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小波包能量谱和神经网络的开关柜局部放电自动检测方法 被引量:1
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作者 赵昊然 陆智勇 +1 位作者 江明 刘立石 《自动化与仪表》 2024年第2期92-96,共5页
为可靠掌握开关柜的运行状态,精准检测其局部放电现象,提出小波包能量谱和神经网络的开关柜局部放电自动检测方法。该方法采用数字处理技术和模糊参数识别方法,去除信号中的混频信号,获取新的开关柜运行信号;利用小波包分解方法分解该信... 为可靠掌握开关柜的运行状态,精准检测其局部放电现象,提出小波包能量谱和神经网络的开关柜局部放电自动检测方法。该方法采用数字处理技术和模糊参数识别方法,去除信号中的混频信号,获取新的开关柜运行信号;利用小波包分解方法分解该信号,处理信号中噪声信号的同时,提取局部放电的能量谱特征,将该特征输入径向基神经网络中,完成开关柜局部放电的分类检测。测试结果表明,该方法可有效去除混频信号,并且降低信号噪声;处理后信号的失真率和畸变率极低,应用性能较好;可完成开关柜不同类别的局部放电信号检测。 展开更多
关键词 时频分析 馈线终端 自动化 联调测试 能量特征 混频信号
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Hilbert边际能量谱在语音情感识别中的应用 被引量:5
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作者 叶吉祥 胡海翔 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第7期203-207,共5页
情感特征的提取是语音情感识别的重要方面。由于传统信号处理方法的局限,使得提取的传统声学特征特别是频域特征并不准确,不能很好地表征语音的情感特性,因而对情感识别率不高。利用希尔伯特黄变换(HHT)对情感语音进行处理,得到情感语... 情感特征的提取是语音情感识别的重要方面。由于传统信号处理方法的局限,使得提取的传统声学特征特别是频域特征并不准确,不能很好地表征语音的情感特性,因而对情感识别率不高。利用希尔伯特黄变换(HHT)对情感语音进行处理,得到情感语音的希尔伯特边际能量谱;通过对不同情感语音的边际能量谱基于Mel尺度的比较分析,提出了一组新的情感特征:Mel频率边际能量系数(MFEC)、Mel频率子带频谱质心(MSSC)、Mel频率子带频谱平坦度(MSSF);利用支持向量机(SVM)对5种情感语音即悲伤、高兴、厌倦、愤怒和平静进行了识别。实验结果表明,通过该方法提取的新的情感特征具有较好的识别效果。 展开更多
关键词 Mel尺度 Hilbert边际能量 边际能量特征 情感识别
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特征提取和最小二乘支持向量机的水下目标识别 被引量:2
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作者 葛召华 李明亮 +1 位作者 庄磊 李莹 《舰船科学技术》 北大核心 2022年第15期131-134,共4页
以提升水下目标识别效果为目的,提出特征提取和最小二乘支持向量机的水下目标识别方法。该方法利用水听器采集水下目标声信号后,通过倒谱方式去除信号内噪声获得水下目标原始信号,再使用Wigner高阶谱方法获得水下目标原始信号的子带能... 以提升水下目标识别效果为目的,提出特征提取和最小二乘支持向量机的水下目标识别方法。该方法利用水听器采集水下目标声信号后,通过倒谱方式去除信号内噪声获得水下目标原始信号,再使用Wigner高阶谱方法获得水下目标原始信号的子带能量特征与谱能量特征,并将该特征作输入到最小二乘支持向量机内,利用最小二乘支持向量机分类器获取水下目标识别结果。实验结果表明:该方法可有效去除水下目标声信号内噪声信号,获得波动较为规整的水下目标原始声信号,且提取的水下目标声信号子带能量特征和谱能量特征与其时域较为吻合;识别不同类型水下目标时的精度高达0.978左右,识别水下目标精度较高。 展开更多
关键词 特征提取 谱能量特征 支持向量机 水下目标识别 声信号
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C^+离子注入Si单晶形成SiC埋层中Si2p的特征能量损失谱 被引量:3
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作者 严辉 陈光华 +1 位作者 黄世平 郭伟民 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 1998年第5期876-880,共5页
利用metalvaporvacuumarc离子源产生的C+离子,注入单晶Si衬底,得到了SiC埋层.利用X射线光电子能谱,研究了SiC埋层中Si2p的特征能量损失谱.结果表明:Si2p的特征能量损失谱依赖于SiC埋层... 利用metalvaporvacuumarc离子源产生的C+离子,注入单晶Si衬底,得到了SiC埋层.利用X射线光电子能谱,研究了SiC埋层中Si2p的特征能量损失谱.结果表明:Si2p的特征能量损失谱依赖于SiC埋层中C原子的浓度分布,并且与SiC埋层的有序度对应. 展开更多
关键词 薄膜 埋层 碳离子注入 硅单晶 特征能量损失
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基于改进小波变换的造纸厂电力设备故障诊断研究 被引量:3
5
作者 叶楠 梁皓 +2 位作者 杨彪 娄鹏 陈南 《造纸科学与技术》 2023年第3期31-36,共6页
造纸厂电力设备长期在潮湿而且阴暗的环境中运行,很容易发生各种故障。以往诊断方法在故障特征提取环节多采用集中式提取,这种提取方法很容易漏掉细节信息,导致最后故障诊断结果错误。针对这一点,研究一种基于改进小波变换的造纸厂电力... 造纸厂电力设备长期在潮湿而且阴暗的环境中运行,很容易发生各种故障。以往诊断方法在故障特征提取环节多采用集中式提取,这种提取方法很容易漏掉细节信息,导致最后故障诊断结果错误。针对这一点,研究一种基于改进小波变换的造纸厂电力设备故障诊断方法。利用加速度传感器采集造纸厂电力设备故障信号并实施滤波和放大处理。利用果蝇算法改进小波变换算法,利用改进小波变换分解电力设备故障信号,计算每一分解部分的能量并提取小波能量谱,组成特征向量,实现信号特征分布式提取。利用深度置信网络构建故障诊断模型,以小波能量谱特征向量为输入,得出造纸厂电力设备故障类型。结果表明:造纸机1发生润滑故障,造纸机2发生疲劳故障;造纸机3发生磨损故障。以上诊断结果与实际结果相同,说明诊断结果是准确的,证明了所研究诊断方法的有效性。 展开更多
关键词 改进小波变换 造纸厂电力设备 小波能量特征 深度置信网络 故障诊断方法
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光纤光栅型平面冲击信号方向识别的小波包分析 被引量:2
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作者 王为 张宝菊 尹晓慧 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2011年第12期1392-1395,共4页
介绍了光纤光栅传感器检测平面冲击信号的方向识别技术的重要性;构建了基于小波包分解的能量谱特征向量,说明了能量谱特征向量用于诊断系统参数改变或损伤故障的原理;搭建了基于非平衡M-Z干涉仪和PGC相位解调技术的光纤光栅平面冲击信... 介绍了光纤光栅传感器检测平面冲击信号的方向识别技术的重要性;构建了基于小波包分解的能量谱特征向量,说明了能量谱特征向量用于诊断系统参数改变或损伤故障的原理;搭建了基于非平衡M-Z干涉仪和PGC相位解调技术的光纤光栅平面冲击信号检测系统;测试了与光纤光栅传感器轴向夹角为0°,30°,45°,60°,90°等方向的平面冲击信号;通过Fourier分析表明不同方向的冲击信号频谱的能量随冲击方向变化而改变;描绘了基于小波包分解构造的能量谱特征向量与冲击信号方向的关系,结果显示两者具有理想的余弦关系;实验表明基于小波包分解的能量谱特征向量能很好的识别平面冲击信号的方向。 展开更多
关键词 光纤光栅 平面冲击 小波包分解 能量特征向量 方向识别
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一种空间目标RCS序列的姿态异常检测方法 被引量:4
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作者 胡盟霄 来嘉哲 徐灿 《中国空间科学技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期72-79,共8页
准确、快速判断空间目标姿态运动模式异常,对于空间目标监测具有重要意义。针对空间目标雷达散射截面(Radar Cross Section,RCS)序列,提出一种基于小波包分解(Wavelet Packet Decomposition,WPD)能量谱特征的无监督机器学习异常检测方法... 准确、快速判断空间目标姿态运动模式异常,对于空间目标监测具有重要意义。针对空间目标雷达散射截面(Radar Cross Section,RCS)序列,提出一种基于小波包分解(Wavelet Packet Decomposition,WPD)能量谱特征的无监督机器学习异常检测方法,并采用单类支持向量机(One Class Support Vector Machine,OCSVM)验证异常检测效果。设置了几种典型异常场景进行仿真分析,试验结果表明,该方法能有效检测出三轴稳定类空间目标发生失稳旋转的姿态异常。相比于传统统计参数特征、小波变换统计参数特征及能量特征的姿态判别方法,具有检测概率高、鲁棒性好的特点。 展开更多
关键词 小波包分解 能量特征 雷达散射截面序列 单类支持向量机 姿态异常检测
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Application of Wavelet Packet Energy Spectrum to Extract the Feature of the Pulse Signal 被引量:2
8
作者 曹佃国 武玉强 +1 位作者 石学文 王鹏 《Journal of Measurement Science and Instrumentation》 CAS 2010年第3期304-306,共3页
The wavelet packet is presented as a new kind of multiscale analysis technique followed by Wavelet analysis. The fundamental and realization arithmetic of the wavelet packet analysis method are described in this paper... The wavelet packet is presented as a new kind of multiscale analysis technique followed by Wavelet analysis. The fundamental and realization arithmetic of the wavelet packet analysis method are described in this paper. A new application approach of the wavelet packed method to extract the feature of the pulse signal from energy distributing angle is expatiated. It is convenient for the microchip to process and judge by using the wavelet packet analysis method to make the pulse signals quantized and analyzed. Kinds of experiments are simulated in the lab, and the experiments prove that it is a convenient and accurate method to extract the feature of the pulse signal based on wavelet packed-energy spectrumanalysis. 展开更多
关键词 wavelet packed energy spectrum pulse signal
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Ultra High Energy Cosmic Rays: Spectral Signatures and Observations
9
作者 Svetlana Grigorieva 《Journal of Physical Science and Application》 2014年第6期393-397,共5页
The observations of Ultra High Energy Cosmic Rays (UHECR) are renewed, focusing on the energy spectra as measured by HiRes, Telescope Array (TA) and Auger detectors (PAO). It is found that highest energy Auger s... The observations of Ultra High Energy Cosmic Rays (UHECR) are renewed, focusing on the energy spectra as measured by HiRes, Telescope Array (TA) and Auger detectors (PAO). It is found that highest energy Auger steepening does not agree with GZK cutoff, which is most probably explained by the nuclei mass composition detected by Auger. At present the difference in mass composition in Auger and HiRes/TA data remains the main unsolved problem of UHECR origin. 展开更多
关键词 Ultrahigh energy cosmic ray origin CMB radiation GZK cutoff.
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Analysis of Electroencephalogram Based on Wavelet Spectrum and Wavelet Entropy
10
作者 YOU Rong-yi 《Chinese Journal of Biomedical Engineering(English Edition)》 2011年第3期119-124,共6页
Based on discrete wavelet transform, both relative wavelet energy (RWE) and segment wavelet entropy (SWE) of electroencephalogram (EEG) are defined in this paper. The RWE provides quantitatively the information ... Based on discrete wavelet transform, both relative wavelet energy (RWE) and segment wavelet entropy (SWE) of electroencephalogram (EEG) are defined in this paper. The RWE provides quantitatively the information about the relative energy associated with different frequency bands present in the EEG. The SWE carries information about the degree of order or disorder associated with different time segment of EEG evolution, which can determine the time-segment loealizations of abnormal dynamic processes of brain activity due to the localization characteristics of the wavelet transform. The experimental results show that the RWE and SWE are different between epileptic EEGs and normal EEGs, which demonstrate that the RWE and the SWE are helpful to analyze the dynamic behavior of different EEGs. 展开更多
关键词 relative wavelet energy (RWE) wavelet spectrum segment waveletentropy (SWE)
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