基于小波包分析和LDB的目标识别

水下目标识别是声纳和鱼雷重要任务之一.小波包分析较多分辨分析具有更高精度的时频定位特性,但它也带来了子空间频带严重重叠的问题.为解决这个问题,利用局域判别基(LDB)算法提取了一组完备且频带互不重叠的小波基函数(子空间),分别以各子空间的能量强度和代价函数为特征对四类不同湖底沉积物的反射回波进行识别,得到了较好的识别效果.     

三种鱼类发声信号频带能量特征提取与分类研究

海洋渔业资源的开发和利用对经济鱼类的分类识别提出了迫切的技术需求.根据鱼类的不同发声特征,文章采用有监督机器学习方法实现了三个不同鱼种发声信号的分类.基于小波包分解技术提取了黄花鱼、大米鱼和黄姑鱼三种鱼类发声信号的频带能量特征,并利用不同的分类器进行分类.结果表明:三种鱼的发声信号频率主要集中在300～800 Hz之间...     

基于EMD的水声目标信号的特征提取

介绍EMD分解这种自适应的信号分解方法,它可以使原信号结构中的很多非线性、非平稳性信息在分解得到的各阶IMF模式中得到保留和体现,将IMF特征和传统的线性目标信号特征相结合可提高目标识别的正确率。     

最优小波包基算法在爆破振动信号去噪中的应用

为比较基于Shannon熵准则的最优小波包基信号去噪算法的优越性,采用延期时间分别为22 ms、45 ms和75 ms高精度雷管进行台阶爆破试验,对监测的振动信号分别用基于小波变换去噪算法和基于Shannon熵准则的最优小波包基信号去噪算法进行对比并计算2者方法的峰值信噪比.结果表明:基于Shannon熵准则的最优小波...     

机械故障信号小波包分解的时域特征提取方法研究

本文利用小波包分妥机械故障信号,对分解后的不同频带内的分解系数进行时域重构,分别对重构时间序列用时域分析的方法提取对故障敏感的特征参数,实现对往复机械等复杂机械的故障诊断,并以某油田往复泵为例,验证了该方法对这类机械进行故障诊断的有效性。     

小波基特征提取的复合材料损伤检测

借助小波函数良好的时频带通性，利用Ｂ样条小波级数展开提取信号特征，并使之输入到自适应Ｂ样条小波神经网络进行学习和识别。最后从损伤检测领域中特征信号模式识别的应用角度，给出了利用上述理论进行复合材料无损检测的实例     

改进的谐波小波包变换及其在弱故障特征提取中的应用

通过引入频谱幅值修正系数改进了通常的谐波小波包变换。改进的谐波小波包变换使得信号分解前后各子带的频谱幅值保持不变,能精确提取相应子带故障调制信号的强度与频率,为机械故障诊断带来了方便。仿真实验和轴承故障诊断实例不仅表明谐波小波包具有一般正交小波包无法比拟的完美的带通滤波性能和极强的微弱特征信号提取能力,而且还表明改进的谐波小波包变换确实使得信号分解前后各子带的频谱幅值保持不变,能精确提取相应子带故障调制信号的强度与频率,有一定的工程应用价值。     

心音信号特征提取小波包算法研究

为了准确地提取心音信号的病理特征信息,在研究小波包分析的基础上,提出一种心音信号分频带能量特征提取的算法.基于心音信号频谱分析,采用能量集中度高、局部特性好的db6小波函数作为小波包母函数并选取适合心音信号分析的最优基,对不同的心音信号进行4层小波包分解,得到最优基的小波包系数.根据小波包系数与信号能量在时域上的等价关系,提取最优基频带的归一化能量作为心音信号的特征向量.采用类别可分离性判据,计算出该算法对正常和心脏疾病患者的心音特征的可分性测度均值为3.934 9,表明该算法能有效地识别不同的心音信号.     

Gabor小波目标特征提取和跟踪方法的研究

为了解决目标在发生旋转、尺度及平移等几何变形时的自动跟踪问题,提出 Sobel 边缘检测与 L-M 优化结合的 Gabor 小波目标提取与跟踪方法。该方法自动寻找目标的小波特征点,在跟踪过程中不断优化特征模板的旋转、尺度以及平移等几何变形参数,使得小波特征向量值在最小平方和意义上与初始值相匹配,实现目标跟踪。实验结果表明,该算法能够有效地提取目标特征,在目标尺度变化达到 50%,角度变化 10o,旋转 90o等不利条件下实现了可靠跟踪。     

基于小波包能量矩阵的轴承信号特征提取

为通过振动信号识别轴承的工作状态,结合小波包变换和矩阵特征值理论,提出了一种新的轴承信号特征提取方法。引入了能量值方法,对小波包分解信号进行分层分段能量计算,组成能量特征矩阵,求得矩阵特征值;定义基于特征值的振动信号特征参数,并探讨了特征参数与轴承运行状态间的联系。最后在特征提取基础上,提出了故障早期模式识别的对应系数相乘方法。结果表明：最大值特征参数能够敏感的反映轴承工作性能的变化,可作为轴承状态监测特征量;对应系数相乘法可以作为故障部位诊断的有效方法。     

基于小波包分析的拉索损伤声发射信号特征提取

结合显式有限元和小波包分析技术开展了拉索损伤声发射信号特征提取的仿真分析。采用ANSYS/LS-DYNA模拟得到拉索损伤声发射信号的仿真信号,基于小波包能量谱对拉索声发射的有限元仿真信号进行了特征提取,从小波包分解层次、特征频带数量的选择及特征参数的噪声鲁棒性三个方面开展了讨论分析。结果表明:(1)通过选择适当的小波包分解层次,小波包能量谱可以精细地反映信号的特征;(2)选取少数特征频带就能使得小波包能量谱反映声发射信号的特征信息;(3)基于小波包能量谱的特征参数具有良好的损伤敏感性及噪声鲁棒性,能在强噪声影响下实现对拉索不同损伤类型的判别。     

基于Gammatone滤波器组与子带瞬时频率的水声目标特征提取

水声目标识别是现代海战中的关键环节,具有重要的军事应用价值。针对海洋环境的复杂性及多变性,文章以模仿人耳听觉感知机理为基础,提出了基于伽玛通(Gammatone)频率瞬时幅频系数的特征提取方法。该方法通过Gammatone滤波器组模拟人耳基底膜对信号的分解、处理过程,在各子带输出信号中提取目标的子带瞬时频率特征,并与传统的瞬时幅度特征相结合,从而更加全面地反映目标的固有属性。利用支持向量机对四类实测水声目标辐射噪声数据进行了识别实验,结果表明,文章的特征提取算法能够较好地抑制噪声,具有较强的鲁棒性。     

基于奇异值分解的信号特征提取方法研究

奇异值反映了信号中有用信号和噪声的能量分布情况,通过奇异值分解可以将隐含在噪声中的特征信号提取出来。本文提出了在强背景噪声中基于奇异值分解的特征提取方法。研究发现,随着信号信噪比的降低,奇异值的分布趋于直线,特征信号难以分离和提取。通过增加奇异值分解阶次,可以使反映噪声能量的奇异值的分布范围扩大,使得噪声的能量相对分散,凸显出了反映有用信号能量的奇异值,从而有利于特征信号的提取。仿真试验和故障分析实例都验证了该方法的可行性。     

飞行状态下短翼菊头蝠与鲁氏菊头蝠回声定位声波小波包识别方法

为了对蝙蝠回声定位声波进行种类识别,论文基于离散小波包分解的特征提取方法,对飞行状态下短翼菊头蝠与鲁氏菊头蝠的回声定位声波进行三层小波包分解,提取两种菊头蝠在不同频率带内声波信号的能量作为特征参数,并根据U检验结果选取参数作为识别特征向量,进行BP神经网络识别。其中短翼菊头蝠和鲁氏菊头蝠回声定位声波训练样本分别为95个和102个,测试样本分别为44个和68个。对现有测试样本识别率达到100％。结果表明．基于小波包分析和神经网络的分类方法对蝙蝠回声定位声波进行识别是可行的。     

摩擦振动时频图像特征提取

针对摩擦振动特征难以有效提取的问题,提出利用连续小波变换（ＣＷＴ）时频谱图像和图像处理技术提取摩擦振动特征参数的方法。运用ＣＷＴ变换绘制６Ｓ５０ＭＣ船用柴油机缸套－活塞环试样摩擦振动信号的时频谱图,再用图像分割技术提取振动特征体及相应的特征参数,探讨特征参数与不同润滑剂润滑条件下缸套－活塞环摩擦振动特性的内在联系。结果表明,随着摩擦磨损过程的进行,摩擦振动信号特征参数出现规律性变化;不同润滑工况下的特征参数呈现出明显的差异,反映了摩擦磨损的状态。振动特征体特征参数能定量刻画摩擦振动信号的特征。     

基于主分量分析的声信号特征提取及识别研究

主分量分析(PCA)是统计学中分析数据的一种有效方法。研究了基于这种算法对四种战场目标的声信号进行特征提取,获得了低维的特征类器对声目标进行分类,分类结果准确率较高,均获得满意的实验效果     

基于小波包和1(1/2)维谱的舰船辐射噪声频域特征提取及融合

舰船辐射噪声频域特征提取是舰船目标识别的关键技术之一。为提高舰船目标识别率 ,采用小波包和 112维谱对舰船辐射噪声进行多小波包空间调制谱和噪声谱特征提取及融合研究。并用提取的特征对五类舰船目标辐射噪声进行了分类识别实验 ,结果表明所提特征具有很好的分类识别效果     

基于小波包和1(1/2)维谱的舰船辐射噪声频域特征提取及融合

舰船辐射噪声频域特征提取是舰船目标识别的关键技术之一。为提高舰船目标识别率，采用小波包和1 1/2维谱对舰船辐射噪声进行多小波包空间调制谱和噪声谱特征提取及融合研究。并用提取的特征对五类舰船目标辐射噪声进行了分类识别实验，结果表明所提特征具有很好的分类识别效果。     

二维类内差异信息保持的人脸识别

为了使增强的Fisher鉴别准则(EFDC)避免因PCA降维带来的鉴别信息丢失问题,本文将其进行二维推广,提出基于二维类内差异信息保持(2D-IDP)的人脸识别方法,该方法建立了一个鲁棒性更强的鉴别准则,使得投影后不同类的样本点尽量远离的同时,类内紧致性和差异信息都得到有效保持,避免了过学习现象的产生.同时对EFDC近邻图中的参数t作了重新定义,使其能根据不同的输入样本自适应的变化,避免了t选择不当导致的识别性能下降的问题.在YALE和AR人脸库上的实验表明了本文方法的有效性.