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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
1
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边际能量谱 边际能量特征 情感识别
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局部Hilbert边际能量谱在滚动轴承故障诊断中的应用 被引量:2
2
作者 杨恭勇 周小龙 +1 位作者 李家飞 梁秀霞 《东北电力大学学报》 2017年第2期77-81,共5页
针对滚动轴承振动信号非线性的特点,提出一种基于局部希尔伯特边际能量谱和马氏距离判别法相结合的故障诊断方法。首先,采用镜像延拓方法抑制经验模态方法将待分析信号分解成多阶固有模态函数和的形式,并根据相关性判别算法选取含有主... 针对滚动轴承振动信号非线性的特点,提出一种基于局部希尔伯特边际能量谱和马氏距离判别法相结合的故障诊断方法。首先,采用镜像延拓方法抑制经验模态方法将待分析信号分解成多阶固有模态函数和的形式,并根据相关性判别算法选取含有主要故障信息的IMF分量;其次,利用局部Hilbert边际能量谱提取故障信号能量特征参数;最后,利用马氏距离算法对滚动轴承的工作状态进行判别。通过相关试验证明了此方法的有效性,具有一定的工程应用价值。 展开更多
关键词 经验模态分解 局部hilbert边际能量谱 马氏距离 滚动轴承 故障诊断
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基于LCD和局部Hilbert边际能量谱的滚动轴承故障特征提取方法 被引量:5
3
作者 杨潘 李东文 曾鸣 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期9-12,共4页
在定义局部Hilbert边际能量谱的基础上,提出了一种基于局部特征尺度分解(Local characteristic-scale decomposition,LCD)和局部Hilbert边际能量谱的滚动轴承故障特征提取方法。采用LCD方法对滚动轴承原始振动信号进行分解得到若干内禀... 在定义局部Hilbert边际能量谱的基础上,提出了一种基于局部特征尺度分解(Local characteristic-scale decomposition,LCD)和局部Hilbert边际能量谱的滚动轴承故障特征提取方法。采用LCD方法对滚动轴承原始振动信号进行分解得到若干内禀尺度分量(Intrinsic scale component,ISC),然后对各个ISC分量进行Hilbert解调得到信号的时频分布。根据信号时频分布中能量分布确定频率段的下限和上限频率,从而得到相应的局部Hilbert边际能量谱,计算该频率段内信号的能量并将其作为故障特征参数。实验分析结果表明,所提出的方法能有效地提取滚动轴承故障特征信息。 展开更多
关键词 局部特征尺度分解 局部hilbert边际 能量 能量 滚动轴承 故障诊断
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基于LMD边际谱能量熵的高压断路器机械故障诊断 被引量:1
4
作者 王国东 马莉 +1 位作者 李科云 万钧 《仪器仪表与分析监测》 CAS 2024年第1期17-22,共6页
断路器分合闸振动信号蕴含着丰富的机械特征信息,为准确提取其特征,提出一种基于LMD边际谱能量熵与GPSO算法相结合的高压断路器机械故障诊断方法。首先将原始振动信号进行小波软阈值去噪处理,然后将去噪后的信号利用LMD进行分解,获取若... 断路器分合闸振动信号蕴含着丰富的机械特征信息,为准确提取其特征,提出一种基于LMD边际谱能量熵与GPSO算法相结合的高压断路器机械故障诊断方法。首先将原始振动信号进行小波软阈值去噪处理,然后将去噪后的信号利用LMD进行分解,获取若干反映断路器操动过程中机械状态信息的PF分量;然后依据各PF分量与原始信号相关性确定包含主要状态信息的PF分量,并将前3阶分量进行希尔伯特变换(Hilbert变换),求取其边际谱能量熵作为特征向量;最后将特征向量输入到GPSO-SVM分类器,实现断路器机械故障诊断。实验结果表明:LMD边际谱能量熵能准确反映断路器机械故障特征,GPSO-SVM可有效辨识断路器机械故障。 展开更多
关键词 高压断路器 LMD hilbert变换 边际能量 GPSO-SVM
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基于经验小波变换与Hilbert边际谱的电缆局部放电定位方法
5
作者 冯新宇 柴侨峥 +3 位作者 付志伟 秦雨 李亚妮 刘晓磊 《黑龙江科技大学学报》 CAS 2024年第5期805-811,共7页
针对背景噪声干扰和放电信号匹配影响电缆局部放电定位精度的问题,提出一种基于经验小波变换与Hilbert边际谱的局部放电定位处理方法。通过建立振荡波电压局部放电仿真模型产生局部放电信号,经EWT分解信号,获取多分辨率分量。采用Hilber... 针对背景噪声干扰和放电信号匹配影响电缆局部放电定位精度的问题,提出一种基于经验小波变换与Hilbert边际谱的局部放电定位处理方法。通过建立振荡波电压局部放电仿真模型产生局部放电信号,经EWT分解信号,获取多分辨率分量。采用Hilbert变换对MRA分量求其边际谱能量值,计算脉冲匹配,将放电信号接收时间代入行波公式计算出故障位置。结果表明,该方法可以有效实现放电信号匹配,与传统定位方法相比,精度更高,定位误差达到0.33%。 展开更多
关键词 局部放电 脉冲匹配 振荡波 经验小波变换 故障定位 边际能量
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基于VMD-Hilbert边际谱能量熵和SVM的高压断路器机械故障诊断 被引量:22
6
作者 杨秋玉 阮江军 +2 位作者 黄道春 邱志斌 庄志坚 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第3期11-19,共9页
针对高压断路器分、合闸动作过程中产生的振动信号持续时间短暂及强烈的非线性非平稳性,导致的特征提取困难问题,提出一种变分模态分解(VMD)-希尔伯特(Hilbert)边际谱能量熵,及支持向量机(SVM)的高压断路器振动信号组合特征提取和机械... 针对高压断路器分、合闸动作过程中产生的振动信号持续时间短暂及强烈的非线性非平稳性,导致的特征提取困难问题,提出一种变分模态分解(VMD)-希尔伯特(Hilbert)边际谱能量熵,及支持向量机(SVM)的高压断路器振动信号组合特征提取和机械故障诊断方法。采用VMD对高压断路器振动信号进行分解,得到一系列反映振动信号局部特性的本征模态函数(IMF);对IMF进行Hilbert变换,并求取对高压断路器机械状态变化敏感的Hilbert边际谱能量熵作为特征向量;将特征向量输入到SVM分类器,实现高压断路器机械故障的智能诊断。试验结果表明:该方法能够准确识别高压断路器的常见机械故障类型,具有一定的工程应用价值。 展开更多
关键词 高压断路器 变分模态分解 希尔伯特边际 能量 支持向量机 机械故障识别
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Hilbert能量谱及其在齿轮故障诊断中的应用 被引量:27
7
作者 于德介 程军圣 杨宇 《湖南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第4期47-50,共4页
将Hilbert Huang变换引入齿轮故障诊断,提出了局部Hilbert能量谱的概念,同时建立了一种基于Hilbert Huang变换的齿轮故障诊断方法:Hilbert能量谱方法.该方法首先采用EMD方法将齿轮故障振动信号分解为若干个固有模态函数(IntrinsicModeFu... 将Hilbert Huang变换引入齿轮故障诊断,提出了局部Hilbert能量谱的概念,同时建立了一种基于Hilbert Huang变换的齿轮故障诊断方法:Hilbert能量谱方法.该方法首先采用EMD方法将齿轮故障振动信号分解为若干个固有模态函数(IntrinsicModeFunc tion,简称IMF)之和,然后选择包含故障信息的IMF分量进行Hilbert变换得到局部Hilbert能量谱。在局部瞬时能量图中可以发现,齿轮故障振动信号具有明显的冲击特征,从而可进一步对齿轮故障进行诊断. 展开更多
关键词 hilbert—Huang变换 局部hilbert能量 局部瞬时能量 齿轮故障诊断
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Hilbert边际谱在框架结构损伤检测中的应用 被引量:6
8
作者 杨智春 张慕宇 +1 位作者 丁燕 王乐 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2010年第11期26-29,46,共5页
提出了一种基于Hilbert边际谱的损伤检测方法,在Hilbert边际谱的基础上定义了特征幅值,并以损伤前后同一响应点位置特征幅值的相对变化量来计算用于进行结构损伤检测的损伤指标。由一个8层剪切框架结构的损伤检测仿真算例,获得了所提出... 提出了一种基于Hilbert边际谱的损伤检测方法,在Hilbert边际谱的基础上定义了特征幅值,并以损伤前后同一响应点位置特征幅值的相对变化量来计算用于进行结构损伤检测的损伤指标。由一个8层剪切框架结构的损伤检测仿真算例,获得了所提出的损伤指标与结构健康状态及损伤位置的对应关系,进而提出了利用该损伤指标来检测并定位框架结构损伤的步骤。最后,使用一个8层剪切框架结构的损伤检测实验说明该方法可以准确识别出框架结构的健康状态以及损伤位置。 展开更多
关键词 hilbert边际 损伤检测 经验模分解 hilbert-HUANG变换
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基于Hilbert谱区域能量比的核爆与雷电电磁脉冲识别 被引量:7
9
作者 祁树锋 李夕海 +3 位作者 韩绍卿 牛超 冯军 刘代志 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2013年第3期163-166,共4页
根据核爆和雷电电磁脉冲信号非平稳、非线性特点,采用Hilbert-Huang变换(HHT)方法对NEMP和LEMP信号进行时频分析,发现二者Hilbert谱中的能量集中于一定时间和频率范围内。基于以上分析,提出基于Hilbert谱区域能量比特征,采用最近邻法则... 根据核爆和雷电电磁脉冲信号非平稳、非线性特点,采用Hilbert-Huang变换(HHT)方法对NEMP和LEMP信号进行时频分析,发现二者Hilbert谱中的能量集中于一定时间和频率范围内。基于以上分析,提出基于Hilbert谱区域能量比特征,采用最近邻法则对二者进行识别研究。实验结果表明,在Hilbert谱中适当选择两个区域,以该区域能量比为特征对核爆和雷电电磁脉冲信号进行识别,平均识别率达到90%以上。 展开更多
关键词 核爆电磁脉冲 雷电电磁脉冲 识别 hilbert 区域能量
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基于广义形态学滤波和Hilbert边际谱的滚动轴承故障诊断 被引量:9
10
作者 崔宝珍 马泽玮 +1 位作者 李会龙 王珊 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第11期1484-1488,共5页
广义形态滤波器可以很好地抑制输出统计偏倚的现象,Hilbert边际谱克服了传统包络法需要确定带通滤波器的中心频率和带宽的不足,将两种方法相结合,首先利用广义形态滤波对信号进行去噪,在此基础上对信号进行经验模态分解,然后选取合适的... 广义形态滤波器可以很好地抑制输出统计偏倚的现象,Hilbert边际谱克服了传统包络法需要确定带通滤波器的中心频率和带宽的不足,将两种方法相结合,首先利用广义形态滤波对信号进行去噪,在此基础上对信号进行经验模态分解,然后选取合适的IMF分量得到信号的局部Hilbert边际谱。通过对轴承内外环进行故障诊断发现,该方法能准确地提取故障特征,从而有效地判别轴承的故障类型和部位,具有较广阔的应用前景。 展开更多
关键词 滚动轴承 广义形态滤波 经验模态分解 hilbert边际
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基于局部Hilbert边际谱隶属度的微弱目标检测算法 被引量:4
11
作者 张建 黄勇 +1 位作者 关键 何友 《信号处理》 CSCD 北大核心 2011年第9期1335-1340,共6页
文章采用Hilbert-Huang变换处理海杂波数据,获得了海杂波的Hilbert边际谱,并分析了海杂波的Hilbert边际谱特点以及目标的影响。分析发现:无目标时,海杂波信号的Hilbert边际谱的谱宽较宽,低频成份较弱;而当目标出现时,其谱宽变窄,低频成... 文章采用Hilbert-Huang变换处理海杂波数据,获得了海杂波的Hilbert边际谱,并分析了海杂波的Hilbert边际谱特点以及目标的影响。分析发现:无目标时,海杂波信号的Hilbert边际谱的谱宽较宽,低频成份较弱;而当目标出现时,其谱宽变窄,低频成份明显增强。为了描述目标对海杂波Hilbert边际谱的这种影响,将隶属度引入Hilbert边际谱,并采用目标出现频率处的海杂波局部Hilbert边际谱计算隶属度,通过分析发现,目标出现时,其隶属度明显减小,在此基础上,提出了基于局部Hilbert边际谱隶属度的微弱目标检测算法。仿真结果表明,对于实测和仿真目标数据,该算法的检测性能较好,明显优于基于盒维数的微弱目标检测算法、频域检测算法和多脉冲CA-CFAR检测算法的检测性能,对海杂波中的慢起伏固定目标具备较强的检测能力。 展开更多
关键词 hilbert-HUANG变换 hilbert边际 隶属度 目标检测
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基于Hilbert边际谱与随机-模糊统计原理的梁桥损伤识别试验研究 被引量:4
12
作者 石春香 李胡生 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2011年第8期123-127,148,共6页
HHT是一种新的适用于非线性、非平稳信号且具有自适应性的数据处理方法,而桥梁试验模型空间变异的模糊性和测量过程中荷载激励的随机性,使得Hilbert边际谱能量比同时具有随机不确定性和模糊不确定性,适用于被随机-模糊统计原理处理,提... HHT是一种新的适用于非线性、非平稳信号且具有自适应性的数据处理方法,而桥梁试验模型空间变异的模糊性和测量过程中荷载激励的随机性,使得Hilbert边际谱能量比同时具有随机不确定性和模糊不确定性,适用于被随机-模糊统计原理处理,提出了基于Hilbert边际谱与随机-模糊统计原理的结构损伤识别方法,并将四个Hilbert边际谱能量指标应用到室内两跨连续梁模型桥的损伤识别中。结果表明:主梁损伤前后四种能量指标都发生了变化,但是能量累积变异指标和能量变异最值指标能准确指示出损伤位置和程度,比能量比偏差和能量比方差对于结构损伤更加敏感,更适用于桥梁实时在线的预测预警系统。 展开更多
关键词 桥梁工程 损伤识别 试验研究 hilbert边际 随机-模糊均值
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基于Hilbert边际谱的道路载荷谱特征分析 被引量:1
13
作者 李建康 周宏月 +1 位作者 宋向荣 王望良 《河南理工大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2013年第2期213-217,共5页
针对实际道路载荷谱信号具有非平稳特点的问题,以某自卸车在不同强化道路上的实测载荷谱为研究对象,运用Hilbert-Huang变换计算其Hilbert边际谱,分析了不同强化道路载荷谱的信号特征,得出了该车的动态响应特性以及自身固有特性.在此基础... 针对实际道路载荷谱信号具有非平稳特点的问题,以某自卸车在不同强化道路上的实测载荷谱为研究对象,运用Hilbert-Huang变换计算其Hilbert边际谱,分析了不同强化道路载荷谱的信号特征,得出了该车的动态响应特性以及自身固有特性.在此基础上,确定迭代目标谱的滤波频率范围,并在该车的室内道路模拟试验中取得良好的迭代效果.结果表明,Hilbert边际谱能够有效地应用到非平稳道路载荷谱的分析当中. 展开更多
关键词 道路载荷 hilbert—Huang变换 hilbert边际 室内道路模拟试验
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车辆道路载荷谱的Hilbert边际谱分析方法及应用 被引量:1
14
作者 李建康 周宏月 宋向荣 《汽车技术》 北大核心 2013年第10期55-59,共5页
针对车辆道路载荷谱信号非平稳特点及Fourier分析的局限性,利用Hilbert-Huang变换(HHT)方法处理振动信号,提出了基于Hilbert边际谱的道路载荷谱信号特征分析方法。以某自卸车的载荷谱数据处理为例,通过Hilbert边际谱与Fourier谱的比较分... 针对车辆道路载荷谱信号非平稳特点及Fourier分析的局限性,利用Hilbert-Huang变换(HHT)方法处理振动信号,提出了基于Hilbert边际谱的道路载荷谱信号特征分析方法。以某自卸车的载荷谱数据处理为例,通过Hilbert边际谱与Fourier谱的比较分析,得出该车在不同强化道路上的响应特性及自身固有特性。试验结果表明,Hilbert边际谱比Fourier谱能更准确地反映信号的频域特征,可有效进行道路载荷谱分析。 展开更多
关键词 道路载荷 hilbert边际 FOURIER 信号特征
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多分辨Hilbert边际谱在旋转机械故障诊断中的应用 被引量:7
15
作者 周鹏 秦树人 《计量技术》 2007年第2期72-74,共3页
针对旋转机械故障振动信号的非平稳性特征,提出了一种基于多分辨Hilbert边际谱变换的旋转机械故障诊断方法。Hilbert-Huang变换是一种新的自适应信号处理方法,通过经验模态分解方法(EMD)可以获得一系列固有模态函数(IMF),通过对故障信... 针对旋转机械故障振动信号的非平稳性特征,提出了一种基于多分辨Hilbert边际谱变换的旋转机械故障诊断方法。Hilbert-Huang变换是一种新的自适应信号处理方法,通过经验模态分解方法(EMD)可以获得一系列固有模态函数(IMF),通过对故障信号的多阶IMF分量进行边际谱分析,提取旋转机械故障信号。实验结果表明,基于多分辨Hilbert边际谱的变换能够有效地提取旋转机械故障特征。 展开更多
关键词 多分辨hilbert边际 经验模态分解 故障诊断 旋转机械
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基于Hilbert边际谱和SAE-DNN的局部放电模式识别方法 被引量:9
16
作者 高佳程 朱永利 +2 位作者 郑艳艳 张科 刘帅 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期87-94,共8页
提出了一种基于Hilbert边际谱和稀疏自编码器(SAE)—深度神经网络(DNN)的局部放电(PD)信号的模式识别方法。首先,以变分模态分解(VMD)对PD信号进行分解,对所得各分量进行Hilbert变换构建相应的Hilbert边际谱。其次,以PD信号的Hilbert边... 提出了一种基于Hilbert边际谱和稀疏自编码器(SAE)—深度神经网络(DNN)的局部放电(PD)信号的模式识别方法。首先,以变分模态分解(VMD)对PD信号进行分解,对所得各分量进行Hilbert变换构建相应的Hilbert边际谱。其次,以PD信号的Hilbert边际谱为输入数据,利用SAE自动学习复杂数据的内在特征来提取简明的数据特征表达获得参数。再次,利用SAE的训练结果初始化DNN,再以大量训练样本进行分类器的训练。同时,为了加快SAE和DNN学习过程的收敛速度,以自适应步长的学习速率对网络进行调优,更新权值参数。最后,用训练好的DNN完成测试样本的PD类型的识别。此外,以基于BP神经网络和支持向量机的识别结果与文中结果进行比较。实验结果证明,所采用的识别方法具有更高的正确识别率。 展开更多
关键词 局部放电 模式识别 hilbert边际 稀疏自编码器 深度神经网络
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Hilbert-Huang变换能量谱在轴承故障诊断中的应用 被引量:8
17
作者 李辉 张立臣 +1 位作者 郑海起 唐力伟 《军械工程学院学报》 2005年第4期37-40,共4页
Hilbert-Huang变换是先把时间序列信号用经验模态分解方法分解成不同特征时间尺度的固有模态函数,然后经过Hilbert变换获得频谱的信号处理新方法.介绍了该方法的基本原理,并将Hilbert-Huang变换的能量谱应用于轴承故障诊断,轴承故障实... Hilbert-Huang变换是先把时间序列信号用经验模态分解方法分解成不同特征时间尺度的固有模态函数,然后经过Hilbert变换获得频谱的信号处理新方法.介绍了该方法的基本原理,并将Hilbert-Huang变换的能量谱应用于轴承故障诊断,轴承故障实验信号的研究结果表明:Hilbert-Huang变换的能量谱分析方法,能有效地诊断轴承的故障. 展开更多
关键词 hilbert—Huang变换 经验模态分解 故障诊断 轴承 能量
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基于EEMD和Hilbert边际谱的四轮车辆非平稳路面不平度分析
18
作者 林近山 《潍坊学院学报》 2010年第6期1-5,12,共6页
采用EEMD和Hilbert边际谱对四轮车辆的非平稳路面不平度进行了研究。应用EEMD算法对SY6480轻型客车在C级路面上变速行驶得到的非平稳路面不平度进行了分解,得到了C级路面不平度高频滤波后的Hilbert边际谱,确定了C级路面对变速行驶四轮... 采用EEMD和Hilbert边际谱对四轮车辆的非平稳路面不平度进行了研究。应用EEMD算法对SY6480轻型客车在C级路面上变速行驶得到的非平稳路面不平度进行了分解,得到了C级路面不平度高频滤波后的Hilbert边际谱,确定了C级路面对变速行驶四轮汽车激励的频带范围和峰值频率,并把该结果与A级、B级和D级路面进行了比较,发现该车在A级、B级、C级和D级路面上变速行驶时受到的路面激励除了幅值随着路面不平度等级升高而增加外,其频谱结构没有明显的变化,这个结果为汽车在变速行驶时的主动悬架设计、振动控制和平顺性分析提供了理论依据。 展开更多
关键词 集总平均经验模式分解 hilbert边际 非平稳 路面不平度
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基于LMD边际谱能量熵与FWA-SVM的变压器绕组松动诊断 被引量:10
19
作者 颜锦 马宏忠 +3 位作者 朱昊 张勇 李勇 许洪华 《电测与仪表》 北大核心 2021年第11期74-80,共7页
变压器空载合闸的振动信号包含了丰富的机械特征信息,为了实现对变压器绕组松动故障诊断,提出了一种局部均值分解(LMD)边际谱能量熵与烟花算法优化支持向量机(FWA-SVM)的方法。通过LMD提取若干反映变压器合闸过程绕组状态信息的乘积函数... 变压器空载合闸的振动信号包含了丰富的机械特征信息,为了实现对变压器绕组松动故障诊断,提出了一种局部均值分解(LMD)边际谱能量熵与烟花算法优化支持向量机(FWA-SVM)的方法。通过LMD提取若干反映变压器合闸过程绕组状态信息的乘积函数(Product Function, PF)分量;依据各PF分量相关系数与能量分布,将前6阶PF分量进行希尔伯特变换,并求取对变压器绕组状态变化敏感的边际谱能量熵作为特征向量;将特征向量输入到烟花算法(FWA)优化的支持向量机(SVM)分类器,实现变压器绕组轻微松动故障早期预警。实验结果表明:基于LMD边际谱能量熵能准确反映故障特征,FWA-SVM诊断方法在少量样本情况下仍有较高的故障辨识度。 展开更多
关键词 变压器 空载合闸 局部均值分解 边际能量 支持向量机
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光纤传感网络小样本入侵信号边际谱标记检测
20
作者 何栋 桂志国 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期949-953,共5页
光纤传感网络中,小样本人工入侵信号由于没有入侵经验数据做识别背景,其首次入侵特征标记一直是一个难点。设计了一种光纤传感网络小样本人工入侵信号动态提取方法。首先采用高斯滤波器对光纤传感网络信号做去噪处理,消除光纤传感网络... 光纤传感网络中,小样本人工入侵信号由于没有入侵经验数据做识别背景,其首次入侵特征标记一直是一个难点。设计了一种光纤传感网络小样本人工入侵信号动态提取方法。首先采用高斯滤波器对光纤传感网络信号做去噪处理,消除光纤传感网络信号中存在的噪声信号对入侵信号提取产生的干扰。然后结合希尔伯特变换方法和经验模态分解方法,构建光纤传感网络信号的Hilbert边际谱。将光纤传感网络信号的Hilbert边际谱作为信号的标记特征,输入SVM分类器中,完成光纤传感网络小样本人工入侵信号的动态提取。仿真结果表明,所提方法的噪声信号、敲击信号和晃动信号事件识别率平均值分别为95.5%、91.5%及89.5%,当时域信号采样点数量为5 000个时,所提方法的信号提取时间为0.245 s。 展开更多
关键词 光纤传感网络 入侵信号提取 高斯滤波器 hilbert边际 SVM分类器
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