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针对内燃机缸盖振动信号信噪比低且呈宽带、非平稳、时变特性,本文首先采用了基于软阈值的小波紧缩降噪方法进行处理,从而有效地突出了缸盖在不同时刻所受到激励的响应信号;然后,对降噪后的时域响应信号分别建立二阶AR模型,以模型参数作为模式识别特征参数;最后,采用感知器神经网络对特征参数进行识别与分类.由于缸盖振动信号信噪比的有效提高,使得对缸盖振动信号的时域识别和分类取得了很好的结果.通过对实验数据的处理,进一步验证了方法的有效性. 相似文献
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研究了两阶段含噪独立分量分析算法来解决含噪信号盲分离问题。第一阶段,通过粒子滤波实现对不含噪混合信号的估计,将含噪独立分量分析转化为不含噪的独立分量分析;第二阶段用现有的FastICA算法从估计的不含噪混合信号中提取出源信号。不含噪混合信号的时变自回归模型和含噪与不含噪混合信号之间的关系构造了动态的状态.空间方程。该方程的特点是多变量、过程和观测噪声不限于高斯分布,粒子滤波是解决该问题的有效方法。提出了解决含噪独立分量分析的PF+FastICA算法,仿真试验表明所提出的算法性能优于相关文献的结果。 相似文献
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水下目标信号的Lofar谱图特征的主分量分析研究 总被引:3,自引:0,他引:3
研究一种基于Lofar谱图特征和主分量分析的水下目标信号的特征处理方法。首先介绍了这种方法的应用背景.给出了舰船辐射噪声的结构和Lofar谱特征的提取方法。在简单介绍了主分量分析的有关基础知识和数学解法后,对于海上测量获得的舰船辐射噪声信号进行特征提取,利用主分量分析的方法对提取的特征向量进行降维处理。针对主分量分析处理前后的特征向量,采用结构自适应模糊聚类神经网络分类器分类,与直接对Lofar谱特征分类相比,主分量提取后的分类准确率有明显提高。 相似文献
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结构振动的H_2/H_∞混合最优控制 总被引:3,自引:0,他引:3
讨论了柔性结构振动的混合H2/H∞最优控制问题、结构振动控制器的鲁棒稳定性转化为H∞最优控制问题,以及振动控制的最优二次性能转化为H2最优控制问题,并提出了利用遗传算法求解H2/H∞的方法。通过结构振动主动控制的计算机仿真,表明用遗传优化算法解H2/H∞最优控制是有效的。仿真结果还表明,H2和H∞性能指标是相互矛盾的,本方法能有效地处理H2和H∞性能指标的折衷问题,以得到闭环系统的鲁棒稳定性和良好的时域性能。 相似文献
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提出一新的非参数贝叶斯推理算法来辨识任意复杂的多模噪声分布,采用无穷维推理技术,能够较为精确地逼近噪声的后验分布.算法主要引入一随机度量分布满足一预设的先验过程--混合Dirichlet过程(Dirichlet Process Mixture,简称DPM),由于DPM具有形似于Polya urn的采样特性,能够很方便地对噪声数据进行聚类,并导出噪声的后验分布.仿真结果显示,噪声数据似然的Metropolis Hastings(M-H)的采样算法比点估计的系统分析算法精度高. 相似文献