基于小波熵理论的决策树信号分类识别算法

在信息理论的基础上有效提取信号的熵特征是信号特征提取的方式之一。在熵理论的基础上,提出了基于小波熵的特征提取算法,实现对频率调制信号的类内识别。设计决策树分类器,对不同信噪比下的4种待识别通信信号进行分类。仿真结果表明:基于小波熵理论的特征提取算法能够有效提取不同信号特征,并利用决策树分类器,通过设定阈值进行分类,识别率高,有利于信号的类内识别,具有广泛的应用价值。

基于LS-SVM的矿用异步电机定子故障诊断

针对矿用异步电机定子匝间短路故障,提出了一种故障诊断的方法,该方法结合了小波包熵和最小二乘支持向量机,通过样本误差来选择贡献量比较大的样本,同时又顾及到其它样本的一些属性,再通过最小二乘支持向量机来进行训练,能够保证算法的精度和推广的能力,加快训练速度。此方法具有鲁棒性和快速性,同时它也会削弱部分干扰样本的影响,从而减少误差的概率。通过实验方法结果显示,所提出的方法有效可行。