基于小波空间特征谱熵的数字图像识别

针对目前数字图像识别准确率不高的问题,重点研究了基于小波空间特征谱熵的图像特征提取方法。该方法利用小波变换前后能量不变的原理,构造小波能量模式矩阵,对该矩阵进行奇异值分解,并求取了奇异值的特征谱熵作为图像的特征。实验结果表明,本文提出的图像特征提取方法能够获得很高的图像正确识别率,证明了该方法的有效性和实用性。

基于功率谱熵的无线电引信目标与干扰信号分类方法

无线电调频引信在战场环境容易受到干扰信号的干扰导致早炸,丧失打击能力。为提升无线电调频引信抗干扰能力,准确识别引信目标与干扰信号,提出一种基于功率谱熵特征的无线电调频引信目标与干扰信号分类识别方法。利用实测采集的无线电引信检波端输出信号,通过提取目标和干扰信号的功率谱指数熵和Renyi熵特征构成特征向量,作为K邻近(KNN)分类器的输入进行目标和干扰信号分类识别,并利用5-折交叉检验方法对其进行验证。结果表明:目标和干扰信号的功率指数熵和Renyi熵具有显著差异性,使用KNN分类器对其进行分类识别时,最高的识别准确率可达99.47%。

基于小波空间特征谱熵的光学图像识别研究

针对目前光学图像识别准确率不高的问题，重点研究了基于小波空间特征谱熵的图像特征提取方法。该方法利用小波变换前后能量不变的原理，构造小波能量模式矩阵，对该矩阵进行奇异值分解，并求取奇异值的特征谱熵作为图像的特征。同时，还结合反向传播神经网络来进行图像识别。实验结果表明，所提出的图像特征提取方法能够获得较高的图像正确识别率，证明了该方法的有效性。

400年来北极巴罗角的温度变化特征

近４００年湖泊岩芯温度记录揭示，巴罗地区总的变化趋势是升温，平均升温速率为每百年０．４℃，但近２００年呈降温趋势。熵谱分析表明，近代巴罗地区温度波动存在３３年、４０年、２９年周期和９０年左右的世纪周期；１９２１～１９９４年巴罗气象台逐月温度资料统计分析和熵谱分析表明，现代巴罗温度变化有４个月、半年、１４个月、１６个月、３年、４年、７年和１０年周期。

基于支持向量机的转子振动故障融合诊断技术

针对某些大型复杂旋转机械振动信号特征提取和故障样本获取难的问题,提出了一种基于小波包特征谱熵支持向量机(SVM)的转子振动故障融合诊断方法.通过转子实验台模拟了转子振动的4种典型故障,并采集其振动故障数据.用小波包对振动故障信号进行分解,提取故障信息含量大的频带并计算出其小波特征谱熵作为故障特征,建立故障诊断模型.通过对故障类别的区分和故障严重程度的判断,验证了该方法在解决转子振动故障信号的特征提取及小样本情况下的故障诊断问题等方面是有效的.

基于高分辨VMD和SVM的三电平变频器开路故障诊断

针对NPC三电平变频器逆变部分开关管开路故障信号微弱,受负载影响较大,诊断较难的问题,提出了基于高分辨变分模态分解和支持向量机的故障诊断方法。首先依据中心频率法对变分模态分解算法中的分解尺度进行参数寻优,然后利用故障信号的能量特性构造本征模态分量的能谱熵序列作为变频器故障状态特征参量,最后通过支持向量机实现三电平变频器开路故障类型识别。仿真结果表明,与传统变分模态分解相比,高分辨变分模态分解对故障信号的分解分辨率更高,得到的能谱熵特征序列通过支持向量机对不同开路故障类型的区分能力更强,在样本较少的情况下能对三电平变频器开路故障进行有效的诊断。

基于HHT算法的公路沥青老化前后流变特性提取方法

为了准确衡量公路沥青老化情况,提出了基于HHT算法的公路沥青老化前后流变特性提取方法。以兰炼-90(LAL)、埃索-90(ESSO)2种公路建设使用基质沥青为原料进行老化试验,基于希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform:HHT)算法,采用经验模式分解计算沥青老化前后流变时域信号,获取基本模式分量,经Hibert变换后,绘制沥青老化前后流变信号的边际谱,依据边际谱,提取沥青老化流变特性的谱能量与谱熵特征。通过试验验证沥青老化前后特性,两种沥青在温度为80℃下的旋转黏度最高,LAL沥青耐高温能力和变形能力均高于ESSO沥青,老化天数为18天时,ESSO沥青的稳定度损失率较LAL沥青高2.5%左右;LAL耐老化能力高于ESSO沥青;可通过所提方法提取到LAL沥青老化前后流变特性的边际谱以及三种边际谱熵特征,衡量沥青老化情况。