时频分布的模糊处理及在冲击信号分析的应用

从分析时频分布概念本身的模糊性出发，把Ｃｏｈｅｎ族时频分布的核函数定义为模糊集中的隶属函数，提出对信号时频分布进行模糊处理的方法，并以实例讨论了该方法的适应性及在跌落零件冲南号分析中的应用。     

基于熵测度和SQP方法的跳频信号时频表示

提出了一种基于三阶Renyi熵测度的双向高斯核函数,分析了核参数与熵测度的变化规律,并利用逐步二次规划法对其进行优化.与信号相关径向高斯核函数时频分布相比,该方法不需要任何先验假定,能够有效反映交叉项在时频分布中的大小,获取优化的时频表示,从而提高了跳频信号的参数估计精度,同时可以适应低信噪比环境.仿真结果验证了基于熵测度优化时频表示法分析跳频信号的有效性和实用性.     

VMD与Cohen核结合的时频分布交叉项抑制方法

在非平稳信号时频分析中,使用Cohen核所得时频分布的交叉项抑制与时、频分辨率难以兼顾。针对此,提出一种将变分模态分解（VMD）与Cohen核相结合的时频分析方法。首先对信号进行VMD分解,得到一组具有不同频率成分,相互独立的固有模态函数（IMF）分量,然后对每个IMF分量进行Cohen核时-频变换,再线性叠加重构出原始信号的时频分布。通过仿真分析,结果表明：该方法可以在保持时频分布中较高时、频分辨率的基础上,有效消除交叉项的干扰。     

变分模态分解与Cohen核结合的时频分布交叉项抑制方法

在非平稳信号时频分析中,使用Cohen核所得时频分布的交叉项抑制与时、频分辨率难以兼顾。针对此,提出一种将变分模态分解(VMD)与Cohen核相结合的时频分析方法。首先对信号进行VMD分解,得到一组具有不同频率成分,相互独立的变分模态函数(IMF)分量;然后对每个IMF分量进行Cohen核时-频变换;再线性叠加重构出原始信号的时频分布。通过仿真分析,结果表明:该方法可以在保持时频分布中较高时、频分辨率的基础上,有效消除交叉项的干扰。     

一类新的复合核的二次时频分布

提出了一类新的复合核的二次时频分布，并和几种主要的二次时频分布作了比较研究，实验结果说明的分布具有高的时频分辨力和强的抑制交叉干扰能力。     

自适应最优核时频分布在地震储层预测中的应用

提高时频分辨率是频谱成像技术研究的重点。自适应最优核时频分布采用随信号特征自适应变化的核函数,在模糊域对远离原点的互分量进行抑制,并尽可能的保留集中在原点附近的自分量。通过理论模型验证,该方法较好地抑制了交叉项干扰,同时较连续小波变换和平滑伪Wigner-Ville分布等方法具有更高时频分辨率。最后在营尔凹陷长沙岭地区的实例应用中,利用自适应最优核时频分布对该区目标储层进行了频谱成像处理,并结合沉积相特征对长沙岭地区进行有利区带预测。结果表明:该方法适用于实际地震信号的时频分析,对储层刻画优于传统方法,且对研究区储层预测具有有效性。     

一种低信噪比条件下的瞬时频率估计算法

为了在低信噪比条件下更有效地提取信号的瞬时频率,提出了一种改进魏格纳-维勒分布的瞬时频率估计算法来降低瞬时频率的估计误差.首先,采用基于切比雪夫多项式的核函数代替魏格纳-维勒分布的核函数,根据信号计算最优核函数.然后用该最优核函数计算信号的时频分布,以减小信号交叉项的影响.最后,采用维特比算法从时频分布中估计信号的瞬时频率.仿真结果表明,信噪比为-15～-5 dB条件下,改进魏格纳-维勒分布算法瞬时频率估计值的均方误差相比于魏格纳-维勒分布算法和平滑伪魏格纳-维勒分布算法减小超过53%,有效降低了瞬时频率估计误差.在单分量信号和多分量信号情况下,改进魏格纳-维勒分布算法能得到性能更优的瞬时频率估计值.     

基于自适应最优抛物线核函数的Wigner-21/2维时频表示算法

针对低信噪比条件下非平稳、非线性和非高斯信号的时频特征分析,提出了一种基于自适应最优抛物线核函数的Wigner-212维时频表示算法.采用依赖于特定时频点的二维时频局部模糊函数替代传统Cohen类高阶时频分析中通用的全局时频模糊函数;利用自适应核处理技术获得局部模糊函数的最佳抛物线核函数,以最大限度地抑制交叉项的影响,提高算法的时频分辨率和信号自适应性;通过合成信号和水声信号的仿真实验进行时频分析,并与现有时频算法加以对比.结果表明,在低信噪比条件下,所提出算法对瞬态信号的检测优势明显,能够取得优良的时频特征解析效果.     

Fourier变义换和Gabor变换与小波变换的比较研究

对Fourier变换、Gabor变换和小波变换进行比较。从Fourier变换的定义出发，进行分析阐述，指出了Fburier变换不具有局部化分析的功能以及时频完全分离的缺点：通过对Gabor变换的核函数进行时频两域分析，说明了它品质因数是不恒定的以及它的一些缺陷；最后对小波变换的核函数进行分析，论述了小波变换具有品质因数恒定和多分辨率分析等优点。     

EEMD和Cohen类联合抑制交叉项的时频特征提取方法

Wigner-Ville分布是一种双线性时频分布,对多分量信号分析存在交叉项干扰.本文提出了一种基于EEMD和Cohen类时频融合算法,该算法采用EEMD算法将信号从频域上分离为若干个固有模态函数之和,再对伪分量之外的各分量进行Cohen类时频变换并叠加,得到信号的时频分布,消除了信号内部各模态函数之间时频分布的交叉项.通过对EEMD和Cohen类时频融合算法进行仿真,与小波分解和Cohen类联合时频算法、EMD和Cohen类联合时频算法的仿真进行比较,结果表明,该算法抑制交叉项效果最好,重构误差最小,同时抑制了噪声对时频特征的干扰.     

一种基于环形分布的SVM核选择方法

核选择是支撑向量机(Support Vector Machine,SVM)研究中的核心问题之一.文章提出了一种基于数据分布特征的SVM核函数选择方法.分析了几种常用核函数的性能,提出了判断数据呈环形分布的方法,探讨了SVM核函数及其参数选择与数据分布的相关性.数值实验说明了该方法的可行性与有效性.     

一种多核加权支持向量机的水质预测方法

提出一种基于多核加权支持向量机的水质预测方法.核函数及其参数选择与数据分布的情况密切相关,采用单一的核函数应对水资源质量评价指标的整个数据分布难以达到很好的预测结果.采用多核加权学习的核函数避免了核函数设计的盲目性和局部最优等非线性优化问题.实例表明,该方法的预测结果是合理可行的,且与以往同类预测方法相比,有着更为客观...     

基于不同核函数的非参数利率期限结构模型的估计

给出了用非参数方法估计利率期限结构的过程,并以上海证券交易所的国债回购利率数据为样本,采用4种不同核函数：高斯核、抛物线核、四次方核和六次方核对利率期限结构模型进行估计。结果显示：当利率小于4%时,4种核函数估计结果相近;当利率大于4%时,高斯核和抛物线核的估计结果相近,四次方核和六次方核的估计结果相近;从利率均值回复的角度来说,后两者要优于前两者。所有结果表明：短期利率的密度函数是非正态的,扩散过程的漂移函数和扩散函数是非线性的,印证了非参数利率期限结构模型在刻画利率行为方面的优越性。     

基于组合核函数SVM的说话人识别方法

 鉴于应用支持向量机进行说话人识别过度依赖于选择核函数的问题,提出一种基于组合核函数支持向量机(SVM)的说话人识别方法.对多项式核函数、径向基核函数进行线性加权,构建既具有全局核函数优点又具有局部核函数优点的组合核函数,并通过多重网格搜索调节权重系数使组合核函数适用于当前数据分布,确定组合核函数SVM 的最优参数,实现对说话人的有效识别.对TIMIT 数据集和含噪声数据集的仿真实验显示,基于组合核函数SVM 的说话人识别性能明显优于单一的多项式核函数、径向基核函数和线性核函数.     

混合核函数的性质及其在混合灵敏度分析上的应用

为了度量不同的分布参数对结构输出性能统计特征的影响,定义了失效概率及功能函数统计矩对输入变量分布参数的混合灵敏度.并针对混合灵敏度,相应地定义了一种新的混合核函数.推导了一般两分布参数情况下混合核函数的表达式,并讨论了其通用的性质.利用这些混合核函数的性质,解析地求得了正态变量情况下二次不含交叉项功能函数失效概率混合灵敏度的解析解.算例中数值仿真算法与解析结果的对比验证了基于混合核函数的失效概率混合灵敏度近似解析表达式具有较高的精度.     

利用相似度分割特征集的混合核构造方法

核函数作为样本相似性的衡量尺度是影响支持向量机分类效果的重要因素。为了使相似性衡量尺度与样本特征的分布特点相适应,提出利用相似度分割特征集的混合核函数构造方法。通过研究每维特征在不同相似性函数下的区分能力,将特征集分割成相应的特征子集,并根据特征子集在分类中的重要性程度,对相应的样本相似度矩阵进行线性加权,得到最终的分类结果。实验结果表明,文中提出的混合核可以同时具有多种不同特性核函数的优点,改善了支持向量机分类器性能。     

基于多尺度最小二乘支持向量机的舰船备件器材多类分类

针对远海任务舰船备件器材的分类管理,通过运用支持向量机理论,充分发挥多尺度核在非线性分类中的优势,借助最小二乘原理,构建了多尺度最小二乘支持向量机学习模型。在实际运用中,通过选用高斯径向函数作为多尺度核函数,以训练样本数据分布的离散系数作为核函数宽度参数取值依据,采取ECOC方法建立了多类分类模型,实例计算表明,该方法对远海任务舰船备件器材的分类是有效、可行的。     

带宽自适应的MeanShift目标跟踪算法

针对传统均值漂移(Mean Shift)目标跟踪算法中核函数带宽缺乏良好自适应调整的缺点,提出了自适应调整核函数带宽的Mean Shift目标跟踪算法.该算法首先采用核函数计算目标颜色特征值的概率密度,在视频当前帧目标的最优位置区域由目标颜色特征概率投影生成目标概率密度分布图;然后根据概率密度零阶矩值调整下一帧跟踪窗口...     

NA样本下分布函数估计的联合渐近分布

研究了NA样本下分布函数的核估计在有限个不同点上的联合渐近分布,证明了该分布为多维正态分布,从而将分布函数的核估计从单点推广到多点,扩大了分布函数核估计的应用范围.