基于隐半马尔可夫模型的微震信号分割方法

微震监测系统采集到的连续微震信号中往往包含着多种微震事件,为了对各种事件做进一步的分析,如微震事件识别与分类、微震源定位等,对微震信号的分割进行研究是首要前提。针对此问题,提出了一种基于隐半马尔可夫模型(hidden semiMarkov model, HSMM)的微震信号分割方法,该方法将微震信号中有无微震事件发生视为HSMM中的状态转换过程,并考虑状态的持续时间。首先提取预处理后微震信号的香农能量包络作为特征,对应HSMM中的观测序列,然后对训练集信号使用Baum-Welch算法估计出HSMM最优参数,接着使用维特比算法预测待分割微震信号的状态序列,最后基于状态序列完成信号分割。使用来自实验室和隧道开挖工程中的微震数据验证了方法的有效性,对比方法为长短时窗比值(STA/LTA)算法和AIC拾取算法。实验结果表明,不论是初至时刻拾取还是结束时刻拾取,HSMM均取得了最好效果,平均拾取误差分别为5.44 ms和17.70 ms,且初至拾取误差在10 ms及20 ms内的占比分别为79.3%和100%。在对连续微震信号的分割实验中,HSMM的拾取效果也优于STA/LTA算法,初至时刻和结束时刻的平均拾取误差分别为3.55 ms和27.11 ms,优于STA/LTA算法的4.00 ms和167.88 ms。

改进的两层BiLSTM的心电信号分割方法

心电信号的分割方法可以有效地反映运动员的心脏功能和身体机能状况.通过人工对心电信号的手动分割往往耗费大量的时间和精力.为了实现自动化的心电信号分割,本文提出了一种改进的两层双向长短期记忆网络(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)的心电图分割算法,可以前向和后向分析时间序列,以检测和定位重要波段,如P波、QRS波群和T波.实验使用公开QT数据集进行验证,以模拟运动员在赛前的心电数据.在与LSTM,BiLSTM以及两层BiLSTM的对比实验中,本方法的所有评价指标均有所提升.其准确率达95.68%,召回率为91.62%,精确度为91.05%,特异性为96.64%,F1分数为91.41%.结果表明该方法对心电信号进行分割具有较好的效果.

基于区域生长规则的多传感器漏磁检测信号分割方法

通过对多传感器所采集的管道部件和缺陷的漏磁信号的特征分析,提出了采用图像分割技术中的区域生长规则分割多传感器漏磁检测信号的算法,为漏磁检测信号的分析与识别奠定了基础。

信号分割—干扰与抗干扰斗争的焦点

从信号分割原理出发 ,分析了利用各种信号分割方法的抗干扰措施。与此同时 ,设计干扰信号使其一旦与信号相作用 ,就使接收设备无法从合成信号中分割出有用信号 ,这就构成了有效干扰 。

基于多网络集成的脑白质高信号分割方法

目的构建一种新型基于全卷积神经网络的分割方法,以提升脑白质高信号的分割精度。方法本模型基于U-Net的编码器-解码器结构,采用密集连接结构,并优化卷积次数,以充分利用网络中间层提取的特征,实现端到端的分割。该模型采用多个网络的集成框架,以提高模型的鲁棒性。模型对白质高信号的分割精度评价指标包括相似性系数、豪斯多夫距离、平均体积差异和F1分数。结果在公开数据集上进行的测试结果表明,本文提出的方法在4种分割评价标准(包括相似性系数,豪斯多夫距离,平均体积差异和F1分数)上的表现,优于现有的主流的分割方法,证明了该方法的有效性。结论基于密集连接和集成优化的神经网络模型,能对脑白质高信号进行较好的分割。该方法的提出,为进一步分析脑血管病白质特征,提供了重要的算法支撑。

信号分割修正聚类的星座图恢复算法

通过分析载波估计频偏、信号长度对星座图恢复的影响,采用将长信号分割为短信号的方法减小频偏对星座图恢复的干扰,并通过旋转叠加修正的方法解决了由信号长度减小导致码元失去历遍性而带来的星座图恢复不完整问题,最后根据信噪比大小选取不同聚类算法进行聚类并再次修正,实现了星座图对称的幅相调制信号的星座图完整恢复。多次仿真表明,该算法对频偏估计精度的要求可以降低1~2个数量级,减小了参数估计的工作量,使因参数估计精度不高而带来的信号后续分析困难问题得到了良好解决。

子波滤波技术在信号分割中的应用

子波滤波技术在信号分割中的应用王文陆，严瑛白，金国藩，袁弋非（清华大学精仪系，北京１０００８４）近年来，子波变换技术的发展极为迅速，已被广泛应用于计算机视觉、地震信号勘探、数据压缩等方面。对于一个信号的子波变换，在频谱域中就是信号频谱与一系列子波谱的...

多路通信系统中的信号分割

现代通信系统中多采用多路复用的方式 ,而在多路通信系统中需要进行信号的分割 ,其目的是使多个用户能够正常的通信 .从泛函分析的角度讨论了目前常用的频分、时分及码分等几种多路通信方式中信号分割的基本原理 ,得出对信号线性分割的充要条件 :线性无关性 ,并提出了更为严格的充分条件 ,即正交性 .但是一般可以将线性独立的信号经过适当变换转成正交信号 .

能量采集MISO干扰信道下的最优收发机设计:一种新的信号分割方案

在多输入单输出(MISO,multi-input single-output)干扰信道下,每个单天线的接收机通过功率分配器同时进行能量和信息的传输。假设接收机没有固定的能量来源并且需要从发射机发射的信号中采集能量,提出了一种新的信号分割方案,即发射机发射的每个信号在时间上分为两部分(一部分是能量信号,另一部分是信息信号)。假设发射机可以获得完美的信道状态信息,进行了联合的能量/信息波束成形,接收机的功率分配参数和时间分割参数设计来最大化所有接收机的最小吞吐量,同时对每个发射机的发送功率和接收机采集的能量进行约束。通过半正定规划和交替优化,有效地解决了所考虑的非凸问题。

动车段(所)分割信号机处LKJ行车作业方式探讨

针对动车段(所)分割信号机处,列车运行监控装置(LKJ)控制列车行车许可终点易与实际排列进路不一致等问题,深入研究LKJ行车作业方法,以进一步提高作业效率。结合LKJ工作原理、控车策略,在不同行车许可终点情形下,分析将列车接入G2停车位5种行车作业方式的优缺点。提出2种优化方案:增加LKJ股道号,即针对不同行车许可终点,预置2组股道数据,LKJ根据实际排列进路调用相应线路数据,形成控车曲线;增设应答器组,用于提供线路基础信息、临时限速、侧线进路等数据,以区分长/短进路。经过方案比选,推荐采用增加LKJ股道号的方案,确保行车许可与实际排列进路一致,保障行车安全。

一种改进的基于信号能量阈值的表面肌电信号自动分割方法

表面肌电信号中连续动作信号的有效分段提取是对信号分析和处理的前提,提出了一种改进的肌电信号自动分割方法,为实现康复机器人信号全自动分析奠定了基础。该方法将表面肌电信号窗口能量作为肌肉动作始末点的判决标准,给出初始阈值计算公式。同时结合小波变换技术对非动作信号进行滤波,并根据分割点特征提出分割阈值自动调节方法。实验表明,该方法可以自动分割肌电信号,无需考虑测试者自身因素的影响,无需手工设定初值,分割结果准确,精度较高。

一种改进的信号灵活分割算法及语音信号清浊音的自动分割

文中主要对王永忠等提出的灵活分割算法存在的问题做了相应的改进 ,并做了比较分析 ,然后将改进后的分割算法应用于语音信号的清 -浊音自动分割中 .经过大量的理论模型与实际语音信号验证该改进后的算法确实解决了二进分割算法及王永忠方法存在的问题 ,达到了对信号自适应有效分割 .仍然采用Wesfreid等提出的清 -浊音识别准则 ,将新的分割方法应用到实际语音信号的清 -浊音自动分割中 ,不仅同样产生较好划分结果 。

铁路枢纽地区改扩建动车所信号系统设计分析

本文根据铁路枢纽地区既有动车所运营维护现状中普遍存在的存车能力不足、自动化程度不高、调车防护措施缺乏等问题,结合各动车所实际运营维护中出现的新需求,基于某既有动车所改扩建工程实施案例,提出了改扩建动车所信号系统设计方案,主要包括动车所内股道分割信号机设置方法、动车所控制集中系统及调车防护系统设置方案。设计方案能够显著提高动车所的存车能力,提升动车所的列车和调车作业的自动化程度,增强动车所内调车作业的防护能力,降低运维人员的工作强度,为国内铁路类似工程设计提供了参考。

股道分割点信号机电路设计

本文详细介绍了设置股道分割点信号机应考虑的技术条件,相关电路设计图及各电路图描述,包括6502电气集中网络线电路修改、控制台点灯电路、信号机点灯电路设计。也可作为微机联锁车站(亦有股道分割点信号机)软件编程时参考。

基于双线性频率分离的梁类结构呼吸裂纹定位方法

针对梁类结构早期呼吸裂纹定位问题,基于含呼吸裂纹梁不同测点位置双线性程度的差异,提出了一种双线性频率分离的梁类结构呼吸裂纹定位方法。利用零点搜索、信号分割等技术将不同空间位置的结构响应,分解为双线性效应对应的正响应和负响应分量,分别反映了结构在裂纹张开状态及闭合状态下的动力学行为。不同测点分裂分量频率成分的差异与裂纹位置及深度有关,为此构造了双线性频率成分间的距离损伤指标,实现裂纹的定位。通过对裂纹位置、裂纹深度、激励频率和幅值、固有结构形状及噪声等影响因素的数值研究,表明了方法的有效性,可为实际工程应用提供理论依据。

深孔啄钻振动信号DTW算法改进及应用

针对深孔加工质量检测难、效率低和成本高等问题,提出一种基于振动监测信号分割的改进动态时间规整算法,实现深孔加工质量一致性快速无损检测。首先,以啄钻间歇进给式加工采集的振动信号为研究对象,利用抗噪性能优良的双窗双谱算法对其进行分割;其次,对分割信号在时域和频域内进行特征降维;然后,针对信号长度不等引起的特征不等情况,采用改进的动态时间规整算法(dynamic time warping,简称DTW)进行规整对齐,同时达到减小时间复杂度和防止病态规整的目的;最后,利用求得的累积最短距离评估啄钻阶段振动信号的相似性程度,从而判别啄钻加工质量的一致性。仿真和试验结果表明,该方法能快速有效完成对深孔加工质量一致性无损检测,振动信号分析结果与实际物理检测结果相吻合。

基于肌音信号分析的踝关节动作模式识别

通过测量分析受试者小腿胫骨前肌和腓骨短肌的肌音信号,对踝关节背伸、跖屈、外展、内收等4个动作进行模式识别研究。提出了基于二次包络线的不等长信号分割算法,以及基于非线性小波变换的奇异值特征提取方法,并使用SVM分类器进行模式识别。结果表明:基于不等长分割的算法可以有效截取踝关节肌音信号的动作段信号;在两通道信号采集的情况下,利用非线性小波变换得到的奇异值特征在踝关节四模式识别中总体准确率可以达到87.8%,验证了本文提出的分析方法的有效性。

心音信号分类识别算法综述

心脏听诊相较于心脏超声、磁共振成像等诊断方式,具有快速、低成本的特点。通过心音对心脏瓣膜病进行诊断需要丰富的临床经验,学习周期长,且主观性较强。随着计算机技术以及机器学习算法的发展,利用机器学习模型对心脏瓣膜病进行诊断受到了越来越多关注。利用机器学习模型分类心音信号的4个主要步骤是:心音信号数据收集、信号预处理、特征提取和模型训练。对主流心音数据库以及心音信号分类步骤进行介绍,阐述分类算法的效果及优缺点,并对未来进行展望。

关于一线二列位动车段(所)特殊联锁设计探讨

为应对一线二列位动车段(所)的特殊运营场景及运输需求,从联锁图表编制、分割信号机的联锁关系以及进路解锁3个方面,分析计算机联锁系统的特殊设计。通过对比各类应用方案及适用场景,给出建议方案;提出需结合站场布局及设备间接口内容,确定是否采用小进路方案编制联锁图表;在建立长接车进路时,应检查分割信号机的开放状态,建议按列车信号机标准,为分割信号机设置主副灯丝转换,并将主灯丝断丝纳入灯丝报警,同时为分割信号机增设引导功能;长进路正常解锁时应增加停稳逻辑判断并延时解锁,增加人工解锁分割信号机防护进路的功能,合理设置延时解锁时间。可为后续动车段(所)相关工程设计及产品制造提供思路及借鉴。

一种语音信号处理方法和装置及系统研究

本文研究了一种语音信号处理方法、装置及系统,涉及无线通讯技术领域。该方法包括:获取语音信号,并将该语音信号转换为数字编码流,然后对数字编码流进行时域分割,得到多个子帧,并将设定连续数量个子帧划分为一个超帧,以子帧为单位对每个超帧进行超帧同步和乱序处理,得到加扰处理后的加扰编码信号。由于将语音信号在时域内进行分割,通过增加或缩小每个子帧的时长,以及增加或缩小超帧包含的子帧数量,可以增加乱序的长度和数量,使得乱序的组合数量大大增加,从而能够满足实际需要。另外,与频域分割不同,时域的分割很容易实现,并且可以确保各个子时隙(子帧)之间完全独立,相互不影响,从而提高了语音通信质量。