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根据某型雷达接收机的信号特点,提出了基于小波神经网络和专家知识相结合的雷达智能故障诊断方法,探讨了该方法在某型雷达接收机故障诊断中的应用,采样信号经过小波去噪和小波特征向量提取后再进行归一化处理,作为小波神经网络的输入向量,小波神经网络隐含层的激活函数选用小波函数,完成雷达接收机典型故障的诊断;MATLAB实例仿真结果表明,该方法诊断准确,智能化水平高,有很好的自学习能力,提高了故障诊断的正确性和效率。 相似文献
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将现代科学技术与传统中医理论相结合,提出一种基于小波神经网络技术的人体经穴电位信号分析方法.目的是利用神经网络的分类能力区分和辨别中风病人与正常人不同身体生理状态.首先,采集人体手部6个原穴(神门,太渊,大陵,合谷,阳池,腕骨)处的电位信号,再将得到的信号进行小波去噪及小波多分辨率分析,进而选择性地提取出某些小波系数,用以计算相应的能量系数、高低频能量系数之比和各层能量系数方差.计算结果经归一化之后,作为特征向量输入到以morlet小波作为隐函数的小波神经网络,进行训练和测试.结果显示神经网络表现满足预期要求,说明本方法区分和辨别中风病人与正常人不同身体生理状态的可行性、有效性、高效性. 相似文献
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根据雷达接收机信号特点,提出了将小波变换和最小二乘支持向量机相结合的雷达故障诊断新方法.首先,根据专家经验选取电路中恰当的测试点,运用小波变换对采样数据进行处理和特征提取,然后建立了雷达故障诊断模型.最后再运用最小二乘支持向量机(LS-SVM)的基本原理和分类方法进行故障诊断,并在某型雷达接收机故障诊断中进行了实际应用研究.采样信号先经过小波降噪处理,以减少采样引人的误差,再进行小波分解提取能量系数作为雷达的故障特征向量,经归一化处理后,作为输入向量,经诊断模型输出后完成雷达接收机典型故障的诊断.MATLAB实例仿真结果表明,该方法有很好的分类能力,提高了雷达故障诊断的正确性和效率. 相似文献
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