基于小波包分析粘接声信号特征提取

本文针对金属与非金属这种特定的复合材料粘接结构,采用一维离散小波变换对得到的粘接信号进行消噪,利用小波包分解得到其粘接声信号相关的特征量,为这种复合材料粘接质量的识别提供有利的依据。     

基于EMD-SVD的声发射信号特征提取及分类方法

针对胶合板损伤声发射(AE)信号的非平稳性和损伤类别特征相互重叠的实际情况,提出了基于经验模态分解(EMD)和奇异值分解(SVD)相结合的信号特征提取与识别方法.首先对AE信号进行EMD分解,运用互相关系数和方差贡献率筛选出包含主要信息的本征模态函数(IMF)分量;其次对各IMF分量构建的初始特征矩阵进行SVD分解,将得到的奇异值作为表征各损伤信号的特征向量;最后建立Mahalanobis距离判别函数对各损伤信号进行识别分类.五层胶合板损伤的实测数据表明,该方法能够方便地提取出AE信号特征并对其损伤类型进行有效的识别.     

胶合板加载损伤的声发射信号小波包特征提取

为识别胶合板的不同损伤类型,将小波包时频分析与能量谱相结合,提出基于时频和频段能量占比的胶合板损伤声发射信号特征提取方法。结果表明:3层胶合板表板断裂信号以膨胀波和弯曲波模式并举,频谱较宽,能量主要集中在小波能量谱的第1、2、3、4和7频段;5层胶合板表板断裂信号频率单一,幅值较高,以膨胀波为主;整板断裂主要以弯曲波模式为主,频率较低,能量多集中于第1、2频段;脱胶和3层板整板断裂信号波形为膨胀波和弯曲波混合型,弯曲波为主,能量多集中于第1、2、3、4频段。实验表明,频谱、小波包时频、小波包能量谱联合分析,能够识别各种加载破坏形式对应的声发射信号特征。     

小波方差与小波熵在信号特征提取中的应用

讨论了单一尺度下的小波方差,并结合信息论中信息熵的定义和物理意义,进一步引进了多尺度下的小波熵;分别以频率突变和幅度突变两种仿真信号为对象,分析了小波方差与小波熵在反映随机信号统计特征方面的特点;最后,以一类钻井信号为例,分别利用两种方法分析和提取了信号在强噪声环境下的脉冲特征。仿真和实例说明,相对于小波方差对尺度选择的依赖,小波熵可以综合各尺度的信息,能够从整体上更有效地提取信号特征。     

基于分形维和独立分量分析的声发射特征提取

针对噪声对声发射信号分形维的影响,提出了一种基于分形维和独立分量分析(ICA)的结构材料声发射信号特征提取方法.文中首先给出了分形维的概念,并从理论上分析了噪声对声发射信号分形维的影响.接着引入ICA进行信号预处理,以提取源独立的去噪信号进行分形维计算.最后进行了多组铅心模拟声发射实验.实验结果表明,不同的声发射源和传播介质下声发射信号的分形维表现出明显不同的特征,且与去噪前的分形维相比,能够更好地对应声发射事件数.分形维具有受研究者主观影响小、易于标准化的优点,可以作为一种新的结构材料声发射的特征识别方法.     

基于小波变换的数字调制信号特征提取

小波变换的多分辨率特性对暂态信号有很强的检测能力,数字信号在不同码元之间呈现出幅度、频率和相位瞬变现象.文讨论如何利用小波变换对数字调制信号的瞬变特征进行提取,实验表明该方法对数字调制信号幅度、频率和相位的瞬变特征能够进行有效的检测.     

基于小波变换的语音信号的特征提取

本文将小波变换用于语音信号目标特征的提取,利用小波变换对语音目标进行小波包分解后提取各频带内的能量特征作为特征向量。实验表明,小波变换使信号的频率特征得到增强,且压缩了特征空间的维数,具有很好的语音信号分类效果。     

金属罐形容器罐底声发射信号的检测研究

基于小波包分析和神经网络的声发射信号缺陷检测方法,提出采用区间小波包分解与能量距相结合作为声发射信号的特征向量,取代了传统的“小波包-能量“特征提取方法,并以金属罐形容器罐底缺陷诊断为例验证了该方法的有效性.结果表明,基于区间小波包能量距的神经网络特征提取方法更好地利用了缺陷信号的主要频带和小波包分析的时频信息,与传统方法相比,能大大简化检测系统的复杂度,提高容器的检测识别率.     

基于小波变换的雷达信号特征提取方法

基于小波变换,提出了一种提取雷达信号特征的方法。通过对雷达信号进行小波分解,设置门限,将小波变换系数转换为二进制,然后将二进制小波系数再转换为十进制,这样就得到了雷达信号的特征。通过目标识别实验,证明本文提出的方法是有效的。     

被动声纳信号分类特征提取的研究

对被动声纳信号进行了分析和特征提取,基于听觉系统识别声音信号的原理,提出了一种新颖的平稳恒Ｑ特征,并给出了距离指数和识别指数２种更为合理的评价方法。实验结果表明本文提出的平稳恒Ｑ特征较原有几种典特征,具有良好的分类正确性。／     

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。     

Applications of Wigner high order spectra in feature extraction of acoustic emission signals

The characteristics of typical AE signals initiated by mechanical component damages are analyzed. Based on the extracting principle of acoustic emission（AE） signals from damaged components,the paper introduces Wigner high-order spectra to the field of feature extraction and fault diagnosis of AE signals. Some main performances of Wigner binary spectra,Wigner triple spectra and Wigner-Ville distribution （WVD） are discussed,including of time-frequency resolution,energy accumulation,reduction of crossing items and noise elimination. Wigner triple spectra is employed to the fault diagnosis of rolling bearings with AE techniques. The fault features reading from experimental data analysis are clear,accurate and intuitionistic. The validity and accuracy of Wigner high-order spectra methods proposed agree quite well with simulation results. Simulation and research results indicate that wigner high-order spectra is quite useful for condition monitoring and fault diagnosis in conjunction with AE technique,and has very important research and application values in feature extraction and faults diagnosis based on AE signals due to mechanical component damages.     

地面装甲目标声信号的混沌特征提取

针对地面装甲目标辐射的噪声信号的非线性特性,为使智能地雷能够有效地识别目标,利用非线性动力学理论中的混沌原理对目标声信号进行特征提取。通过野外场地实验,采集到2种装甲目标在不同运行速度下的40组样本信号,采用改进C-C法求得信号时间序列的相空间重构参数——时延和嵌入维,再利用Wolf法得到了2种目标声信号的混沌特征量——最大Lyapunov指数。结果显示：同一目标声信号的最大Lyapunov指数相近,且与运动状态相关性不大;不同目标间声信号的最大Lyapunov指数相差较大,辨识度较高。结论证明,最大Lyapunov指数可以作为地面装甲目标识别的有效特征参量。     

小波尺度谱在AE信号特征提取中的应用

通过分析典型声发射信号及其特征提取,将小波尺度谱引入到声发射故障诊断领域,首次提出了声发射信号的小波尺度谱分析法。给出了小波基函数及其参数的选取,克服了声发射信号小波尺度谱的时、频分辨率不能同时达到最好的缺陷。将小波尺度谱用于声发射检测的滚动轴承损伤类型及部件的识别,诊断结果十分直观、清晰、准确。仿真分析和实验研究均表明小波尺度谱能有效应用于基于声发射技术的状态监测与故障诊断。     

多分辨率特征提取方法用于检测乳腺透视图象中的星形肿块

本文提出一种检测乳腺透视图象中星形肿块的多分辨率特征提取方法.首先使用线性相位、不可分小波变换得到原始乳腺透视图象的多分辨率表示;其次选择能将星形肿块从正常乳腺结构中区别开的4个特征,在每种分辨率上计算每个象素的特征.这一方法解决了需获取不同大小的目标但却无法预先选择确定大小邻域的难题.文中也简要介绍了根据这一特征提取方法得到的特征集来使用神经网络对象素分类的过程.最后给出了对于测试样本的特征提取结果。     

基于非线性映射的特征提取技术研究

从特征提取角度出发,分析了曲元分析法(CCA方法)的非线性映射算法原理,研究了曲元分析在高维数据本征维数提取中的应用,在此基础上提出了基于非线性映射曲元分析法的设备状态特征提取技术,对仿真和齿轮故障数据的研究表明,该方法能提取出对模式识别敏感的特征集,可有效用于机械设备的故障模式分类识别。     

基于小波变换的波形特征抽取与识别

从设备诊断领域中特征信号模式识别的应用角度,探讨了基于小波变换的特征提取与识别方法.首先讨论了小波变换及其基本性质,进而探讨了基于小波变换模量极大点的特征抽取及基于模量极大点的幅值沿尺度s演变的特征提炼方法,并构造了全局的相似性度量,最后给出了分析实例.     

雷达图图形特征提取中的特征排序

基于多元数据的雷达图图表示,提出了雷达图重心图形特征.针对同样的多元数据不同的特征排序会导致不同的雷达图图表示,进而产生不同的重心特征,而这些重心特征会最终影响分类器的性能,因此提出一种新的问题,即雷达图图形特征提取中的特征排序问题.基于这个新的问题,设计了一种新的解决方法,即提出了基于改进的遗传算法的特征排序.同时也研究并改进了传统的基于排序的特征选择方法.基于一些机器学习数据库的分类实验结果表明:一方面,数据的原始特征排序下的重心特征和传统的特征提取方法相比,并不总是最优,但是在遗传算法下特征排序的重心特征优于传统的特征提取方法;另一方面,在遗传算法下特征排序的重心特征优于传统的基于排序的特征选择方法下的重心特征.尤其对于高维小样本的肺癌数据达到了12.5%的留一法交叉验证错误率,效果非常好.乳腺癌数据和糖尿病数据等的分类结果优于目前国际上的报道.