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基于功率谱包络能量和SVM的舰用发动机故障诊断方法
1
作者
崔建国
刘宝胜
+2 位作者
王桂华
于明月
高阳
《计算机测量与控制》
2015年第12期3953-3955,3965,共4页
发动机是军舰上的重要部件之一,其稳定性对军舰的正常航行具有重要影响;以舰用发动机关键部件(主泵轴承)为具体研究对象,提出了基于功率谱包络能量和支持向量机相结合的故障诊断方法;首先获取了大量可表征舰用发动机主泵轴承健康状态的...
发动机是军舰上的重要部件之一,其稳定性对军舰的正常航行具有重要影响;以舰用发动机关键部件(主泵轴承)为具体研究对象,提出了基于功率谱包络能量和支持向量机相结合的故障诊断方法;首先获取了大量可表征舰用发动机主泵轴承健康状态的振动加速度信息,对其进行功率谱分析,获得其功率谱的包络能量;以获取的舰用发动机主泵轴承功率谱的包络能量构建特征向量,并设计基于SVM的舰用发动机主泵轴承故障诊断模型,对主泵轴承的故障进行诊断研究;研究结果表明,采用基于功率谱包络能量和SVM相结合的舰用发动机关键部件故障诊断方法,可以很好实现主泵轴承的故障诊断效能,为舰用发动机主泵轴承故障诊断的工程应用奠定了基础。
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关键词
舰用发动机
功率
谱
包
络
能量
主泵轴承
支持向量机
故障诊断
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职称材料
基于改进GFCC特征参数的广播音频语种识别
被引量:
1
2
作者
邵玉斌
陈亮
+1 位作者
龙华
杜庆治
《吉林大学学报(理学版)》
CAS
北大核心
2022年第2期417-424,共8页
针对广播音频语种识别中与语种识别无关的特征对识别结果产生影响的问题,提出一种基于伽马频率倒谱系数的改进特征参数的语种识别方法.通过提取每帧信号的能量谱包络,去除部分与说话人相关的特征,采用Gammatone滤波器组滤波,经离散余弦...
针对广播音频语种识别中与语种识别无关的特征对识别结果产生影响的问题,提出一种基于伽马频率倒谱系数的改进特征参数的语种识别方法.通过提取每帧信号的能量谱包络,去除部分与说话人相关的特征,采用Gammatone滤波器组滤波,经离散余弦变换后再进行倒谱提升,得到改进的伽马频率倒谱系数特征参数.将广播音频信号提取特征参数输入隐Markov模型中进行训练测试,得到的语种识别结果表明,该方法有效提升了广播音频语种识别的准确率,优于目前使用的伽马频率倒谱系数特征及其衍生方法.
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关键词
广播音频语种识别
能量谱包络
倒
谱
提升
改进伽马频率倒
谱
系数
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职称材料
题名
基于功率谱包络能量和SVM的舰用发动机故障诊断方法
1
作者
崔建国
刘宝胜
王桂华
于明月
高阳
机构
沈阳航空航天大学自动化学院
沈阳发动机设计研究所
出处
《计算机测量与控制》
2015年第12期3953-3955,3965,共4页
基金
航空科学基金(2010ZD54012)
国防预研项目(A0520110023)
+1 种基金
国防基础科研项目(Z052012B002)
辽宁省自然科学基金(2014024003)
文摘
发动机是军舰上的重要部件之一,其稳定性对军舰的正常航行具有重要影响;以舰用发动机关键部件(主泵轴承)为具体研究对象,提出了基于功率谱包络能量和支持向量机相结合的故障诊断方法;首先获取了大量可表征舰用发动机主泵轴承健康状态的振动加速度信息,对其进行功率谱分析,获得其功率谱的包络能量;以获取的舰用发动机主泵轴承功率谱的包络能量构建特征向量,并设计基于SVM的舰用发动机主泵轴承故障诊断模型,对主泵轴承的故障进行诊断研究;研究结果表明,采用基于功率谱包络能量和SVM相结合的舰用发动机关键部件故障诊断方法,可以很好实现主泵轴承的故障诊断效能,为舰用发动机主泵轴承故障诊断的工程应用奠定了基础。
关键词
舰用发动机
功率
谱
包
络
能量
主泵轴承
支持向量机
故障诊断
Keywords
warship engine
power spectral envelope energy
main pump bearings
support vector machines
fault diagnosis.
分类号
TP211.2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于改进GFCC特征参数的广播音频语种识别
被引量:
1
2
作者
邵玉斌
陈亮
龙华
杜庆治
机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
出处
《吉林大学学报(理学版)》
CAS
北大核心
2022年第2期417-424,共8页
基金
国家自然科学基金(批准号:61761025).
文摘
针对广播音频语种识别中与语种识别无关的特征对识别结果产生影响的问题,提出一种基于伽马频率倒谱系数的改进特征参数的语种识别方法.通过提取每帧信号的能量谱包络,去除部分与说话人相关的特征,采用Gammatone滤波器组滤波,经离散余弦变换后再进行倒谱提升,得到改进的伽马频率倒谱系数特征参数.将广播音频信号提取特征参数输入隐Markov模型中进行训练测试,得到的语种识别结果表明,该方法有效提升了广播音频语种识别的准确率,优于目前使用的伽马频率倒谱系数特征及其衍生方法.
关键词
广播音频语种识别
能量谱包络
倒
谱
提升
改进伽马频率倒
谱
系数
Keywords
broadcast audio language identificaition
energy spectrum envelope
cepstrum lifting
improved gamma frequency cepstrum coefficient
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN912.3 [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
基于功率谱包络能量和SVM的舰用发动机故障诊断方法
崔建国
刘宝胜
王桂华
于明月
高阳
《计算机测量与控制》
2015
0
下载PDF
职称材料
2
基于改进GFCC特征参数的广播音频语种识别
邵玉斌
陈亮
龙华
杜庆治
《吉林大学学报(理学版)》
CAS
北大核心
2022
1
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职称材料
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