基于支持向量机的煤岩界面识别方法

在煤岩识别的研究中采用了基于结构风险最小化的支持向量机,介绍了支持向量机的煤岩界面识别原理,提出一种基于支持向量机的煤岩界面识别方法。     

小波包近似熵特征的机动车声识别方法

为了提高复杂背景噪声环境下的车型识别准确性,该文基于近似熵理论,对机动车行驶中辐射的声信号进行了研究。近似熵具有抗干扰能力强的特点,可用于提取动态背景噪声下机动车声信号的车型特征信息。首先,对声信号进行3层小波包分解;然后,利用近似熵量化第3层上各子频带信号的不规则性,描述各频带之间不同的变化趋势并作为目标车辆的声特征。为了提高分类有效性,将分解后的8个子频带信号的近似熵邻比值作为信号的特征向量,并基于支持向量机分类器实现了车型识别。分别在正常和有风两种气候条件下进行了实验,基于小波包近似熵的车型特征均获得了较为理想的分类精度。实验结果显示,小波包近似熵特征能有效地应用于机动车的声识别且对气候的影响具有一定的鲁棒性。     

小波与多小波变换在支持向量机人脸识别中的研究

以ORL人脸库为基础,采用不同的小波和多小波,对人脸图像进行不同层次的小波和多小波分解,提取低频分量作为特征向量,利用支持向量机(SVM)进行人脸识别,通过实验具体给出了在采用不同的小波和多小波对人脸图像进行不同层数的小波分解时,支持向量机的识别率,该文对实际应用具有良好的指导价值和参考价值.     

基于小波变换和支持向量机的遥感图像目标识别方法

提出了将小波变换结合灰度共生矩阵法,以用于提取目标样本图像特征信息.建立了基于支持向量机方法的分类器,以对高分辨率遥感图像进行目标识别.实验结果表明:该方法快速、高效且具备一定的鲁棒性.     

基于小波包能量谱及SVM算法的轴承故障检测

针对小波分析在故障诊断时的局限性,将小波分析和支持向量机算法相结合,提出基于小波包能量谱及支持向量机算法(SVM)的故障检测方法.该方法以振动信号小波包分解后各子频带的能量作为故障检测特征,利用SVM算法对轴承故障进行检测实验.结果表明:小波包能量谱能有效地反映轴承信号特征,并对故障进行检测.该方法同基于Lipschitz指数熵、单奇异点检测,以及小波包能量谱与神经网络相结合的故障检测方法进行比较,检测率均优于其他三种常用方法.     

基于小波包样本熵和支持向量机的框架结构损伤识别

基于小波包样本熵和支持向量机原理,研究了钢框架结构的损伤定位识别方法.分析在冲击载荷作用下框架结构的动力响应,对加速度信号进行小波包分解,建立小波包样本熵的损伤指标,采用支持向量机原理,识别结构损伤位置以及损伤程度.研究表明,该方法能够利用单一的传感器,实现理想的识别效果,且具有一定的适用性和鲁棒性,在60 dB的噪声水平环境中损伤定位识别结果在90％以上,在40 dB的噪声水平环境中,损伤程度识别结果在90％以上,框架实验模型研究表明,柱的损伤识别精度要高于梁的损伤识别精度.     

基于小波包能量熵和GWO-SVM的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承不同故障类型和不同损伤程度识别准确率较低的问题,提出了将小波包能量熵、灰狼优化算法和支持向量机相结合的故障诊断方法.首先,将滚动轴承振动信号进行3层小波包分解,对第3层各频段小波包分解系数进行重构,提取各频段成分的能量熵构成故障特征向量;其次,利用灰狼优化算法实现支持向量机参数优化;最后,基于优化后的支持向量机分类模型完成对测试集滚动轴承不同故障类型和不同损伤程度特征向量的识别诊断.实验结果表明,相比实验和文献中其他方法,该方法对滚动轴承不同故障类型和不同损伤程度具有更加突出的故障辨识能力.     

基于小波包和SVM的小麦碰撞声分类研究

采用小波包分析小麦完好粒、虫蛀粒、霉变粒的碰撞钢板声信号,提取3类信号节点能量、奇异值、节点包络信号的功率谱熵和谱熵臂4个特征,使用支持向量机进行分类,对3类小麦颗粒的识别正确率均在92%以上.实验结果表明,不同类型的小麦碰撞声信号特征差异较大,此研究具有较强的实际应用价值,为小麦颗粒的分拣提供了可行方法.     

基于小波包分解和支持向量机的虹膜识别方法

考虑到虹膜识别的非线性和小样本的特点,以及小波包分解具有的分析高频特征信息的优势,提出了一种基于小波包分解和支持向量机的虹膜识别方法.首先对虹膜图像实行分窗小波包分解,再对各窗口的子带图像做筛选处理;然后通过奇异值分解对筛选后的各子带图像做进一步的特征提取和压缩,得到虹膜识别特征;最后利用支持向量机对虹膜特征进行模式匹配.实验结果表明了该算法的有效性.     

基于能量特征的小波概率神经网络损伤识别方法

以小波能量特征向量作为概率神经网络(PNN)的输入向量集,提出了小波概率神经网络(WPNN)的损伤识别方法．为了验证该方法的有效性,对钢框架进行了损伤识别研究,并考虑了随机噪声的影响．识别结果表明：WPNN抗噪声能力强,识别精度高,在结构损伤识别与在线检测方面具有潜力。     

Direct sequence code division multiple access based on multiwavelet packet transform

A new code division multiple access of direct sequence based on multiwavelet packet transform is proposed, which can suppress multiple access interference effectively and improve the performance of system remarkably in the environment of asynchronous transmission and multipath delay.     

基于小波包能量的脑电信号特征提取方法

在脑机接口研究中,针对运动想象脑电信号的特征抽取,提出了一种基于小波包变换和AR模型的特征提取方法.该方法首先利用小波包变换对大脑C3和C4处采集的2路运动想象脑电信号进行3层分解,抽取小波系数的能量特征;然后,利用Burg算法提取脑电信号的5阶AR模型系数;最后,将这2类特征组合,使用基于马氏距离的线性判别分类器对左右手运动想象脑电模式进行分类,正确率达到91.43%.该方法提取的特征向量较好地反应了运动想象脑电信号的事件相关去同步和事件相关同步的变化时程,为BCI研究中脑电信号的模式识别提供了新的思路.此外,该方法的识别率高,复杂性低,适合应用于在线脑机接口中.     

基于波包能量的裂纹扩展监测实验研究

采用主动Lamb波监测技术对铝板结构中的疲劳裂纹扩展进行了实验研究.首先通过布置在结构中的压电片激发并采集Lamb波信号.然后分别把Lamb波信号的原始信号、信号包络及其特定尺度上的小波系数模值定义为波包,并建立了不同定义下波包能量的计算公式.将结构在裂纹扩展过程中传感器所接收的Lamb波So模式波包能量与健康状态下所得到的波包能量进行对比,得到每个裂纹扩展阶段的能量差,将其归一化后得到相应的裂纹损伤特征参数.最后通过实验分析得到该损伤特征参数与裂纹扩展程度之间的对应关系,从而揭示出Lamb波随裂纹扩展的变化规律.实验结果表明,利用上述方法所得到的裂纹损伤特征参数随裂纹扩展表现出特定的变化规律.该规律对于裂纹监测的进一步研究具有促进作用.     

基于遗传算法的CL多小波预滤波器

提出了一种基于遗传算法的CL多小波预滤波器构造方法。该方法根据图像分解和重构的不同目的及不同的约束条件，定义相应的适应度函数；采用遗传算法对不同的图像，进行滤波器的自适应优化’得到相对应的前置滤波器，实现了图像多小波变换的自适应预滤波。对图像压缩和图像放大两种情况进行了实验仿真，证实了该方法的可行性和有效性。计算机仿真结果表明，利用此方法得到的前置滤波器进行图像压缩，可提高图像压缩比；若利用对应的前置滤波器进行图像放大，则图像质量较其他方法有明显提高：放大后图像的均方误差，较线性插值法降低了48％，较加权抛物线法降低了31％。     

基于时频能量比的入侵事件识别方法

针对挖掘入侵事件与人步行等干扰事件的识别问题,提出一种基于时频能量比的识别方法.利用时域的节律特征以及信号包络的时域冲击特征,剔除如车辆路过、自然环境干扰等事件.留下挖掘和人步行事件.对于挖掘和人步行事件的识别,首先,对事件信号进行时域窗分割;其次,将时域分割后的每个子信号输入到一组窄带滤波器中,并计算每个滤波器输出信号与输入的时域子信号的能量比值,得到信号的时频能量比特征.最后,利用SVM作为分类器,进行分类实验.实验表明,该方法提取的时频特征所包含的冗余特征数据量小,分类所需的时间短,分类识别的准确率约为94%.     

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…     

基于小波包能量分析法的螺栓球节点连接区受力监测

针对螺栓球节点在安装、使用过程中连接区受力变化将导致螺栓、套筒等部件破坏,进而发生节点连接失效的问题,利用压电陶瓷传感器,基于小波包能量分析法对螺栓球节点连接区受力监测进行研究.设计并制作一个包含螺栓球节点的缩尺网架模型.通过对螺栓球节点连接区的套筒施加不同的扭矩,使连接区处于不同的松紧状态,构建不同的连接区受力.将两...     

基于小波包频带能量检测技术的结构损伤诊断

小波包变换能将振动信号按任意时频分辨率分解到不同频段, 而各频段信号的能量变化包含着丰富的信息.以悬臂梁为实验对象,对不同损伤程度下的振动信号进行小波去噪后,通过4尺度小波包分解和重构,得到了其能量谱图.实验结果表明:损伤程度不同,小波包能量谱图明显不同.因此可将敏感频带的能量值作为损伤程度的特征值进行损伤诊断.