机械振动信号局域判别基特征提取方法

研究了基于相对熵的小波包局域判别基算法,构造了以局域判别基空间上的结点能量为元素的特征矢量,并在发动机上进行了实验研究,结果表明,小波包局域判别基结点能量谱具有明显的类别特征,经过压缩,作为分类器的特征输入具有较高的模式识别率。     

采用小波包ASGSO-RBF的采煤机滚动轴承故障诊断

针对采煤机滚动轴承常见的突发问题诊断准确性不高和速度慢,以小波包和RBF神经网络为基础,提出了由小波包分解提取各个节点特征能量谱与自适应步长萤火虫算法优化的RBF神经网络进行分类辨识的采煤机滚动轴承故障诊断方法.对振动传感器输出的信号进行小波包分解,运用基于代价函数的局域判别基(LDB)算法对小波包分解进行裁剪,获取最优的特征能量谱,经处理后作为特征向量训练ASGSO-RBF神经网络,建立诊断模型.实验结果表明:所建模型的故障辨识正确率达到95.8%以上,相较于其他算法模型具有更低的误报率和漏报率,诊断精度及诊断效率更高.     

基于最佳小波包分解的语音信号特征提取

文章提出并论述了基于最佳小波包分解的语音信号特征提取的方法,介绍了小波包分解的原理及其实现过程,利用代价函数中的对数熵求取最佳小波包基,并采用类似MFCC提取的过程得到识别语音信号特征的WPTC参数,通过对语音信号特征和识别的两组实验证明文章提出特征提取方法的有效性。     

小波包基的一种选择方法

小波包库包含了很多小波包基,这些基能够处理信号的不同分量。因此,选择合适的小波包基,就可以提取信号的特征。在遗传算法和散度分类准则的基础上,提出了小波包基的选择方法,并且给出了实例。通过实例验证,本文提出的方法是可行的。     

脑机接口中基于小波包最优基的特征抽取

在脑机接口研究中,针对脑电特征抽取,提出一种基于小波包最优基分解的方法．依据距离准则,从小波包库中选择一个对分类最优的小波包基;在该小波包基包含的所有分解系数中,抽取部分具有最大可分性的系数作为有效特征;不同通道脑电信号有效特征的结合,构成分类的特征矢量．通过对该特征矢量可分性和识别精度两个性能指标的评估,并与现有分类结果进行比较,表明了所提出方法的有效性．     

基于距离分类准则的雷达目标识别方法

雷达目标信号是非平稳信号，对于这样的非平稳信号，用于分类的特征往往包含在局部的时一频信息中，用一般的变换提取有效的特征比较困难。利用小波包基的性质，提出了一种雷达目标识别方法。首先，对雷达回波信号进行小波分解，利用距离准则，选择最优小波包基，从被识别的信号中提取具有最大可分性的特征，得到目标识别的特征向量，由此进行目标识别。仿真实验结果表明，该方法具有高的识别率。     

ReliefF算法在雷达辐射源信号识别中的应用

采用小波包变换提取雷达辐射源信号特征能够有效对信号进行识别,然而,由小波包变换提取的信号特征维数高,部分信号特征受噪声污染严重.基于此,采用ReliefF算法对信号特征的分类能力进行评价,选择出小波包中分类能力强的信号特征,再通过特征相关度算法去除分类能力相近的冗余特征,利用剩余的分类能力强的信号特征组成特征向量进行分类.仿真实验结果显示,该方法用较少的信号特征能够获得较高的正确识别率.     

损伤识别系统中小波包信号特征量的提取

基于结构损伤识别系统,构建了耦合神经网络模型,阐述了小波包分析技术的原理和方法,对小波基的选取原则进行了分析和探讨,确定了小波基函数DbN中的N以及小波包分解尺度j;从模式识别的观点对结构损伤识别进行了分析,分析了小波包信号能量特征提取的方法。利用小波包多分辨率的特点,提出了以小波包信号成分能量特征向量为结构损伤识别的损伤特征指标,并在实验中得到了良好的识别效果。     

基于小波包无量纲免疫检测器的故障诊断模型

为可靠地检出并识别旋转机械设备轴承故障,提出了一种基于小波包分解和无量纲免疫检测器的轴承故障模式识别方法.该方法采用小波包对原始时域信号进行预处理,分别提取原始时域信号和各频带范围内时域信号的无量纲指标,并计算其敏感因子,根据敏感因子选取敏感特征,结合人工免疫阴性选择算法,生成多个敏感特征无量纲免疫检测器,实现对故障进行识别和分类.仿真实验结果表明,所提方法能有效地识别各种轴承故障.     

小波包熵与多核学习在列车转向架轴承故障诊断中的应用

为提高列车转向架轴承故障诊断的准确性和效率,提出一种基于小波包熵和多核学习的列车轴承故障智能诊断方法。该方法通过对轴承振动信号进行小波包分解,提取小波包特征分量,通过广义信息熵的概念定义了小波包特征熵函数,最后基于多核学习训练出的分类器对轴承故障类型进行分类,判断轴承的工作状态。实验结果表明,该方法可以准确、有效地实现列车轴承的故障判别,为列车转向架轴承早期故障诊断的研究提供一定的新的思路。     

Wavelet packet based feature extraction and recognition of license plate characters

~~Wavelet packet based feature extraction and recognition of license plate characters1. Poon, J. C. H, Ghadia, M., Mao, G. M. T. et al., A robust vision system for vehicle license plate recognition using gray-scale morphology, in Proc. of the IEEE Interna…     

基于小波包分析和SVM的在线手写签名鉴别

针对在线手写签名难以提取有效特征的实际情况,提出用小波包分解和单支重构来构造能量特征向量的方法,直接利用各频段成分能量的变化来反映签名的动态特征。给出了衡量各特征识别能力的Fisher准则,并且基于该准则剔除了识别能力差的特征,优化了特征空间。用该方法构造的特征向量能突出反映签名的动态特征。然后采用SVM对签名进行识别。实验证明:采用本文方法识别的正确率高达99.38%,错误拒绝率FRR=0.25%,错误接受率FAR=1.0%,其性能令人满意。     

基于BP神经网络的癫痫脑电信号识别研究

为了有效识别癫痫脑电信号,建立了基于误差反向传播（BP）神经网络的癫痫脑电信号识别模型,并提出了一种适合于非平稳脑电信号的特征提取方法。本文以临床采集的包含癫痫发作期的五组500个EEG公共数据为样本,选择了具有任意多分辨分解特性的小波包．对信号进行多尺度分解,提取了各级节点的小波包系数。将小波包系数能量作为特征值,构建了特征向量并输入到BP神经网络分类器中进行自动识别。实验结果表明,该算法的识别率达到了92．5％。     

基于小波包变换的超声回波信号特征提取

超声检测技术中,缺陷的定性分类这一技术难题至今尚未得以彻底解决。文章介绍了一种基于小波包变换的多尺度空间能量特征提取方法,并对实测的超声缺陷回波信号进行了特征提取;进而采用基于距离的类别可分性判据对提取结果进行了评价。结果表明:该方法提取的缺陷回波信号特征值,其可分性测度均值达91.7%,从而证明该方法对超声检测缺陷回波信号的特征提取是相当有效的。     

一种基于压缩感知和小波信息熵的滚动轴承特征提取方法

为降低滚动轴承在线监测和故障诊断过程中振动信号采集、传输、存储和处理负担,基于压缩感知理论和小波包分析技术,提出一种基于压缩感知和小波信息熵的滚动轴承特征提取方法,用于滚动轴承故障诊断。应用部分哈达玛矩阵采集振动信号实现压缩,通过小波包分解提取滚动轴承状态特征,计算其小波信息熵作为故障诊断特征。在标准数据集上进行振动信号特征提取,并采用四种分类方法完成故障诊断实验,结果表明本文特征提取方法能够在较高的数据压缩率条件下,保持较高的故障诊断精度,适用于滚动轴承在线监测和故障诊断。     

基于小波包的开关电流电路故障诊断

为提高开关电流电路故障诊断的精度,提出了一种基于小波包优选和优化BP神经网路的开关电流电路特征抽取与识别方法.首先对开关电流电路原始响应信号进行多层次的小波包分解,接着计算N层分解后的归一化能量值,以特征偏离度作为评价选择最优小波包基,构建最优故障特征向量,最后将提取的最优故障特征通过遗传算法优化的BP神经网络进行分类.该方法以实例电路进行验证,结果表明所有的软故障均得到了有效的分类,说明了该方法在开关电流电路故障诊断中的优越性.     

小波包分析在乏燃料剪切机故障诊断中的应用

针对乏燃料剪切机剪切声音信号特征提取的难题,利用小波包分析方法,对不同磨损状况刀具的剪切声音信号进行小波包变换,提取变换信号的各频段归一化能量特征向量,根据声音信号的能量特征向量可辨识不同状况的乏燃料剪切机剪切声音,从而实现乏燃料剪切机故障诊断.实验表明,该特征向量能有效识别刀具的正常磨损、一级磨损、二级磨损三种状况,有效解决了基于隐马尔可夫模型的故障模式识别中特征提取的问题.     

基于小波包变换的说话人语音特征参数的提取

在说话人识别系统中,提出反映说话人个性的语音特征参量是系统的关键问题之一.在研究小波包变换的基础上,借鉴MFCC参数和其一阶差分参数的提取方法,用小波包变换代替傅立叶变换,提取新的特征参数DWPTMFCC.实验证明:这种方法具有较高的识别率.