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基于时频分帧能量熵的陶瓷制品敲击声波 信号特征识别
被引量:
1
1
作者
刘利平
蒋柳成
+2 位作者
乔乐乐
孙建
高世妍
《应用声学》
CSCD
北大核心
2023年第1期57-66,共10页
针对现有陶瓷制品敲击声波信号特征提取方法中提取的特征代表性降低的问题,该文提出结合最大重叠离散小波包变换(MODWPT)和时频分帧能量熵的特征提取方法。首先采用MODWPT将信号分解为4层,再对每个节点的子信号分帧后计算各个节点的时...
针对现有陶瓷制品敲击声波信号特征提取方法中提取的特征代表性降低的问题,该文提出结合最大重叠离散小波包变换(MODWPT)和时频分帧能量熵的特征提取方法。首先采用MODWPT将信号分解为4层,再对每个节点的子信号分帧后计算各个节点的时频分帧能量熵,然后根据能量分布特征选择了前6个节点的时频分帧能量熵特征,最后构建随机森林分类器完成识别。将该方法和MODWPT时频分段能量熵、MODWPT归一化能量特征两种方法进行比较。实验结果表明,相比MODWPT时频分段能量熵、MODWPT归一化能量两种特征提取方法,MODWPT时频分帧能量熵能提升特征的代表性,具有更优的陶瓷制品敲击声波信号特征识别性能,其识别的F1值达到了98.46%,相比上述两种方法分别提升F1值3.22%、1.86%。
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关键词
敲击法
最大重叠离散小波包变换
时频分帧能量熵
模式识别
下载PDF
职称材料
题名
基于时频分帧能量熵的陶瓷制品敲击声波 信号特征识别
被引量:
1
1
作者
刘利平
蒋柳成
乔乐乐
孙建
高世妍
机构
华北理工大学人工智能学院
华北理工大学矿业工程学院
出处
《应用声学》
CSCD
北大核心
2023年第1期57-66,共10页
基金
河北省省级科技计划项目(20327218D)
华北理工大学研究生创新项目(2019B28)。
文摘
针对现有陶瓷制品敲击声波信号特征提取方法中提取的特征代表性降低的问题,该文提出结合最大重叠离散小波包变换(MODWPT)和时频分帧能量熵的特征提取方法。首先采用MODWPT将信号分解为4层,再对每个节点的子信号分帧后计算各个节点的时频分帧能量熵,然后根据能量分布特征选择了前6个节点的时频分帧能量熵特征,最后构建随机森林分类器完成识别。将该方法和MODWPT时频分段能量熵、MODWPT归一化能量特征两种方法进行比较。实验结果表明,相比MODWPT时频分段能量熵、MODWPT归一化能量两种特征提取方法,MODWPT时频分帧能量熵能提升特征的代表性,具有更优的陶瓷制品敲击声波信号特征识别性能,其识别的F1值达到了98.46%,相比上述两种方法分别提升F1值3.22%、1.86%。
关键词
敲击法
最大重叠离散小波包变换
时频分帧能量熵
模式识别
Keywords
Coin-tap
MODWPT
Time-frequency framing energy entropy
Pattern recognition
分类号
TB52 [理学—声学]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于时频分帧能量熵的陶瓷制品敲击声波 信号特征识别
刘利平
蒋柳成
乔乐乐
孙建
高世妍
《应用声学》
CSCD
北大核心
2023
1
下载PDF
职称材料
已选择
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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