基于多级频谱分析和能熵比的应答器系统设计

为解决传统应答器系统在模拟不同距离水下目标时易受强噪声干扰及转发时延精度不高的问题,提出一种粗-细两级波达时刻估计方法并开发一套高精度时延的可靠应答器系统.该系统主要由以信号采集、信号处理为主的上位机和以功率放大器、换能器为主的下位机组成.其中上位机利用多级频谱分析及其峰均比大于设定门限进行粗估计,初步获取信号的波头;再利用基于能熵比的双门限检测算法进行细估计,获得更精准的波达时刻,进而解决了时延不准的问题;最后,系统下位机通过TCP接收上位机传输的应答信号并在预定时刻应答回波信号.湖试结果显示,该系统的时延误差小于40 ms,具有高精度的转发时延优势,并且在强噪声干扰下具有良好的鲁棒性.

基于振动信号短时能熵比与DTW的高压断路器状态评估及故障诊断

针对高压断路器在线监测问题,提出了一种基于短时能熵比与动态时间规整(dynamic time warping, DTW)算法的高压断路器状态评估及故障诊断方法。首先对断路器正常工况下的振动信号与未知工况下的振动信号分别进行分帧,依次计算2组振动信号的短时能熵比;然后以正常工况信号计算得到的短时能熵比作为基准向量,以未知工况信号计算得到的短时能熵比作为测试向量输入DTW,得到2个输入向量的最优匹配路径;最后根据匹配路径的变化曲线判断断路器的工作状态。为验证该诊断方法的优越性,将原始信号及原始信号的短时能量作为输入向量输入DTW,结果表明,以短时能熵比作为DTW输入向量的故障诊断方法仅需1组正常工况下的振动信号作为基准,可快速、准确、直观地对断路器的运行状态进行评估判断,并可应用到高压断路器的在线监测中。

多窗谱减法和EMD改进的新型能熵比端点检测

在语音信号中测出语音的端点是极其重要的。在传统的端点检测方法有能零比,能熵比,频带方差法等。这些方法在信噪比较高的环境下可以准确的检测出语音的端点,但在信噪比相对较低的环境下检测的准确率就很低。本文提出了一种在对语音进行多窗谱减法降噪以后,在进行EMD改进的新型能零比特征参数语音端点检测的算法。这种算法通过对语音两个端点检测特征参数Teager能量和基本谱熵进行研究并提出新的语音参数,即为EMD改进的能熵比值来实现语音的端点检测。此算法仿真实验表示,与传统的能熵比端点检测法相比,该算法在不同低信噪比情况下有较高的端点检测正确率。

基于多窗谱估计谱减法和能熵比法的语音端点检测算法

语音端点检测是语音处理中非常关键的一个环节,目前主要的语音端点检测算法都侧重于语音特征参数的提取而忽略了之前的语音增强。论文提出一种基于多窗谱估计谱减法和能熵比的语音端点检测复合算法,该算法利用多窗谱估计谱减法将有噪声环境下的语音信号减噪,提高性噪比,达到语音增强的效果,再结合能熵比法进行端点检测。仿真结果表明,算法在低信噪比情况下,可以提高语音端点检测的正确率。

基于改进能熵比的维纳滤波语音增强算法

为了提高低信噪比环境下语音增强的效果、算法的鲁棒性.在基于维纳滤波算法的基础上,结合基于频域特征的语音端点检查算法,提出了一种新的语音增强算法.端点检测算法使用小波包ERB子带的谱熵和改进的频域能量的能熵比法.其中,小波包ERB子带的谱熵考虑了人耳听觉掩蔽模型和语音与噪声信号之间的频率分布之间的不同;频域能量利用了有语音帧和无语音帧的能量不同.维纳滤波算法实时采集语音数据并使用新的参数来区别无语音段和有语音段,并在无语音段平滑更新噪声谱.实验结果表明,该端点检测算法能够很好的区分有语音段和无语音段,这就使得在低信噪比的情况下语音增强效果得到了提升,同时算法的鲁棒性和实时性也得到了保障.在与其他两种算法对比中,得到了更好的语音增强效果.

低信噪比环境下子带能熵比端点检测算法

语音端点检测是将采集到的语音信号从复杂的噪声背景中提取出来,确定每段语音的开始和结束,是后续处理的基础。对于语音端点检测在低信噪比的复杂噪声环境下准确率低的问题,提出了一种多窗谱估计减噪和子带能熵比法结合的语音端点检测算法。该算法通过改进多窗谱谱减法对语音信号进行减噪,在分析了常规谱熵端点检测算法的基础上结合对数能量,以改进的子带能熵比作为阈值进行端点检测。实验表明,该算法在不同环境的低信噪环境下,准确率高,具有较高的鲁棒性。

基于子带能熵比的语音端点检测算法

准确地识别语音端点是语音识别过程中的一个重要步骤。在低信噪比环境下,为更好地增强语音和噪声的区分度,提高语音端点检测系统的准确率,在分析了常规子带谱熵端点检测算法的基础上结合子带能量,提出了一种基于子带能熵比的语音端点检测算法。该算法将子带能量和子带谱熵的比值作为端点检测的重要参数,以此设定阈值进行语音端点的检测。实验表明,该算法快速高效,具有较高的鲁棒性,在较低的信噪比环境下能准确地进行语音端点检测。

基于改进小波能熵和支持向量机的短时电能质量扰动识别

提出了一种基于改进小波能熵和支持向量机(SVM)的短时电能质量扰动识别方法。首先对采样信号进行小波多分辨分解与重构处理,然后引入滑动时间窗算法,从时-频域结合分析的角度,选用高频带的小波系数进行特征提取;提出了改进小波能熵算法,并用此计算相应的熵值作为扰动特征量,将这些特征量作为SVM的输入,实现短时电能质量扰动的辨识。通过原始小波能熵与改进小波能熵的对比,仿真结果表明了改进算法的有效性。

基于改进小波能熵的水下目标识别

文章研究了基于改进小波能熵和概率神经网络的水下目标识别方法。首先对水下目标辐射噪声信号进行小波变换多分辨率分解和重构,然后引入滑动时间窗,提取各分解子带在滑动时间窗内的改进小波能熵值作为目标识别的特征矢量,最后将特征矢量输入到概率神经网络中实现水下目标识别。对信号进行小波多分辨率分解可反映信号在不同频域上的特征,而引入滑动时间窗并在此基础上定义改进的小波能熵可反映信号的时域特征,因此改进小波能熵方法能同时反映信号的时频特征,更适合于水下目标特征提取。仿真结果表明了该方法的有效性。

基于信息熵理论的悬空管道失效分析

长输油气管道极易受到多种地质灾害影响,容易造成管道暴露、悬空,甚至断裂,严重威胁管道的安全。由于管道的失效过程受多种不确定性因素影响,因此,研究地质灾害作用下悬空管道的失效风险对管道的安全可靠运行具有重要的现实意义。为此,以黄土湿陷灾害为例,采用弹性地基梁模型对黄土湿陷作用下的悬空管道进行了受力分析,并基于信息熵理论提出了应变能熵的概念,建立了管道失效概率评价模型,得到了管道失效概率与黄土湿陷深度之间的关系,同时探讨了黄土湿陷长度与管道内压的变化对管道失效概率的影响。结果表明:1管道应变能熵能够全面反映管道在外力作用下的安全状态并能够对管道的失效风险进行定量评价;2与黄土湿陷后管道悬空长度相比,管道内压的变化对失效概率的影响相对较小,降低黄土湿陷后管道的悬跨长度可以大幅度降低管道的失效概率。

基于应变能熵的水冲管道失稳计算方法

为了研究洪水冲刷作用下长输油气管道裸露管段发生位移变形时的安全状态,提出了基于应变能熵的管道定量风险评价计算方法。介绍了洪水冲击管道时的受力状态,建立了更为贴近实际的弹性地基梁力学模型及计算方法。通过熵理论和能量理论相结合,提出了应变能熵的失稳风险评价计算方法,并进行了实例计算。通过实例计算表明:应变能熵的计算方法适用于洪水作用下管道的失稳风险计算,跨长、壁厚、内压等因素均会对管道的安全状态产生影响。该方法简便实用,且更充分利用了管材的力学特性,可以为生产运营提供参考及指导。

基于Tsallis小波熵的变压器励磁涌流识别方法

针对变压器励磁涌流和内部故障电流识别的热点问题,为了有效克服香农熵在对信号的小波分解系数进行特征提取时具有局限性的缺陷,达到提高识别的有效性和快速性的目的。提出了基于Tsallis小波能量熵和时间熵判据的变压器励磁涌流和内部故障电流的识别新方法。该方法将小波分析与Tsallis熵结合对变压器暂态信号进行分析,在小波能量谱的基础上,得到Tsallis小波能量熵判据,并根据时间熵的定义得到Tsallis小波时间熵判据,综合利用两种判据对暂态信号进行识别。该方法不仅可以成功识别励磁涌流,并且提高了识别的准确性、可靠性和灵敏性。MATLAB/Simulink仿真实验结果验证了所提方法的有效性和准确性。

基于小波包能熵谱的爆震特征频带及强度分析

在1台航空煤油直喷发动机上进行爆震试验,然后基于小波包分解的方法提取缸内压力信号中不同频带的高频压力分量,计算其范数能量熵并组成小波包能熵谱,分析不同爆震强度工况下小波包能熵谱中的能量分布情况以探究点燃式发动机的爆震特征频带,最后提出一种新的爆震评价指标。研究结果表明:此台发动机的爆震产生的高频压力能量主要分布在4.6~16.5 kHz频带内,其中爆震特征频带分布在9.9~16.5 kHz,且此频带的能量随爆震强度增加而明显增大;基于研究结果将小波包能熵谱中各高频压力分量能量熵的最大值(the maximum ofentropy,MOE)作为新的爆震评价指标,且新的爆震评价指标MOE与用Siemens VDO算法得到的爆震因子(KF)相关系数在0.91以上,说明MOE能清晰地反映出不同强度等级的爆震工况;最后用受试者工作特性曲线(receiver operating characteristic,ROC)估计爆震阈值,在转速为3500 r/min、节气门开度为30%的工况下,将MOE为0.355作为爆震阈值最为合理。

基于改进动态时间规整算法的终端波形比对方法

为深入挖掘配电终端录波性能分析,提出了一种用于一二次深度融合设备检测终端录波平台的改进型动态时间规整算法。通过分帧及加窗完成对波形的预处理,计算源信号波形与受噪声干扰的终端录波波形的短时能熵比;将两组波形的短时能熵比序列作为输入测试向量,利用DTW对两个波形的能熵比序列进行路径规划并求解相似度;计算两组短时能熵比序列的公共子串长度定义优化匹配系数,修正波形相似度。实验仿真和实测数据分析结果表明,结合能熵比与公共子串的DTW算法提升了算法的计算效率和准确率。实验证明该方法能为配电终端的录波性能评估提供数据支撑。

基于振动信号的高压断路器合闸特性参数在线检测方法研究

机械特性参数是评价断路器动作性能的有效依据,传统测试方法不能在线测试,且传感器安装复杂。提出了一种利用振动信号提取断路器合闸过程中运动时间参数的方法。首先根据断路器弹簧操作机构的工作原理,分析了断路器在合闸运动过程中各个部件之间的冲击引发的对应的振动;然后对采集到的存在噪声的干扰振动信号采用变分模态分解对其进行分解,选择与原始信号波形变化相一致的分量进行重构;最后采用基于短时能熵比的双门限法实现了振动信号时域内关键时刻点的时间参数的检测,完成了断路器合闸过程中时间参数的提取。通过振动信号的理论提取的时间参数和传统的动触头行程曲线提取的时间参数进行对比分析,验证了所提方法的正确性。

基于改进语音存在概率的自适应噪声跟踪算法

在非平稳环境下,由于时间递归平均噪声功率谱估计算法会出现跟踪延迟和估计误差等问题,本文采用一种新的方式对其核心部分语音存在概率(speech presence probability,spp)进行估计。利用时域的特征能量与频域的特征谱熵之间的比值-能熵比作为新的特征来构建其与spp的正比关系,从而得到当前语音帧的spp估计值;然后用双平滑系数对该值进行平滑;最后结合时间递归平均算法得到估计的噪声功率谱。该算法充分利用语音帧频点的特征信息控制spp的估计值,以此自适应地跟踪噪声变化。实验结果表明:在地空通信环境下,该方法能够准确且连续地跟踪噪声功率谱、快速响应其变化。集成到语音增强系统后,可以提高语音质量,降低残留噪声。

基于多角度特征提取的舵机故障诊断方法

针对舵机故障中的抖动问题,提出一种基于多角度特征提取的故障诊断方法.利用短时分析法分帧舵机数据,以获得短时平稳的时间序列;引入能熵比概念提取舵机数据帧内的电流特征,并利用动态时间规整思想提取舵机数据帧内的位置特征,形成多角度特征以增强输入特征的显著性.在此基础上,利用双向长短时记忆网络提高后续舵机故障分类过程的准确性.通过某型舵机抖动实测数据的仿真,并与传统长短时记忆网络的故障诊断结果比较,验证了所提方法的有效性.

装甲车内背景下的语音端点检测的改进

以模拟装甲车内部环境噪声对带噪语音进行端点检测,旨在通过设计良好的端点检测算法来提高后续语音增强的效果。从实战角度出发,语音端点检测的需求为较高的准确性和实时性以及鲁棒性。结合语音信号特性,采取以谱减法作为预处理的基础上通过能熵比对带噪语音进行端点检测,通过实验仿真的方式证明其可行性。

用于大规模语料库建设的一种汉语语句切分方法

在语音识别和语音合成大规模语料库的构建中,需要把较长内容的语音文件切分成一定字数要求的语音数据文件和对应的文本文件。一种有效的自动切分方法是通过对单字占用时间的预测和元音主体数目的统计来评估切分点的位置,实现对语音数据的自动切分。实验表明,使用该方法进行切分的一次成功率可以达到92.8%,参数适当调整后的二次成功率为96.3%。整个切分过程中,进行人工调整的工作量很小,适合快速构建大规模语料库。