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针对矿井无线信道快衰落多径信号幅度统计特性的可变性,介绍了描述矿井无线信道多径幅度分布的Rayleigh分布、Rician分布、Nakagami分布三种统计特性,提出了一种Nakagami幅度统计衰落信道的Simulink仿真模型。仿真结果显示,该模型能灵活地表述多径幅度分布不同的衰落程度,还可以改善信号性能,与其他衰落信道模型相比,有很大的优越性。 相似文献
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从理论上分析了多径效应和多普勒效应对无线信道的影响,并分别从时域和频域给出了信号经历信道后的仿真图形,分析了典型时变多径衰落信道理论模型,并在此基础上建立了抽头延迟线(TDL)的确定性仿真模型;仿真分析表明,通过改变时延功率谱和确定性模型的参数计算方法,此模型可以进一步扩展并用于多种传播环境下的小尺度衰落仿真。 相似文献
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多重分形熵与多重分维谱 总被引:2,自引:0,他引:2
本文从分形信息论观点了,考察多重测度分形,导出基于分形熵比的多重分形维谱函数,人们所熟知的常用以代替分形维数的各种度量将在分维谱意义下加以统一,最后讨论多重分形及其分维谱的应用。 相似文献
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心电信号的快速分类在心脏病医学诊断领域具有至关重要的作用,为了降低人工识别的成本,提高心电信号分类的准确率。文章以正常搏动、房性早搏、室性早搏、左束支传导阻滞及右束支传导阻滞信号为研究对象,用集合经验模态分解分解心电信号,并结合相关系数来选取本征模态函数进行重构心电信号。从心电信号的非线性动力学角度出发,用多重分形理论进行分析,研究其质量指数曲线、广义分形维数和多重分形谱,提取合适的多重分形特征,用于支持向量机的训练。实验结果表明,用该方法训练测试30次得到的分类准确率平均值为96.09%,单次实验对正常搏动、左束支传导阻滞信号的分类精确率可达97%以上,证明该方法在心电信号分类中的有效性。 相似文献
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对闪电时域波形的分形研究由于忽略了其频率特性,致使复杂多变的闪电过程的全部特性无法得到充分表征。针对此问题,本文将多重分形理论引入到现代谱估计中,提出了一种基于AR(auto-regressive)谱的闪电电场信号的多重分形特性分析及放电类型的识别方法。首先基于AR模型谱估计法获得闪电电场信号的功率谱,然后,通过多重分形去趋势波动分析(multifractal detrended fluctuation analysis,MF-DFA) 法验证了闪电AR谱序列具有多重分形特性,并进一步对AR谱序列的Hurst指数以及多重分形谱进行了讨论,最后将相关参数作为闪电信号的有效特征值输入支持向量机进行了云闪(intracloud lightning) 和地闪(cloud-to-ground lightning,CG) 不同放电类型的识别。实验结果表明,本文方法对云、地闪信号的有效识别率达到了94%以上,该研究成果对闪电的特性研究与自动化识别技术均具有一定的参考价值。 相似文献
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Signal classification through multifractal analysis and complex domain neural networks 总被引:1,自引:0,他引:1
W. Kinsner Vincent Cheung K. Cannons J. Pear T. Martin 《IEEE transactions on systems, man and cybernetics. Part C, Applications and reviews》2006,36(2):196-203
This paper describes a system capable of classifying stochastic self-affine nonstationary signals produced by nonlinear systems. The classification and the analysis of these signals are important because these are generated by many real-world processes. The first stage of the signal classification process entails the transformation of the signal into the multifractal dimension domain, through the computation of the variance fractal dimension trajectory (VFDT). Features can then be extracted from the VFDT using a Kohonen self-organizing feature map. The second stage involves the use of a complex domain neural network and a probabilistic neural network to determine the class of a signal based on these extracted features. The results of this paper show that these techniques can be successful in creating a classification system which can obtain correct classification rates of about 87% when performing classification of such signals without knowing the number of classes. 相似文献
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地震信号空间序列分形特征的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
当把地震勘探信号各道间对应于同一时刻的数据序列看作是反映一定范围内地层及其地质参数的复杂函数时,便构成了地震勘探信号的空间序列。本文建立了地震信号空间序列的分形模型,将根据一维时间序列重建动力学系统的理论和时间序列关联维计算的G.P算法拓展到对地震信号空间序列的研究之中,提出了地震信号空间序列关联维的分析方法,对地震信号空间序列的分形特征进行了研究,结果表明,地震信号空间序列在一定的尺度范围内为分形结构,并存在较宽的分形无标度区。这一结论为应用分形理论到地震信号空间序列的研究提供了思路,若能将对地震勘探信号时深序列的研究和空间序列的研究相结合,有可能取得分形理论在地震勘探领域应用研究的新突破。 相似文献
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In this paper, it is shown that vascular structures of the human retina represent geometrical multifractals, characterized by a hierarchy of exponents rather then a single fractal dimension. A number of retinal images from the STARE database are analyzed, corresponding to both normal and pathological states of the retina. In all studied cases, a clearly multifractal behavior is observed, where capacity dimension is always found to be larger then the information dimension, which is in turn always larger then the correlation dimension, all the three being significantly lower then the diffusion limited aggregation (DLA) fractal dimension. We also observe a tendency of images corresponding to the pathological states of the retina to have lower generalized dimensions and a shifted spectrum range, in comparison with the normal cases. 相似文献
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为判定海杂波是否具有多重分形特性,采用小波模极大值法和多分形消趋势波动分析法对任一距离单元的实测海杂波数据进行分析,提出一种基于时间-距离单元-幅度图法对多距离单元海杂波数据进行分析,分析结果表明海杂波具有多分形特性,尤其是海杂波数据含有小目标情况更为明显。通过分析还发现当Rényi参数q<0时,距离单元含小目标的广义分形维明显大于其它距离单元只含海杂波的广义分形维;而当q>0时,这种规律不是很明显,因此提出一种基于不同距离单元间广义分形维偏差的方法来检测海杂波背景下小目标,实验结果表明该方法是有效的。 相似文献
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语音是一种复杂的非线性信号,这使得基于线性系统理论发展起来的传统说话人识别技术性能难以进一步提高。本文提出了多分形谱簇分析方法,用于分析语音信号的非线性特征,并应用于短语音(2秒)说话人识别。通过对Cantor集的仿真实验,发现不同标度区能反映出系统不同阶段的生长规律,因此可用一组连续变化的多分形谱分层次地表征系统的分形特性,即多分形谱簇分析方法。然后结合语信号的分形特点,提出一种语音的多分形谱簇特征(Multifractal Spectrum Cluster Feature, MSCF)的提取方法。最后将几种非线性特征与短时谱特征结合用于说话人识别,基于TIMIT数据库50人的实验表明,非线性特征与短时谱特征互补性较强,特别是MSCF与MFCC、LPC特征结合,使得系统的误识率下降到0.8%。 相似文献