念,由此引入振动信号的包络双谱图,提出了利用双谱图矩来表征轴承运行状态。对比分析了其他图像特征提取技术,实验验证了基于振动谱图矩特征识别故障诊断方法的可行性。    

15.  独立分量分析在滚动轴承包络分析中的应用  
   唐先广  郭瑜  丁彦春  郑华文《机械与电子》,2010年第12期
   提出了一种利用独立分量技术消除或有效抑制包络分析中强干扰对分析结果影响的方法.该方法首先用包络分析方法提取滚动轴承振动信号的包络波形,再通过独立分量分析实现各振源包络分量的分离去噪,最后对滚动轴承相关的包络分量进行包络谱分析,获得对滚动轴承故障在强干扰源存在下的准确结果.    

16.  基于小波矩和BP网络的声音识别  
   周晓敏  李应《计算机工程与应用》,2015年第3期
   目前大多数声音识别系统在无噪声环境下可以达到很高的识别率,但是在噪声环境下,识别率急剧下降。针对这个问题,提出一种基于小波矩和BP网络的声音识别方法。根据声音信号生成声谱图;通过小波矩对声谱图进行特征提取,选取有代表性意义的特征参数;根据选取的参数进行BP网络分类识别,从而识别声音的种类。实验结果表明,该方法在不同噪声种类以及不同信噪比的噪声环境下仍然具有较好的识别效果,克服了低信噪比下识别率低的缺陷。    

17.  独立分量分析在齿轮箱复合故障中的包络提取  
   《机械设计与制造》,2018年第11期
   针对传统包络谱分析对复合故障提取失效的问题,提出了独立分量分析(Independent Component Analysis)和包络谱相结合的方法。首先对四通道采集信号进行包络分析获得包络谱图,从图中可发现存在故障频率信息,但无法做到对故障的准确定位,接着对包络信号进行ICA处理得到独立分量,在独立分量中分别找出与故障相对应的频率信息。应用该方法对齿轮箱进行故障信号提取,成功的识别出滚动轴承外圈故障及齿轮断齿故障,仿真和试验结果验证了本方法的可行性和有效性。    

18.  用子波变换提取语音的谱包络参数  被引次数:1
   张系勇 冯重熙《通信学报》,1995年第16卷第3期
   本文将子波变换应用于提取语音信号的谱包络参数。这种谱包络提取法模拟了人耳的频谱分辨特性,因而能很好地用于语音处理。与传统的LPC谱包络提取法相比,它能降低所用的阶数。本文先介绍子波的基本原理,然后在此基础上介绍子波变换语音谱包络提取法及实验结果。    

19.  利用小波包络诊断齿轮故障  
   皮骏  廖明夫《机械设计》,2005年第22卷第11期
   根据小波能对信号包络提取的原理,对齿轮箱的振动信号进行了研究,应用基于小波原理的自信息包络提取法,同时,把该方法应用于分析齿轮故障,证明该方法能更有效地提取信号包络,适用于分析齿轮故障。    

20.  特定辐射源个体识别算法研究  
   许敏  李博涵  王凯  谭守标《电子测量与仪器学报》,2021年第35卷第10期
   针对特定辐射源个体识别(specific emitter identification,SEI)方法,指纹特征提取需要复杂公式演算推理,特征差异小、提取困难,提取后特定辐射源个体识别正确率低的问题,提出一种基于密集连接结构与注意力机制的特定辐射源识别算法,称之为特定辐射源识别网络(specific emitter identification network,SEIN).首先使用包络提取算法提取含噪声较少的辐射源信号包络,得到含有丰富指纹特征的包络图,进而进行SEIN指纹特征的提取及个体识别.实验结果表明,SEIN可达到95.12%的分类识别效果,具有准确率高、指纹特征提取自动化特点,最终较好实现了复杂环境下特定辐射源个体识别.    

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