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31.
基于EMD-Wigner-Ville的内燃机振动时频分析 总被引:2,自引:0,他引:2
在分析多分量信号时,WVD交叉项的出现极大干扰了对信号的时频分析,针对现有WVD交叉项抑制方法存在聚集性与交叉项成分抑制相互矛盾的问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)的WVD交叉项抑制方法。该方法首先利用EMD分解方法,将信号分解成相互独立的一系列具有不同特征时间尺度的固有模态函数(IMF),然后运用相关系数法对经验模式分解伪分量进行剔除,再对每个IMF进行Wigner-Ville分析,最后把各个IMF的Wigner-Ville分析结果线性叠加重构原始信号的时频分布。仿真实验结果表明,该方法既能有效抑制时频分布的交叉项,又保证了Wigner-Ville分布的时频聚集性。将EMD-Wigner-Ville应用在内燃机振动时频分析中,两个实例有效地揭示出了内燃机振动信号的特征信息,克服了HHT时频分布、Wigner-Ville时频分布在分析内燃机振动信号时的缺陷,是一种有效的时频分析方法。 相似文献
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34.
针对现有动态背景下目标分割算法存在的局限性,提出了一种融合运动线索和颜色信息的视频序列目标分割算法。首先,设计了一种新的运动轨迹分类方法,利用背景运动的低秩特性,结合累积确认的策略,可以获得准确的运动轨迹分类结果;然后,通过过分割算法获取视频序列的超像素集合,并计算超像素之间颜色信息的相似度;最后,以超像素为节点建立马尔可夫随机场模型,将运动轨迹分类信息以及超像素之间颜色信息统一建模在马尔可夫随机场的能量函数中,并通过能量函数最小化获得每个超像素的最优分类。在多组公开发布的视频序列中进行测试与对比,结果表明,本文方法可以准确分割出动态背景下的运动目标,并且较传统方法具有更高的分割准确率。 相似文献
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36.
基于小波分解和RBF网络的三极管电路故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
在分析现有三极管放大电路故障诊断算法不足的基础上,提出了一种基于模型的小波-RBF网络故障诊断算法。在PSPICE环境下建立三极管常见的故障模型,利用多层小波分解优异的时频特性提取故障特征参数,利用RBF强大的非线性分类能力和快速的收敛特性进行了典型共基极放大电路中三极管的软、硬故障诊断仿真。计算及仿真结果显示,这种故障诊断算法具有诊断速度快、诊断正确率高的特点。 相似文献
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38.
提出了一种新的内燃机气缸压力识别方法。为了实现对内燃机运行状态的实时监测与故障诊断,通过缸盖振动信号反演内燃机气缸压力曲线是一种行之有效的重要手段;本文在对缸盖振动信号特性进行分析的基础上,应用Hilbert-Huang变换对缸盖振动信号进行模态分解,提取最能反映内燃机气缸压力变化特性的振动本征模态分量;使用多元状态估计技术(MSET)建立该振动本征模态分量的Hilbert谱与气缸压力信号之间的非线性非参数回归模型;利用所建立的模型从缸盖振动信号中重构出内燃机气缸压力曲线。试验结果表明,基于Hilbert-Huang变换和MSET的气缸压力识别方法简单有效,可满足对内燃机的实时监测需求。 相似文献
39.
神经网络改进算法在超声波流量测量中的应用 总被引:2,自引:2,他引:0
由于液压系统中管路结构造成的紊流现象对传统超声波流量计的影响,文章在非充分发展流体的截面流速分布特点的基础上,提出采用多通道超声波测量方法获取流速信息,并将BP神经网络系统应用于流态识别和流量计算,通过对BP网络进行节点和阈值优化,提高了神经网络的识别精度;采用此方法不仅提高了超声波流量计对于非充分发展流体的检测能力,而且降低流量计在测量安装时对直管短长度的要求,增强了仪器的适应能力,具有广泛的工业应用前景。 相似文献
40.
针对经典码本模型对动态背景适应能力不足及更新算法效率不高的问题,提出了一种用快速冒泡排序和短时滑动窗口改进的码本模型。为了优化码本结构,提高活动码字首次匹配成功概率,设计了一种快速冒泡排序算法对模型码本中码字位置进行快速排序;为了实现像素的均值及偏差的快速跟踪,设计了一种短时滑动窗口算法对像素变化信息进行存储,解决了动态背景的模型自适应问题。实验表明,改进后的算法能够有效适应复杂环境下的背景变化,且具有良好的检测精度和实时性能。 相似文献