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基于最佳小波包分解和HMM的齿轮故障模式识别
被引量:
3
1
作者
郑思来
王细洋
《失效分析与预防》
2014年第6期330-334,356,共6页
齿轮故障模式识别的关键问题在于对故障振动信号的特征提取。为了快速准确识别齿轮故障模式,提出了一种基于最佳小波包分解(OWPD)和隐马尔可夫模型(HMM)的识别方法。该方法对采集的振动信号进行小波包分解,再利用OWPD自动选择提取最佳...
齿轮故障模式识别的关键问题在于对故障振动信号的特征提取。为了快速准确识别齿轮故障模式,提出了一种基于最佳小波包分解(OWPD)和隐马尔可夫模型(HMM)的识别方法。该方法对采集的振动信号进行小波包分解,再利用OWPD自动选择提取最佳小波包能量构造特征向量,输入HMM中进行训练与测试,实现了齿轮故障模式识别。实验结果表明该方法在齿轮故障模式识别方面的有效性和准确性。
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关键词
故障识别
最佳小波包分解
特征提取
隐马尔可夫模型
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职称材料
基于最佳小波包基的边海防声目标识别
被引量:
5
2
作者
王艳
李智
《四川大学学报(工程科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第S1期151-154,共4页
针对于将声音识别技术应用于边海防目标的识别,提出了一种新的基于最佳小波包基的特征提取方法。具体方法是首先根据边海防声音信号的频率分布特征,对这些信号进行有选择地多尺度小波包分解,获取最佳小波包树,然后将相应的最佳小波包基...
针对于将声音识别技术应用于边海防目标的识别,提出了一种新的基于最佳小波包基的特征提取方法。具体方法是首先根据边海防声音信号的频率分布特征,对这些信号进行有选择地多尺度小波包分解,获取最佳小波包树,然后将相应的最佳小波包基的能量值归一化后作为特征向量,再将这些特征向量输入BP神经网络训练,用训练好的神经网络对边海防声音信号进行识别。仿真结果表明:在噪声条件下,利用此特征提取方法,识别率达到94%,比基于小波包分解的特征提取方法的识别率高出6个百分点。
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关键词
边海防
声音信号
最佳小波包分解
BP神经网络
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职称材料
基于最优小波包基的电能质量扰动数据的压缩
3
作者
刘育田
李群湛
《信息技术》
2006年第12期66-68,72,共4页
针对电能质量扰动信号的频率变化十分广泛(最高达到MHz)的特点,在小波压缩的基础上,提出将基于最佳小波包基的数据分析方法应用于电能质量数据压缩,利用最佳小波包基的快速搜寻算法对高,低频分量同时进行分解,再对扰动数据进行压缩重构...
针对电能质量扰动信号的频率变化十分广泛(最高达到MHz)的特点,在小波压缩的基础上,提出将基于最佳小波包基的数据分析方法应用于电能质量数据压缩,利用最佳小波包基的快速搜寻算法对高,低频分量同时进行分解,再对扰动数据进行压缩重构,并将其与基于小波变换的数据压缩方法进行仿真比较。结果表示,对于暂态信号,在压缩比大致相同的情况下,基于最佳小波包基的数据压缩效果比基于传统小波的数据压缩效果好,而对于稳态信号,基于两种方法的压缩效果相当。
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关键词
最佳小波包分解
数据压缩
电能质量
暂态
稳态
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职称材料
题名
基于最佳小波包分解和HMM的齿轮故障模式识别
被引量:
3
1
作者
郑思来
王细洋
机构
南昌航空大学
出处
《失效分析与预防》
2014年第6期330-334,356,共6页
基金
国家自然科学基金(51465040)
文摘
齿轮故障模式识别的关键问题在于对故障振动信号的特征提取。为了快速准确识别齿轮故障模式,提出了一种基于最佳小波包分解(OWPD)和隐马尔可夫模型(HMM)的识别方法。该方法对采集的振动信号进行小波包分解,再利用OWPD自动选择提取最佳小波包能量构造特征向量,输入HMM中进行训练与测试,实现了齿轮故障模式识别。实验结果表明该方法在齿轮故障模式识别方面的有效性和准确性。
关键词
故障识别
最佳小波包分解
特征提取
隐马尔可夫模型
Keywords
fault identification
optimum wavelet packet decomposition
feature extraction
Hidden Markov Model
分类号
TP206 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
基于最佳小波包基的边海防声目标识别
被引量:
5
2
作者
王艳
李智
机构
四川大学电子信息学院
出处
《四川大学学报(工程科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第S1期151-154,共4页
文摘
针对于将声音识别技术应用于边海防目标的识别,提出了一种新的基于最佳小波包基的特征提取方法。具体方法是首先根据边海防声音信号的频率分布特征,对这些信号进行有选择地多尺度小波包分解,获取最佳小波包树,然后将相应的最佳小波包基的能量值归一化后作为特征向量,再将这些特征向量输入BP神经网络训练,用训练好的神经网络对边海防声音信号进行识别。仿真结果表明:在噪声条件下,利用此特征提取方法,识别率达到94%,比基于小波包分解的特征提取方法的识别率高出6个百分点。
关键词
边海防
声音信号
最佳小波包分解
BP神经网络
Keywords
border and coastal surveillance
sound signal
optimum wavelet packet decomposition
BP neural network
分类号
TB-55 [一般工业技术]
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职称材料
题名
基于最优小波包基的电能质量扰动数据的压缩
3
作者
刘育田
李群湛
机构
西南交通大学电气工程学院
出处
《信息技术》
2006年第12期66-68,72,共4页
文摘
针对电能质量扰动信号的频率变化十分广泛(最高达到MHz)的特点,在小波压缩的基础上,提出将基于最佳小波包基的数据分析方法应用于电能质量数据压缩,利用最佳小波包基的快速搜寻算法对高,低频分量同时进行分解,再对扰动数据进行压缩重构,并将其与基于小波变换的数据压缩方法进行仿真比较。结果表示,对于暂态信号,在压缩比大致相同的情况下,基于最佳小波包基的数据压缩效果比基于传统小波的数据压缩效果好,而对于稳态信号,基于两种方法的压缩效果相当。
关键词
最佳小波包分解
数据压缩
电能质量
暂态
稳态
Keywords
optimum wavelet packet decomposition
data compression
power quality
transient state
static state
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于最佳小波包分解和HMM的齿轮故障模式识别
郑思来
王细洋
《失效分析与预防》
2014
3
下载PDF
职称材料
2
基于最佳小波包基的边海防声目标识别
王艳
李智
《四川大学学报(工程科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
5
下载PDF
职称材料
3
基于最优小波包基的电能质量扰动数据的压缩
刘育田
李群湛
《信息技术》
2006
0
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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