织物摩擦声音的特征提取与辨别

针对不同织物摩擦声音的辨别问题,本文在哈尔特征基础上构建辨别机制,通过不同种类织物摩擦声音的差异,探索高效的织物摩擦声音辨别方法。通过摩擦声音采集装置采集了4组织物摩擦声音信号,对采集到的信号提取所有尺度及位移上的哈尔特征来构建1个特征空间;在特征空间中对每个点建立1个相应的辨别器,该辨别器允准该类所有正样本尽可能多地否决该类负样本;利用单个负样本被大量辨别器允准的概率非常小这一特点过滤掉该类全部负样本;对辨别器进行渐进性选择以构建辨别器队列,得到了具有同等辨别力的无序辨别器精简版本。结果表明:本文构建的辨别器队列可在大幅减少辨别器数量的同时维持织物摩擦声音辨别的正确率不变。

面料摩擦声音特征提取

提出一种提取面料摩擦声音特征的新方法,为从摩擦声音辨别面料种类提供依据。首先利用自制装置在受控条件下采集典型棉型、麻型、毛型和丝型织物的摩擦声音信号,针对摩擦声音信号的非平稳性和衰减性,提出基于跨距的差分用以描述声音信号在不同层次上的特征,形成了特征全景。将四种典型面料的特征全景两两比较,证实了其特征是从微观到宏观逐渐显露的。对相当数量的不同种类面料样本提取特征全景,构建了特征库。最后,基于特征库对待定面料进行辨别,并将结果直观反映到分辨图上。

织物摩擦声感的客观评价

织物摩擦声音主观评价方法的主观性很强,而客观评价方法尚未建立。利用“MATLAB”软件收集与处理织物摩擦声音信号,得到摩擦声音信号的时域图和频谱图,同时还利用KES织物风格仪测量不同组织织物经向、纬向的平均摩擦系数(MIU)、摩擦系数的平均差不匀率(MMD)及表面粗糙度(SMD)。结果表明:频谱图和时域图可以很好地用来反映织物摩擦过程中声音信号的振动情况;在频谱图中,主振动峰所占面积越大,具有的能量就越高,织物摩擦声就越大;在时域图中,波形稳定且振幅值小的织物摩擦声小,波形波动剧烈且振幅大的织物摩擦声大;织物经向的SMD值都大于纬向,随着织物浮长线和交织次数的增加,织物声音也逐渐变大。