基于互相关系数法与峭度准则的EEMD BP轴承故障诊断

为提高滚动轴承故障诊断的准确率,提出了基于互相关系数法与峭度准则的EEMD BP滚动轴承故障诊断方法。针对由于采集仪器或外界环境因素,振动信号掺杂着不同程度的噪声造成诊断精度低的问题,首先,通过EEMD分解得到若干个IMF,消除信号的模态混叠和端点效应;其次,通过互相关系数法与峭度准则选取IMF分量进行信号重构,从而实现振动信号降噪;然后,利用BP网络对轴承进行故障诊断;最后,将基于互相关系数法、峭度准则、EEMD降噪的数据与原始数据,输入BP网络进行测试对比,验证滚动轴承诊断的有效性。结果表明,EEMD BP模型诊断精度达97.33%,比BP模型高23.16%,能够有效且准确地对轴承进行故障诊断。提出的EEMD与互相关系数法、峭度准则融合的降噪方法适用于轴承的故障诊断。

基于互相关系数的钢/玻璃钢结构粘接质量的超声仿真与评价

为了利用两种材料的复合特性,通常采用粘接形式将它们结合在一起,粘接质量严重影响该复合结构的各项性能。该文针对钢/玻璃钢结构粘接质量检测需要,将互相关理论应用于超声检测中,通过不同检测参数下损伤信号和健康信号的互相关系数,研究互相关系数与脱粘尺寸间的内在联系及最佳检测参数。仿真结果表明,采用500kHz频率和45°入射角检测时,互相关系数与脱粘大小具有较好的线性关系,可以实现对粘接结构质量的定量评价。

基于波动互相关系数的风能资源评估组合模型

传统的风电场风能资源评估中测量–关联–预测(measure-correlate-predict,MCP)方法只能利用单组参考数据预测目标站长期风资源,但精度较差。为了充分利用多组参考数据所包含的信息,该文提出引入风速序列间的波动互相关系数来衡量参考站和目标站之间风速波动趋势的相关程度,并将其作为多参考站组合预测的权重分配依据,建立了基于波动互相关系数的风能资源评估组合模型。结合站间风速的相关性对目标站长期风速分布进行了组合预测,估算了目标站长期风功率密度分布和年平均风功率密度。研究结果表明,与线性相关系数相比,波动互相关系数可以更有效地衡量站间风速的相关性;将波动互相关系数作为多参考站组合预测的权重参数,可以更准确地对风电场的风能资源状况进行有效评估。

基于波形互相关系数的变压器励磁涌流识别方法

励磁涌流是导致变压器差动保护误动的主要因素。提出一种利用波形互相关系数特征的励磁涌流识别方法。利用空载合闸或内部故障后的短数据窗构造一标准正弦参考波,对采样波形与构造的标准正弦波两信号的相关性进行分析,计算归一化互相关系数进行内部故障和涌流识别。内部故障时波形互相关系数为接近1的稳定值,而励磁涌流时互相关系数偏离1且其值波动显著。最后PSCAD仿真计算分析结果表明:该方法能在一个周波内准确识别出励磁涌流与内部故障,为提高变压器差动保护性能和优化变压器保护配置提供了有益的理论依据。

归一化互相关系数在图像序列目标检测中的应用

提出一种基于归一化互相关系数的图像序列运动目标检测方法。该方法以基于模板的归一化互相关系数作为度量函数,可以有效地检测出运动阴影和运动目标,而且不需要对背景进行实时维护。实验表明,该方法对光照变化具有一定的鲁棒性。

冲击信号零漂修正的冲击响应谱互相关系数分析

冲击振动信号通常因为冲击能量强、传感器特性等因素的影响,存在基线漂移现象,进而影响到后续的数据分析处理。针对这一问题,首先通过计算冲击信号的冲击响应谱,提出正负冲击响应谱互相关系数的定义,利用互相关系数开展检测基线漂移程度、检验修正效果等工作;其次,提出利用响应谱互相关系数为重构条件的自适应经验模式分解(EMD)漂移修正新方法,并与其他方法进行了比较。在对某机枪自动机动作过程中的冲击振动基线漂移信号分析和验证,数据结果表明,冲击响应谱互相关系数较传统的响应谱低频斜率等响应谱特征值,更能准确有效的表征基线漂移程度、以及修正效果的评判。

利用单一电流模量波形互相关系数的故障选相方案

为了快速识别引起电压暂降的故障相别,提出一种仅利用单一电流模量波形特征的故障选相方案。采用一种新的相模变换矩阵实现了全部故障类型下电流1模、2模量均不为零,以1模电流时域波形为基准,利用三相相电流及其组合电流与1模电流波形互相关系数的不同特征实现故障相的识别。PSCAD仿真计算结果表明,利用单一电流模量的波形特征的故障选相方法是有效和正确的,能够在不同过渡电阻、故障位置及故障相角等情况下快速准确的故障选相,为实施按相电压暂降补偿提供依据。

以方差和互相关系数判别切削颤振的仿真研究

文章采用仿真研究方法,对方差和互相关系数绝对值对机床切削颤振是否发生的判别能力进行了系统的研究,发现它们都不宜单独作为判别函数,提出了以方差和互相关系数绝对值作为综合判据判别切削颤振是否发生的观点。采用实验实际测得的机床切削颤振信号进行仿真验证,发现综合判据对于颤振有很好的判别能力。

布尔函数的互相关系数的一些性质

利用nega相关系数的已有结论,给出布尔函数的互相关系数与其他一些密码学性质之间的关系,在此基础上,得出了4个布尔函数的nega互相关系数之间的关系.

归一化互相关系数与迭代最近曲面片点云配准方法

针对无附加信息的激光点云数据,基于匹配点对衡量准则与迭代最近曲面片(ICS)算法提出一种新的配准方法。引入归一化零均值互相关系数衡量点的邻域曲率相似度,构造一一对应的初始匹配点对有效数组,利用四元素和线性最小二乘法计算初始配准参数。通过局部曲面片代替离散点,建立参与ICS算法的有效点集,并用一次近似距离代替点到对应曲面片的几何距离,建立配准的非线性最小二乘优化模型和求解策略。实例结果表明,与迭代拼接算法相比,该方法具有多视角普适性,且高效精确。

互相关系数自约束的重力三维反演与高效求解

本文将拟合残差计算所得的互相关系数作为先验信息,与深度加权函数同时引入到重力正则化反演的模型约束中,以提升反演结果的可靠性。针对三维反演中的大型线性方程组问题,引入阻尼LSQR(最小二乘QR分解)算法,结合等效几何格架技术,将大矩阵按照模型单元划分为若干个子矩阵进行存储与运算。理论模型计算结果表明:同时利用互相关系数和深度加权的模型自约束反演,能较清晰地反映真实异常体;基于分块矩阵的阻尼LSQR算法求解线性方程组较直接法节省了几千甚至上万倍的存储量,且计算速率提高了数倍,可在普通计算机上实现较大规模的反演计算。将其应用于云南芦子园铁铅锌铜多金属矿床隐伏花岗岩体定位,取得了良好的效果。

基于频段互相关系数的咳嗽识别新方法

在咳嗽识别中,语音是影响识别准确率的主要因素。分析咳嗽与语音相邻帧频谱的相似性特征,发现咳嗽相邻帧的频段互相关系数明显小于语音,因此频段互相关系数可以作为区分咳嗽与语音的动态特征。在相同实验条件下,以MFCC为静态特征,比较了以频段互相关系数和一阶MFCC作为动态特征参数的咳嗽识别性能。多组录音的咳嗽识别实验结果表明:采用频段互相关系数作为动态特征参数咳嗽识别的平均准确率为90.27%,其识别能力优于一阶MFCC。

基于响度级、耳间互相关系数和中心频率的主观声场宽度预测模型

耳机回放音频时,大脑感知到的音频的主观声场宽度受其响度级、耳间互相关系数和频率成分的影响显著.采用虚拟声学指针作为参考信号,针对响度级在60~80方,耳间互相关系数在0~1的倍频程信号进行了主观声场宽度听音实验.实验结果表明:随着响度级的提高主观声场宽度在不同频段有不同的增幅,增幅最大值在200Hz附近,最小值在1600Hz附近,每增加10方,平均声场宽度增幅为5.4°;随着耳间互相关系数的降低,主观声场宽度的增幅在400~800Hz最大,耳间互相关系数每降低0.2,主观声场宽度增加约4.8°.根据实验结果建立了一个基于响度级、耳间互相关系数和中心频率的三因素主观声场宽度预测模型.验证实验表明,该模型的预测结果和听音者的实验结果误差在5.4°,符合实验的精度要求,能够对给定信号的声场宽度进行有效的预测.

基于互相关系数近似不变前提下的独立采样

本文介绍了一种基于互相关系数不变前提下的对原始时间序列的独立采样方法。这种方法可以改善对两个时间序列的静态性能的比较结果，并且可以使比较速度大大加快。在本文中还通过例子说明了此方法的运用，实际证明是有效的。

基于归一化互相关系数的图像匹配的连续消算法

归一化互相关系数因其对信号强度线性变化不敏感以及在匹配精度方面的优点,在恶劣环境图像匹配方面有较广泛的应用。文章提出了一种在图像匹配中,采用归一化互相关系数作为匹配准则时的快速穷尽搜索算法。基本思想是在搜索窗口中利用连续消除搜索点来降低匹配的计算量。实验结果表明,该算法在获得和穷尽搜索算法相同性能的情况下提高了20～30倍左右的速度。

基于循环互相关系数的CGAN温度值图像扩增

针对变电设备红外图像温度值样本少、不均衡等问题,本文提出了一种基于循环互相关系数的条件生成对抗网络(conditional generative adversarial network,CGAN)温度值图像扩增方法。根据图像相似度提出了循环互相关系数,改进了CGAN模型的损失函数;使用改进后的CGAN模型在原始温度值图像数据集的基础上进行图像扩增,得到了包含11种标签的新数据集;采用卷积神经网络对传统图像扩增方法、原始CGAN模型和改进的CGAN模型扩增的图像进行对比和测试。结果表明,改进的CGAN模型收敛速度更快,训练过程稳定,扩增的图像轮廓清晰、细节丰富,客观评价指标最高,温度值识别准确率达到99.4%,实现了图像扩增的目的。

基于边缘频率分布互相关系数的水声跳频信号检测方法

针对水声跳频通信多跳自相关技术中检测量求取过程复杂及实施不便的问题,文章提出一种以边缘频率分布互相关系数作为检测统计量的水声跳频信号检测方法。计算机仿真结果表明,当信噪比变化、虚警概率一定条件下,边缘频率分布互相关系数门限随信噪比的变化不大,当信噪比大于0时,多次仿真结果表明,互相关系数总是大于0.95。当取门限为0.95,信噪比大于-2 dB时,检测概率为100%。

基于互相关系数的边缘加权质量预测评估算法

多媒体应用中,图像可能需要进行缩放后观测,尤其在增大显示分辨率时,图像质量会不可避免地下降.为了对这种情况下的图像质量进行评估,提出了一种基于预测的图像质量评估算法.算法采用图像邻域像素间的互相关系数进行图像质量的评估,考虑到邻域像素的强相关性会带来图像边缘区域模糊,算法对图像不同的区域采用分类加权的处理方式.同时,为了兼顾人眼的视觉特性,对待评估图像进行多尺度分解,给予不同尺度以不同权重,从而计算出最终的图像评估分数.由实验分析结果,所提算法可在图像的原始尺度上有效地进行失真质量预测,且对比已有的DIIVINE算法,验证了该算法的准确性.

基于互相关系数和交叉投影的车辆阴影消除

在交通视频监控系统中,运动车辆存在的阴影严重影响了系统的检测效果,而单一的阴影消除算法不能有效地消除阴影。为解决该问题,提出了一种分两步完成的运动车辆阴影消除方法。该方法首先利用阴影和背景亮度之间的互相关系数进行初步阴影消除,然后根据车辆近似为矩形区域的特点采用垂直-水平交叉投影的方法确定车辆/阴影间的分割线。实验结果表明该方法能有效地消除车辆阴影。

一种基于互相关系数的白噪声不相关性检验方法

目前对于白噪声的不相关性,已经有正态性检验法和χ2检验法等检验方法,但这些方法各有其局限性。提出了一种基于互相关系数检验白噪声不相关性的方法,利用互相关系数描述两个序列之间的相关性,当这两个序列分别用白噪声序列和它相应的时移值序列代替时,其互相关系数即可用来评价白噪声的不相关性。该方法在一定程度上解决了以往白噪声不相关性检验方法的局限性。