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时间序列非平稳检测方法的对比分析 被引量:11
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作者 李庆雷 马楠 付遵涛 《北京大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期252-260,共9页
对比分析了检测时间序列是否平稳的两种方法:一种是基于简单的统计方法检测时间序列非平稳性的run-test(简称RT)方法(考虑了3种典型方法:均值RT、方差RT和标准差RT),另一种是利用动力非平稳检测的图示方法(space time-index,STI)。通过... 对比分析了检测时间序列是否平稳的两种方法:一种是基于简单的统计方法检测时间序列非平稳性的run-test(简称RT)方法(考虑了3种典型方法:均值RT、方差RT和标准差RT),另一种是利用动力非平稳检测的图示方法(space time-index,STI)。通过分析人工生成的已知平稳性的时间序列和实际湍流时间序列,对比了两种方法在时间序列非平稳检测上各自的优劣:RT方法简单、高效,但精确度低;STI方法精确度高,但复杂、低效。同时,分析了3种不同的RT方法对不同类型时间序列的平稳性检测能力,表明方差RT方法最适用于湍流时间序列非平稳性检测。 展开更多
关键词 时间序列 非平稳检测 RT方法 STI方法
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测试系统中非平稳信号的时频优化小波包检测算法 被引量:12
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作者 边海龙 陈光 +1 位作者 李林 苏义脑 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第3期498-502,共5页
非平稳信号为测试系统所测试分析的主要目标之一。对于这些信号传统的检测方法(例如:傅里叶变换)不能起到有效的分析作用。小波包变换是非平稳信号分析的常用工具。Shannon小波函数是现有的单小波家族中唯一能够对信号频域进行严格划分... 非平稳信号为测试系统所测试分析的主要目标之一。对于这些信号传统的检测方法(例如:傅里叶变换)不能起到有效的分析作用。小波包变换是非平稳信号分析的常用工具。Shannon小波函数是现有的单小波家族中唯一能够对信号频域进行严格划分的小波函数,但是由于其时域的非紧支性限制了其应用。本文通过对Shannon小波函数的时频联合优化,改善了其在非平稳信号检测过程中的性能;首先在时域上,改写其时域表达式,并保留其频域的紧支性,提升了其时域的紧支性;其次在频域上,提出了对Shannon小波函数频域滤波器的插值算法,改善其频域的滤波性能;再次,通过牛顿插值法给出了算法的快速实现;最后,做出了仿真实例。结果表明,通过本文的算法,改善了Shannon小波包变换的性能,使其成为测试系统关于非平稳信号检测的有效手段。 展开更多
关键词 Shannon小波包变换 时域提升 频域插值 平稳信号检测
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基于短时傅里叶变换检测非平稳信号的频域内插优化抗混叠算法 被引量:18
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作者 边海龙 陈光 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第2期284-288,共5页
非平稳信号的分析越来越受到人们的重视。短时傅里叶变换(STFT)是一种线性变换,避免了其他高次型非平稳信号分析方法中出现的交叉项的干扰,是分析非平稳信号的有力工具。短时傅里叶变换的基本思想是利用一个固定大小的滑动的窗口函数对... 非平稳信号的分析越来越受到人们的重视。短时傅里叶变换(STFT)是一种线性变换,避免了其他高次型非平稳信号分析方法中出现的交叉项的干扰,是分析非平稳信号的有力工具。短时傅里叶变换的基本思想是利用一个固定大小的滑动的窗口函数对信号进行分析,并假定信号在窗口内是平稳的,因此加窗变换所固有的混叠现象在短时傅里叶变换中依然存在。本文基于频域插值的思想,提出了基于频域内插抗混叠短时傅里叶变换的算法,首先分析了混叠产生的物理本质,然后以汉明窗为基础构造了频域内插的方法,并利用牛顿插值法得出插值的迭代求解方法,最后给出内插优化算法步骤。仿真实例验证了算法的可行性。 展开更多
关键词 短时傅里叶变换 内插 平稳信号检测 抗混叠 迭代算法
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基于Matlab的非平稳谐波检测方法仿真研究 被引量:4
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作者 刘争艳 郑恩让 马令坤 《化工自动化及仪表》 CAS 北大核心 2011年第1期69-71,共3页
针对传统的傅里叶变换对于检测非平稳谐波存在的缺陷,分析了两种非平稳谐波检测方法:短时傅里叶变换和小波变换。首先介绍了短时傅里叶变换和小波变换谐波检测方法的基本原理,然后通过Matlab使用上述两种方法对非平稳谐波模型进行了仿... 针对传统的傅里叶变换对于检测非平稳谐波存在的缺陷,分析了两种非平稳谐波检测方法:短时傅里叶变换和小波变换。首先介绍了短时傅里叶变换和小波变换谐波检测方法的基本原理,然后通过Matlab使用上述两种方法对非平稳谐波模型进行了仿真。理论分析和仿真结果表明,两种方法均可以达到检测非平稳谐波的目的,但又各有优缺点。 展开更多
关键词 傅里叶变换 平稳谐波检测 短时傅里叶变换 小波变换
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基于非平稳性和极化相干系数比的PolSAR图像建筑物检测 被引量:2
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作者 范庆辉 慕建君 +1 位作者 项德良 宋文青 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第12期3238-3244,共7页
为了提高全极化合成孔径雷达(PolSAR)图像中城区建筑物的检测精度,该文提出一种基于人造目标散射非平稳性和极化相干系数比的建筑物检测新方法。该方法首先对PolSAR图像进行滤波和方位向时频分解,得到多个子孔径图像,然后结合方位向非... 为了提高全极化合成孔径雷达(PolSAR)图像中城区建筑物的检测精度,该文提出一种基于人造目标散射非平稳性和极化相干系数比的建筑物检测新方法。该方法首先对PolSAR图像进行滤波和方位向时频分解,得到多个子孔径图像,然后结合方位向非平稳性检测和极化相干系数比来判断某个像素是否为建筑物。该文通过引入一种新的极化相干系数比从而使获取的建筑物检测结果优于传统非平稳性检测方法,能够有效去除具有布拉格散射的自然地物虚警从而提高检测精度。星载和机载PolSAR数据实验结果验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 极化合成孔径雷达 建筑物检测 子孔径分解 极化相干系数比 平稳检测
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面向教学资源的均值惩罚随机森林非平稳时序预测方法 被引量:2
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作者 罗佩 袁景凌 +1 位作者 陈旻骋 盛德明 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2021年第10期2089-2094,共6页
教学资源数据信息因多种因素影响,往往随时间推移呈现出周期变化和随机变动等特性,几种变化特性组合或叠加造成其时间序列的非平稳性.这些数据蕴含着大量的多源信息,如老师学生交互数据、学生请求资源数据等,合理地对面向教学资源非平... 教学资源数据信息因多种因素影响,往往随时间推移呈现出周期变化和随机变动等特性,几种变化特性组合或叠加造成其时间序列的非平稳性.这些数据蕴含着大量的多源信息,如老师学生交互数据、学生请求资源数据等,合理地对面向教学资源非平稳时序进行预测可以有效地促进在线教育平台提高用户使用体验感等.本文提出一种均值惩罚随机森林非平稳时序预测方法(PMP-RF),对通过了非平稳性检测的教学资源时序数据进行均值惩罚处理,采用随机森林模型对均值惩罚后的非平稳时序进行预测,从而得到预测值.对教学资源请求数据的预测结果表明,PMP-RF比传统的时间序列预测方法以及神经网络预测模型的精度更高,可以很好地应用在噪声较少的非平稳时序预测中. 展开更多
关键词 时间序列 平稳检测 均值惩罚处理 随机森林 预测
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一种暂稳态电力谐波的HVD检测方法 被引量:2
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作者 沈跃 刘国海 刘慧 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2011年第1期117-122,共6页
将希尔伯特振动分解(HVD)方法应用于非平稳电力谐波分析。在剖析非平稳多谐波信号的希尔伯特变换瞬时频率表达式基础上,通过低通滤波器直接估计出幅值最大谐波分量的瞬时频率,由同步检测获得相应的幅值和初相角,通过迭代运算自适应地检... 将希尔伯特振动分解(HVD)方法应用于非平稳电力谐波分析。在剖析非平稳多谐波信号的希尔伯特变换瞬时频率表达式基础上,通过低通滤波器直接估计出幅值最大谐波分量的瞬时频率,由同步检测获得相应的幅值和初相角,通过迭代运算自适应地检测出各次时变谐波分量参数。根据电网谐波的特点,设计一种满足性能指标的F IR低通滤波器实现HVD算法的关键环节,并采用波形匹配自适应边界延拓法避免截断处理的边界效应和累积误差。仿真表明,该方法能准确检测出频率波动和幅值突变等暂态谐波并适用于稳态谐波分析,与小波变换相比,无需选取基函数且精度与运算效率更高。 展开更多
关键词 电力系统 平稳谐波检测 频率波动 希尔伯特振动分解
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极化分解与子孔径分析相结合的极化SAR图像分类 被引量:1
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作者 王海江 皮亦鸣 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第10期65-70,共6页
本文提出了一种极化SAR图像分类的新方法,该方法将传统极化分解与子孔径分析结合起来。首先将全分辨率极化SAR图像分解成几个子孔径图像,利用子孔径分析对两类非平稳目标进行检测,得到场景中的非平稳目标。然后对全分辨率图像的相干矩... 本文提出了一种极化SAR图像分类的新方法,该方法将传统极化分解与子孔径分析结合起来。首先将全分辨率极化SAR图像分解成几个子孔径图像,利用子孔径分析对两类非平稳目标进行检测,得到场景中的非平稳目标。然后对全分辨率图像的相干矩阵进行特征分解,得到熵(H)和α角两个参数,并在H-α平面上对地面目标进行分类;最后,将非平稳目标检测结果与H/α分类结果结合起来,对极化SAR图像进行更为精细的分类。仿真结果表明,本文提出的方法取得了更好的分类效果。 展开更多
关键词 子孔径分析 极化SAR图像 平稳目标检测 H/α分类
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Demodulation spectrum analysis for multi-fault diagnosis of rolling bearing via chirplet path pursuit 被引量:1
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作者 LIU Dong-dong CHENG Wei-dong WEN Wei-gang 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2019年第9期2418-2431,共14页
The vibration signals of multi-fault rolling bearings under nonstationary conditions are characterized by intricate modulation features,making it difficult to identify the fault characteristic frequency.To remove the ... The vibration signals of multi-fault rolling bearings under nonstationary conditions are characterized by intricate modulation features,making it difficult to identify the fault characteristic frequency.To remove the time-varying behavior caused by speed fluctuation,the phase function of target component is necessary.However,the frequency components induced by different faults interfere with each other.More importantly,the complex sideband clusters around the characteristic frequency further hinder the spectrum interpretation.As such,we propose a demodulation spectrum analysis method for multi-fault bearing detection via chirplet path pursuit.First,the envelope signal is obtained by applying Hilbert transform to the raw signal.Second,the characteristic frequency is extracted via chirplet path pursuit,and the other underlying components are calculated by the characteristic coefficient.Then,the energy factors of all components are determined according to the time-varying behavior of instantaneous frequency.Next,the final demodulated signal is obtained by iteratively applying generalized demodulation with tunable E-factor and then the band pass filter is designed to separate the demodulated component.Finally,the fault pattern can be identified by matching the prominent peaks in the demodulation spectrum with the theoretical characteristic frequencies.The method is validated by simulated and experimental signals. 展开更多
关键词 rolling bearing demodulation spectrum multi-fault detection NONSTATIONARY chirplet path pursuit
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Single Trial Detection of Visual Evoked Potential by Using EMD and Wavelet Filtering Method
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作者 HE Ke-ren ZOU Ling +2 位作者 TAO Cai-lin MA Zheng-hua ZHOU Tian-tong 《Chinese Journal of Biomedical Engineering(English Edition)》 2011年第3期115-118,124,共5页
Empirical mode decomposition(EMD) is a new signal decomposition method, which could decompose the non-stationary signal into several single-component intrinsic mode functions (IMFs) and each IMF has some physical mean... Empirical mode decomposition(EMD) is a new signal decomposition method, which could decompose the non-stationary signal into several single-component intrinsic mode functions (IMFs) and each IMF has some physical meanings. This paper studies the single trial extraction of visual evoked potential by combining EMD and wavelet threshold filter. Experimental results showed that the EMD based method can separate the noise out of the event related potentials (ERPs) and effectively extract the weak ERPs in strong background noise, which manifested as the waveform characteristics and root mean square error (RMSE). 展开更多
关键词 EMD wavelet threshold ERP single trial extraction
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