基于局域判别基空间能量的特征提取

针对模式识别中如何提取信号有效特征的问题,对信号进行小波包分解,求取小波包局域判别基,提出求取局域判别基的各子空间的能量,形成特征矢量的特征提取方法。利用Fisher准则函数进行特征选择,得到识别特征矢量。在水声模式识别实例中应用此方法提取特征矢量进行分类实验,取得良好的分类效果,验证了该方法的有效性。     

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.     

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。     

基于共空间模式和K近邻分类器的脑-机接口信号分类方法

脑-机接口是指在人脑和计算机之间建立的直接的交流和控制通道,它以脑电信号的形式反映人的意识,并转换成控制信号.针对两类运动想象脑电信号的分类问题,提出共空间模式和小波包分解相结合的脑电信号特征提取方法.利用不同小波包对训练集的多路脑电信号进行分解,再用共空间模式算法对不同分解层子带的脑电信号进行特征提取,并采用K近邻分类器对提取到的不同特征进行分类,得到最优小波包函数和小波包子带参数.将结果应用于测试集数据的分类.仿真实验结果表明,选择db4小波包函数和4层小波包分解层,对8个特征点进行分类,可以得到高达96%的正确率.     

基于共空间模式和神经元网络的脑-机接口信号的识别

提出了一种基于共空间模式和LVQ神经元网络对不同意识的脑电信号进行分类的方法.脑电信号是通过电极在头皮表面采集的脑-机接口的控制信号,提取脑电信号特征并对其进行分类,组成不依赖于正常的由外围神经和肌肉组成的输出通路的通讯系统.首先利用小波包分解对原始脑电信号进行预处理,对分解后特定小波包子带的脑电信号进行共空间模式分解,提取最优的特征;然后利用LVQ网络对不同意识任务特征进行分类,实验结果表明,该方法取得了92.7%的平均分类识别率,已经达到脑-机接口实际应用的标准.     

脑-机接口中小波和小波包方差的特征比较

针对两种不同意识任务的脑-机接口设计,提出了以方差作为特征的方法和以分类速率作为评价标准之一的新方法.首先深入研究了小波理论,分析了小波包分解中存在的频带交错现象,然后以小波系数和小波包系数的方差作为特征,对C3,C4导联脑电信号分别进行两种特征的提取,最后采用线性支持向量机作为分类器进行分类.结果表明,两种特征对应的最大分类正确率均达到了86.43%,对应时间分别为4.32和4.31 s.因此,以小波方差和小波包方差作为特征是完全可取的;分类速率的提出能同时反映分类正确率和分类时间,为大脑意识任务分类提供了新思路.     

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％。     

基于模糊准则的小波特征选择

本文所提出的基于模糊准则的小波特征选择方法,从本质上来说是提取最优小波包分解中的小波系数作为特征.它利用模糊理论在模式识别中的固有优势,同时结合小波包变换的时域和频域的局部化优点,从高维数据中抽取出数目较少且鉴别能力强的特征,并使用基于最小二乘误差的线性鉴别函数实现分类.     

支持向量机方法在运动意识识别中的应用

为有效识别与运动想像相关的脑电模式,提出基于支持向量机(SVM)的运动意识分类新算法,利用sym2小波基函数对脑电(EEG)信号进行6尺度分解后,从每级分解中提取绝对值最大的小波系数作为信号特征,构成有效特征向量输入SVM分类器,实现基于EEG的运动想像模式识别.实验数据采用脑机接口竞赛(2003)的脑电数据,实验结果表明采用径向基核函数的SVM分类器可有效地对EEG进行运动想像分类,具有良好的泛化推广能力,为脑机接口的运动意识分类提供了新思路.     

基于WSN的战场声目标多特征联合智能分类识别

本文利用WSN对战场声目标进行分类识别。由于战场上目标的声音信号构成非常复杂,采用单一特征很难全面反映其特点,提取多种特征来构成联合特征向量显得非常重要。然而简单的多特征联合识别,给识别带来维数灾难。本文提出,首先对滤波后的信号进行功率谱特征提取,再利用KPCA进行降维处理,将处理后的特征向量与最优小波包能量提取的特征向量组合,最后利用支持向量机完成对战场五类声目标的识别。仿真实验表明,采用这种方法能有效地提高分类识别的准确度。     

EEG Signal Denoising and Feature Extraction Using Wavelet Transform in Brain Computer Interface

Electroencephalogram (EEG) signal preprocessing is one of the most important techniques in brain computer interface (BCI). The target is to increase signal-to-noise ratio and make it more favorable for feature extraction and pattern recognition. Wavelet transform is a method of multi-resolution time-frequency analysis, it can decompose the mixed signals which consist of different frequencies into different frequency band. EEG signal is analyzed and denoised using wavelet transform. Moreover, wavelet transform can be used for EEG feature extraction. The energies of specific sub-bands and corresponding decomposition coefficients which have maximal separability according to the Fisher distance criterion are selected as features. The eigenvector for classification is obtained by combining the effective features from different channels. The performance is evaluated by separability and pattern recognition accuracy using the data set of BCI 2003 Competition, the final classification results have proved the effectiveness of this technology for EEG denoising and feature extraction.     

基于优化肌电特征的无声语音信号识别

提出了一种基于遗传算法(GA)和fisher投影的最佳可鉴别基的求解方法.将原始特征向量向着最佳可鉴别基投影可得到具有最佳可分性的新的特征向量.从颧肌和二腹肌前腹的皮肤表面检测无声发出6个汉语元音的表面肌电信号(SEMG),以该肌电信号的AR模型系数、倒谱系数和美尔倒谱系数作为原始特征向量.使用遗传算法找出了原始特征的次优组合,并组成新的特征向量.将GA找出的次优特征向量向着fisher最佳可鉴别基投影可得到最佳鉴别特征向量.最后用改进的BP神经网络作为分类器得到了较好的识别效果.     

基于小波包和RBF神经网络的压电加速度传感器故障诊断

根据压电加速度传感器故障的特点,提出运用小波包变换和RBF神经网络的故障诊断方法。首先运用小波包分解和重构原理将传感器输出信号分解到不同频段中,提取每个频段的能量作为状态监测的特征向量,作为RBF网络的输入,然后利用最佳的RBF神经网络进行压电传感器故障分类。实验结果表明该方法具有良好的非线性跟踪能力,较高的诊断准确率。     

基于小波包分解的数字图像水印

利用Shannon熵准则选取最优小波包基,分别对原始图像和水印图像进行小波包分解,把水印数据嵌入选定的原始图像小波包基中.实验结果表明,该算法水印信息嵌入量大,不可感知性好,对JPEG压缩有较好的鲁棒性.     

基于小波包BP网络的超声检测缺陷类型识别

针对A型反射超声波检测仪难以准确识别缺陷类型的问题,探讨了基于小波包和BP神经网络相结合的超声检测缺陷类型识别方法。对检测的多组超声缺陷信号分别进行3层小波包分解,提取小波包频谱能量特征,归一化后构造了各缺陷信号的特征向量,并分别组成训练样本集和测试样本集,用于3层BP神经网络的训练和网络识别效果检验。实验结果表明该方法能准确快速地识别出超声检测缺陷类型。     

心室晚电位识别的一种方法

论文采用小波包分析和人工神经网络相结合的方法完成对心室晚电位的识别。首先利用小波包分解技术提取心电信号的特征，将不同频带子信号的能量作为心电信号的一组特征值，然后采用径向基函数网络实现对晚电位的分类。经过对28例3导信号平均心电图实验数据的处理，取得了较高的识别准确率。     

离散正交小波包及其在噪声抑制中的应用

研究有限长序列的小波包处理和噪声抑制的方法,方法用正交共轭滤波器构造有限维内积空间的正交值和分解及有限长离散小波包,分析了噪声的小波包分解系数的特性,并提出小波包变换域降噪的方法。     

小波包频带能量分解在断路器机械状态监测中的应用

基于小波包原理,将断路器操作振动信号分解到独立的频带内,不同频带内信号能量的变化反映了断路器机械运行状态的改变.提取主要的频带能量作为断路器状态监测的特征向量,并根据试验结果确定了不同状态下能量特征向量的容差范围,从而实现了不同机械状态的简单分类,为断路器的机械状态监测提供了相应的量化依据.试验模拟了ZN12-35型真空断路器4种不同的合闸同期性状态,采用单个加速度传感器在机构箱上获取合闸时的触头振动信号.该信号经过小波包频带能量分解后,可以将各种合闸同期性状态分类集中在复平面中明显区分的不同区域内,从而验证了该方法在断路器机械状态监测中的有效性.重复试验表明,在保证监测系统稳定的前提下,该方法具有较高的状态监测准确率.     

基于EEMD和小波包变换的早期故障敏感特征获取

提出一种基于总体平均经验模态分解和小波包变换的方法,进行早期故障敏感特征的获取,构建早期故障诊断模型. 该方法首先应用EEMD对现场采集的振动信号进行分解,分离出不同频率成分的特征信号,选择与原信号相关系数最大的 IMF分量进行信息重构;面向重构的IMF分量采用WPT进行分解,得到各个节点的小波系数;最后使用Hilbert变换提取小波包系数的包络,计算功率谱,准确获得早期故障的敏感特征. 通过对仿真信号的分析验证了该方法对故障诊断的有效性. 将该方法应用于实测的滚动轴承的内圈、外圈和滚动体故障诊断,诊断结果均表明该方法可有效提取早期故障敏感特征,故障诊断快速准确.