基于角域振动信号特征统计量的发动机故障分类方法

为了提高发动机故障分类的准确率和成功率,提出了基于角域信号特征统计量的发动机故障分类方法。包括:利用编码器进行发动机振动信号的等角度采样;采用小波包分析和相关系数法获取发动机角域信号的特征阶次;选取特征阶次信号的能量比、标准差比、谱能量比及谱均值比4组参数作为角域信号特征统计量来提取发动机故障特征;采用支持向量机法对发动机故障进行分类。连杆轴承配合间隙故障的台架试验结果证明:相比于传统的分类方法,该方法明显提高了发动机故障分类的准确率。

基于特征统计量的城市排水泵站设备状态监测算法研究

围绕城市排水泵站设备健康状态诊断问题,提出了基于特征统计量的设备状态判决方法,通过计算设备运行噪声的MFCC特征参数,计算出其均值和方差两个统计量,形成一维的特征向量,利用短时模糊C均值聚类算法实现测试样本状态的汇聚与判别。由于仅存储特征统计量,大大降低存储样本维数,提高了判决速度,为泵站设备运行状态的在线监测提供了一种有效监测算法。

基于局部放电统计特征参量分析的矿用干式变压器绝缘状态评估

为了研究矿用干式变压器绝缘状态的评估方法,在恒温下对一台已经在煤矿井下无故障连续运行13 a、额定电压Un为10 kV、额定容量为500 kVA的矿用干式变压器进行了恒温电应力加速老化试验,老化期间以1 d为周期在屏蔽室环境下测量了干式变压器的局部放电(PD)信号,以2 d为周期进行了工频耐压试验;提取了局部放电信号的统计参量作为基础特征量,得出了各统计参量对应的价量趋势(PVT)图。研究结果表明各统计特征量在老化前期数据比较平稳,老化中期斜率绝对值明显增大,而老化末期均有明显的转折点,并且其变化趋势有明显改变。最后,依此提出了利用局部放电统计特征量及其变化规律诊断矿用干式变压器绝缘老化状态的新方法。

小波系数统计特征量密写分析方法

基于人类视觉系统(HVS)抗统计分析的小波域密写通过减小载体图像的小波系数绝对值来嵌入秘密信息,会导致零小波系数的概率急剧增加。针对该问题,提出小波系数统计特征量密写分析方法。在分析载体图像和载密图像小波系数直方图的基础上,通过计算图像的小波系数统计特征量判断是否存在秘密信息,由此实现密写分析。理论分析和实验结果表明,该方法能检测出基于HVS抗统计分析的小波域密写。

基于统计特征量和支持向量机的短期售电量预测研究

售电量预测是电网建设规划的重要依据。由于售电量预测是多种因素综合作用的多变量、非线性问题,传统的方法往往难以取得满意的预测效果。本文提出了一种基于统计特征量和支持向量机的短期售电量预测方法。选用对售电量影响度高的因素及其统计量做为特征因子,运用支持向量机进行建模和预测。实验结果表明,该方法预测准确较高,有着较为广阔的应用前景。

基于边缘统计特征的遥感图像融合改进方法

针对传统小波变换融合方法中未对高频分量作进一步分解从而忽略了细节信息的缺点,提出了一种基于区域边缘特征的小波包融合算法。该方法对小波包分解后的低频分量采用能量加权的融合规则,高频分量则利用各个子带的方向性,计算其边缘特征统计量,通过权值法得到融合系数。对SPOT多光谱图像和高分辨率图像进行融合实验,实验数据和理论分析表明,该方法的平均梯度等评价参数均有提高,在保持光谱信息的同时,有效地改进了图像的空间特征信息。

基于统计量特征的数据库指纹方法

在数据库中嵌入数字水印作为指纹是一种重要的数据库版权保护与身份溯源技术,它对推动数据的共享融合起到了重要的保障作用.针对现有数据库指纹方法在数据普适性上的不足开展研究,提出了一种基于统计量特征的数据库指纹方法.首先,采用了迭代哈希的数据划分方法将数据划分为多个子集;然后,通过最优化算法将过滤极值后的数据子集特征最大/最小化,根据基于最小错误率的贝叶斯决策计算得到最优阈值作为指纹信息.通过理论分析验证了该方法的可行性与有效性,同时也通过真实数据集上的实验结果证明了所提算法在抗攻击能力和普适性上的优势.

一种基于分形统计量特征的通信信号检测方法

针对低信噪比情况下的通信信号检测问题,提出了一种基于分形统计量特征的检测新方法。该方法通过对分形关联维数计算进行优化,全面分析了检测统计量高斯拟合与非高斯拟合处理思路,并结合提取信号的能量特征,增强了复杂背景中通信信号检测效果。设计了基于分形与能量的联合检测算法,实现更进一步优化。该新思路无需先验信息,具有良好的抗噪性,且稳健性强,工程实用性好。仿真结果显示新方法的检测性能较佳,且可在低信噪比情况下成功实现盲检测。

分析气体分子热运动的几个统计特征量

分析了一种对气体分子热运动统计平均值的不正确认识 ,并据气体分子的麦克斯韦分布 ,给出并分析了气体分子热运动

用于时间序列聚类分析的小波变换和特征量提取方法

利用小波变换的多尺度分辨功能,对时间序列数据进行多次Haar小波变换,将时间序列分解为尺度分量和细节分量;通过保留尺度分量,提取时间序列的趋势信息,并结合统计特征量计算,将时间序列的趋势信息与几种统计特征量组合在一起,构成SOM神经网络的输入向量,对时间序列进行聚类分析。通过在几类模拟时间序列数据上进行实验分析,取得了较好的实验效果。并将此方法应用到基于MODIS遥感影像的林地植被提取中,获得了较高的提取精度。

基于通信域和雷达域融合特征的无人机集群类型识别算法

目前已有无人机类型识别算法仅通过通信域或雷达域的信号特征实现单个无人机类型的识别,存在识别准确率低等问题。提出了一种基于通信信号和雷达信号融合特征的无人机集群类型识别算法。首先,提取集群通信信号的高阶累积量和瞬时特征统计量,并融合雷达航迹特征构建无人机集群特征矩阵。其次,提出一种改进的特征选择算法—二次筛选的近邻成分分析,对融合特征矩阵进行降维。最后,利用稀疏自编码器网络进行集群类型的识别。仿真结果表明,该算法显著降低了集群特征矩阵的维度(仅为原始矩阵维度的27%),同时在信噪比为0 dB时,对5种集群类型识别的正确率可达88%。

统计特征和Markov模型在三维模型分类中的应用

针对三维模型的分类问题,提出了一种基于统计特征量和Markov模型的分类算法。该算法对预处理后的三维模型进行几何切分,并提取切分后每块的统计特征。对三维模型各分块进行一定顺序的观测,可以获得由各分块的统计特征量构成的Markov模型的伪时间序列。再对不同类模型进行训练并得到各类模型对应的Markov模型参数。最后定义模型间的相似度度量,获得三维模型的分类结果。实验表明该算法在绝大多数类别的模型上分类效果较好,准确率达到90%以上。

利用宽带信号统计的鱼群资源量反演方法

针对鱼群资源量反演问题,建立了一种基于宽带回波信号统计的反演方法。首先考虑自然状态下鱼群活动的随机性,并通过回波信号波形简化,实现了对鱼群宽带回波脉冲压缩输出信号的建模。然后以信号强度变异系数作为统计特征量,完成了统计特征量与鱼群资源量的数值关系模型的推导。仿真与海试实验结果表明该方法能有效实现鱼群资源量的反演,且比已有的窄带反演方法误差更小、统计所需样本更少。与主流的回波积分法相比,该方法不依赖鱼群先验知识,且无需计算声呐信号的绝对声学量,具有很好的应用潜力。

融合规则与统计的微博新词发现方法

结合微博新词的构词规则自由度大和极其复杂的特点,针对传统的C/NC-value方法抽取的结果新词边界的识别准确率不高,以及低频微博新词无法正确识别的问题,提出了一种融合人工启发式规则、C/NC-value改进算法和条件随机场(CRF)模型的微博新词抽取方法。一方面,人工启发式规则是指对微博新词的分类和归纳总结,并从微博新词构词的词性(POS)、字符类别和表意符号等角度设计的微博新词的构词规则;另一方面,改进的C/NC-value方法通过引入词频、邻接熵和互信息等统计量来重构NC-value目标函数,并使用CRF模型训练和识别新词,最终达到提高新词边界识别准确率和低频新词识别精度的目的。实验结果显示,与传统方法相比,所提出的方法能有效地提高微博新词识别的F值。

翼型尾流场湍流特征的水筒PIV测试分析研究

翼型尾流场是一个典型的湍流场。文章在CSSRC空泡水筒中采用PIV技术对翼型尾流场进行了大子样试验测量,获得翼型尾流场的时均速度、雷诺应力、脉动速度均方根、湍流强度和平均涡量等统计特征量,并将试验结果与美国Notre Dame大学风洞试验结果作了比较,吻合较好。文中还利用PIV测量瞬时速度场计算了脉动速度空间相关系数和湍流积分尺度,分析了翼型尾流场湍流积分尺度与湍流强度的分布特征及湍流演化规律。

数字图像的不变特性与特征提取

讨论了两种字符特征向量的提取方法 .一种是基于平移、旋转和尺度不变性的图像变换法 ,另一种是强调字符形状和结构的方向特征量提取法 .比较试验的结果表明 ,通过计算字符图像中心矩的图像变换法具有比较稳定的特征值 ,有利于机器识别 .实验中通过最小距离法进行字符的分类识别 ,识别率达到 80 %以上 。

指纹认证的统计学方法及滤波器的参数分析

本文讨论了一种基于灰度值进行指纹认证的统计学方法 ,详细阐述了搜索中心点、确定特征提取区、调整特征区灰度、使用方向滤波器提取指纹特征等关键算法的细节 ,并对算法进行了理论分析 .此外 ,我们重点对滤滤算法中的滤波器模板尺寸、滤波方向娄等一些可调参数进行了优化研究 ,并给出了试验结果 .

基于NSCT变换和图像质量评价的拼接图像检测

基于NSCT的多分辨率、局域化、各向异性、平移不变性等特性,文章提出一种新的拼接图像检测方法,利用NSCT和图像质量评价提取出多维图像矩特征以捕获原始图像与伪造图像间的差异,最后利用SVM分类器对图像库进行训练和测试,得到了较好的试验结果。与同类方法相比文中运用了较少的特征向量维数达到了拼接检测目的。

结构参数对自激脉冲射流特性影响的统计分析

为了得到水下自激吸气脉冲射流冲击特性较优的喷嘴结构参数配比,以自行研制的自激吸气脉冲射流喷嘴为研究对象,运用数理统计的方法就水下自激吸气脉冲射流冲击脉动压力试验数据的均方差、脉动压力峰值和时均压力随上下喷嘴面积比、腔长下喷嘴比和腔径腔长比的变化进行分析,并检验了水下自激吸气脉冲射流冲击脉动压力试验数据的平稳性和正态分布.由试验结果可知,当围压小于0.4 MPa时,上下喷嘴面积比范围为1.96~4.84,最优范围1.96~4.00;当围压≤0.2 MPa时,腔长下喷嘴比范围2.8~4.4,最优值3.4,腔径腔长比范围为1.50~1.65或2.20~2.30,最优范围应为1.50~1.65.

基于移动网络用户体验质量评价的模糊层次分析

传统网络用户体验层次分析方法忽略了对用户体验质量评价的统计特征量的提取,导致用户体验质量评价的准确度偏低,网络服务不够满意。因此,提出基于移动网络用户体验质量评价的模糊层次分析方法。根据用户历史偏好数据分布构建移动网络用户体验质量分析模型,考虑移动网络用户在浏览网站时的行为特征参量,分析移动网络用户体验质量评价的模糊参数。通过计算用户之间的相似性特征量,采用模糊度特征聚类方法实现对移动网络用户体验质量评价的大数据挖掘和信息融合处理。基于此提取移动网络用户体验质量评价的统计特征量,结合用户-用户相似性分布和差异度特征,实现对移动网络用户体验质量评价的模糊层次分析。仿真实验结果表明,采用该方法分析移动网络用户体验质量评价的模糊层次具有更高的可靠性,提高了移动网络用户体验质量评价准确度,从而提高移动网络的服务质量。