基于复合评价指标的金属微粒声发射信号最优小波去噪及其特征提取

金属微粒污染会使直流气体绝缘金属封闭输电线路(gas insulation line,GIL)的绝缘强度明显下降,微粒与电极碰撞产生的声发射信号可以反映其运动状态,但声发射信号的检测经常伴随着噪声污染。文中构建了一个适用于声发射信号的小波去噪复合评价指标,提出了一种基于此复合评价指标的最优小波去噪算法。对实验平台实测的声发射信号和加入有色噪声的仿真声发射信号的去噪表明,提出的复合评价指标相对于传统单一评价指标能较好地评价声发射信号的去噪效果;基于此复合指标的最优小波去噪算法能够对声发射信号有效去噪。基于去噪后的声发射信号,文中提取了信号的能量特征、微粒运动速度特征,拟合了二者与极间电场强度的相关性及表达式,结果表明,随着极间电场强度的增大,微粒运动速度和信号能量均以一次函数趋势增长。

基于心电P-QRS-T波的特征提取及情感识别

在基于心电的情感识别中,体现不同情感状态的特征是提高情感识别率的基础。采用最优小波去噪心电信号,进行P波、QRS波、T波检测和能量计算,然后提取特征进行情感分类,并分析了P-QRS-T波能量在不同情感状态下的变化趋势和对情感状态的敏感性。实验结果表明,P-QRS-T波能量变化能体现情感状态的变化,对高兴敏感,识别率可达96%;同时最优小波去噪能有效地提高情感状态识别率。