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基于奇异谱分析的最优分解层数确定算法 总被引:1,自引:0,他引:1
将奇异谱分析理论引入小波阈值算法中实现了一种基于奇异谱分析的自适应最优分解层数确定算法。通过对比不同信噪比下带噪信号的奇异谱分布情况,根据小波系数的奇异谱特性来确定最优分解层数。经测试,该算法可以根据带噪信号受噪声干扰情况自适应地确定最优分解层数,有效提高了语音增强效果并且避免了不必要的硬件资源浪费。 相似文献
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为了提高现场采集信号的信噪比,针对奇异值分解中重构矩阵有效阶次确定难的问题,提出了一种基于奇异值能量差分谱的信号降噪方法。该方法根据有用信号与噪声能量的差异性,通过构造信号的奇异值能量差分谱,将能量差分谱曲线中最大峰值点作为重构信号的有效阶次来实现有用信号和噪声的分离,能够使信号奇异值降噪阶次得到合理确定,较好地保护了原始信号中有用信息的完整性,获得了较大的信噪比,对后续进行信号特征的准确提取和分析至关重要。仿真和实例分析结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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一种旋转机械振动信号的有效消噪方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于奇异值分解(SVD)、Mallat算法和经验模态分解的信号降噪方法.首先,采用香农熵判据寻求最佳小波分解,对带噪部分小波系数进行经验模态分解,提取出信号趋势分量;其次对小波系数剩余部分采用奇异值分解方法降噪,并根据奇异值差分谱自适应的选择奇异值进行重构,将重构后的信号和趋势项叠加作为新的小波系数;最后进行小波重构得到最终的消噪信号.运用模拟信号和齿轮箱断齿故障信号进行仿真,结果表明该方法能够准确地选择用于重构的奇异值个数,并能有效去除信号噪声,保留特征信号的细节信息,尤其对含有趋势项的故障特征有很大实用性. 相似文献
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在介绍了噪声中的奇异性以及其全局奇异性的表征方法——多分形奇异谱的基础上,提出并实现了一种基于子波分解模极大的计算噪声多分形奇异谱的方法,通过对仿真信号验证,证明了该方法准确可靠。在对实测信号分析中,也发现该方法得到的多分形奇异谱比功率谱更能充分刻画噪声信号的特性。 相似文献
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基于EMMD和AR奇异值熵的故障特征提取方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于EMMD(extremum field mean mode decomposition)和AR(auto-regressive)奇异值熵的故障特征提取方法。该方法在对故障信号的EMMD分解基础上,选取有限个固有模态函数(IMF,intrinsic mode function)的AR模型参数向量作为故障的初始特征向量矩阵,对初始特征向量矩阵求取奇异值熵,通过奇异值熵的大小表征故障类型。对转子故障数据的分析结果表明该方法能够有效地应用于非线性和非平稳故障信号的特征提取。 相似文献
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多带谱熵法对语音频段进行分带处理形成新的分带谱熵函数,在低信噪比时,该方法能够更好地检测出语音,还能体现能量分布情况,应用较为广泛。多窗谱分析方法对同一数据序列用多个正交的数据窗分别求直接谱,是一种低方差、高分辨率的谱分析方法,尤其适合非线性系统中高噪声背景下弱信号、时频演变信号的分析。提出基于多窗谱及多带谱相结合的语音检测方法,仿真结果表明:改进算法较其他算法占有绝对的优势,而且性能稳定。 相似文献
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奇异谱分析是脑电信号研究的一种新方法。脑电信号的奇异谱熵可以反映脑电的特征,它有助于研究大脑的动力学行为。时变脑电信号所对应的奇异谱熵时间序列能很好地反映出事件相关去同步(ERD)和事件相关同步(ERS)现象,因此可以提取人脑想象左右手运动任务时的特征,最终利用K-近邻模式分类方法对想象左右手运动任务进行有效的分类决策。最后对国际脑机接口竞赛2003相关数据进行了测试,最高准确率达到85.16%,最大互信息达到0.48。测试结果说明,基于奇异谱熵的脑电信号特征,可以作为脑电意识任务的有效分类依据。 相似文献
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心脏杂音提取和分类识别研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了分析心脏杂音中包含的病理信息,采用奇异谱主分量分析方法从病理心音信号中提取杂音成分。对四种常见的病理心音信号进行奇异谱分析,得到各主分量和经验正交函数,选择合适阶次重构正常心音成分和杂音成分。计算杂音信号的样本熵作为特征值输入支持向量机分类器实现分类识别,为临床诊断提供参考信息。 相似文献
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针对现有的供电系统中接地故障选线精度不足、反应速率较慢的问题,提出一种利用小波分析、奇异值分解和信息熵的融合的供电系统接地故障选线新方法.充分利用小波变换良好信号时频分析特点,奇异值分解维数压缩、特征提取能力,信息熵测度强大的系统状态、特征信号的定量描述、对比、研究特点,在系统故障后的故障选线中,克服单一方法对系统接地故障的失判或误判.通过Matlab与Simulink软件建立供电系统模型,对基于小波奇异信息熵的供电系统接地故障选线方法进行多方位的测试,实验结果表明该方法对供电系统接地故障能够快速、准确地诊断选线,是一种新的行之有效的供电系统接地故障选线方法. 相似文献
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为了进行有效的语音信号处理,降低语音信号的冗余度,通常采用端点检测技术来提取语音信号中的有效部分。而传统谱熵端点检测算法由于判定门限为固定值,其在低信噪比条件下检测性能急剧下降,提出了一种基于动态加权门限的检测方法,对每个判定的噪音帧的谱熵与无声段噪音谱熵进行加权平均,得到新的噪音谱熵作为更新后的门限值;在判定过程中引入谱减法提高信噪比,进一步降低噪声干扰。仿真实验结果证明,相对于传统谱熵端点检测方法,该方法在低信噪比的条件下仍然能够更为准确地检测到语音的端点。 相似文献
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头皮脑电(EEG)信号反映了大脑皮层神经元细胞群自发性节律性的电生理活动,含有丰富的生理与病理信息,是临床脑神经与精神疾病诊断的重要依据.针对抑郁症的研究和诊断中缺少客观有效的量化参数和指标的状况,提出一种基于小波包分解节点重构信号的功率谱熵值(记为W值)的脑电信号分析方法,并利用此方法对静息态的脑电信号进行计算和分析.实验和分析结果表明:抑郁症患者脑电信号S32节点(频率24~32 Hz)的熵值(置信区间[0.0129,0.0176])在部分脑区显著大于正常健康人(置信区间[0.0246,0.0303]),显示抑郁症病人快波节律的能量分布存在弥散性,符合现在关于抑郁症患者自我调节能力减弱的发病机制.对结果进行了T检验统计分析,证明了这种辨别方法的准确性和可行性,将为抑郁症疾病检测诊断提供有效的量化物理指标. 相似文献
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针对变压器励磁涌流和内部故障电流识别的热点问题,为了有效克服香农熵在对信号的小波分解系数进行特征提取时具有局限性的缺陷,达到提高识别的有效性和快速性的目的。提出了基于Tsallis小波能量熵和时间熵判据的变压器励磁涌流和内部故障电流的识别新方法。该方法将小波分析与Tsallis熵结合对变压器暂态信号进行分析,在小波能量谱的基础上,得到Tsallis小波能量熵判据,并根据时间熵的定义得到Tsallis小波时间熵判据,综合利用两种判据对暂态信号进行识别。该方法不仅可以成功识别励磁涌流,并且提高了识别的准确性、可靠性和灵敏性。MATLAB/Simulink仿真实验结果验证了所提方法的有效性和准确性。 相似文献