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分形维数作为战场声信号的特征,存在特征数量不足,反映信号非线性不充分的问题,提出了一种基于SVD与数学形态学分形维数谱(Singular Value Decomposition And Mathematical Morphological Fractal Dimensions Spec-trum,SVD-MMFDS)的战场声特征提取方法.对声信号构造Hankel矩阵,再进行SVD分解,根据信号频率与奇异值的关系,重构信号分量.将这些重构信号依次线性叠加,每叠加一次信号分量就计算一次分形维数,直至完全恢复原信号;通过这种方法,构成数量多且更能反映信号非线性的分形维数谱.运用半实物仿真实验将SVD与数学形态学分形维数谱的方法,与变分模态分解(VMD)和分形维数结合的方法进行对比,该方法提取的战场声特征具有更好的区分度且特征数量更多,为利用信号非线性来识别战场声目标提供较好的选择. 相似文献
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《装甲兵工程学院学报》2018,(6)
针对新型作战体系下以装甲车辆为主的地面目标的被动声识别问题,为实现不同车型在不同工况下的声识别,以常见的3种坦克和4种履带式装甲车为识别对象,提出了一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和人工蜂群(Artificial Bee Colony,ABC)算法优化的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)相结合的装甲车辆声识别模型。首先,采集不同工况下的车辆噪声信号并进行频谱分析,证明了VMD分解的可行性;其次,对样本信号进行VMD分解,得到不同尺度的本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)并进行多尺度模糊熵(Multi-scale Fuzzy Entropy,MFE)的计算,得到多尺度模糊熵特征(VMD-MFE);然后,利用优化算法对SVM进行优化,得到最优参数优化的分类器模型;最后,对噪声信号进行特征提取和分类实验。结果表明:VMD的分解效果优于经验模态分解(Empirical Made Decomposition,EMD)和集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD);与引力搜索算法(Gravitational Search Algorithm,GSA)和布谷鸟搜索(Cuckoo Search,CS)算法相比,ABC算法得到的优化模型ABC-SVM具有更高的识别率,可达94. 14%以上。 相似文献
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提出利用多重分形广义维数来描述信号特征 ,并以振动信号广义维数、广义维数谱图、敏感维数为特征向量的模式空间样本库为基础 ,给出了通过维数相关系数等判别条件进行识别的机械故障多重分形广义维数诊断方法。应用于圆盘类裂纹故障的诊断 ,取得了令人满意的结果。 相似文献
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为探索有效实用的结构损伤检测方法,运用分形理论直接对结构振动信号进行关联维数分析,通过度量系统输出的奇异性来识别结构的局部损伤,提出了基于振动响应关联维数的结构损伤检测方法.简支梁损伤算例结果表明,该方法能够准确地检测出梁式结构单个和多个不同程度的损伤位置,同时关联维数指标变化值会随着损伤程度的增加而增大.与曲率模态指... 相似文献
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基于EEMD方法的混合信号分离识别 总被引:3,自引:0,他引:3
针对宽开通信侦察系统中的多信号分离问题,提出了一种总体平均经验模式分解(EEMD)方法。首先对混合信号进行去噪,进行功率谱估计,然后利用EEMD方法对混合信号进行分解得到一簇本征模态函数IMF(Intrinsic Mode Function),对代表单个信号的IMF进行Hlibert变换,得到与各阶IMF相对应的瞬时频率,确定信号的个数,估计出其载波频率,设计出相应的带通滤波器,分离出单个信号。最后设计决策树对分离出的单个信号进行调制识别,确定信号的种类。文中以三个信号组合ASK、BPSK、2FSK为例,通过仿真验证了方法的有效性。 相似文献
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基于EMD和神经网络的气阀机构故障诊断研究 总被引:7,自引:0,他引:7
运用经验模态分解(EMD)对柴油机缸盖振动信号进行分析,求得各内禀模态函数(IMF)的能量百分比;将能量百分比作为神经网络的输入进行网络训练和故障识别,实现了气阀机构的故障诊断,取得了较好的效果。 相似文献
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基于谐波恢复方法的直升机声信号特征提取 总被引:1,自引:0,他引:1
在对直升机声信号特征进行分析之后,提出了一种基于谐波恢复的ESPRIT方法来提取直升机声信号谐波频率作为特征用以识别直升机声目标。同时对ESPRIT方法与其它方法在提取谐波能力方面作了比较。最后对实测的直升机声信号进行了谐波提取。各种结果均显示谐波恢复的ESPRIT方法在提取谐波频率方面较之其它方法更为优越,用它提取直升机声信号特征是十分有效的。 相似文献
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《海军工程大学学报》2017,(1)
针对滚动轴承早期微弱故障特征难以提取的问题,提出将最小熵反褶积(MED)和集成经验模态分解(EEMD)方法相结合用于提取轴承微弱故障特征的方法。首先,采用MED对滚动轴承振动信号降噪,以增强冲击特征;然后,利用EEMD分解降噪后信号得到一组固有模态分量(IMF),依据相关系数和峭度准则,选择敏感的IMF分量重构信号,并采用希尔伯特包络解调提取故障特征;最后,通过仿真信号和实验台信号验证了该方法的有效性。 相似文献
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本文对小波变换和多分辨分析技术的基本理论进行了研究,依据信号的多分辨小波分解及其所表现出的多水平特性、局部化分析特性等特点,提出了利用小流变换后声信号在不同水平的和为声目标的特征矢量的特征提取方法,并对实测直升机和坦克噪声数据进行分析计算,列出计算机分析的结果,得出了相应结论。 相似文献
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综述了小波变换的原理和性质以及它在直升机声目标识别当中的应用。主要论述了利用小波变换进行信号分解与滤波、目标特征提取等方面的应用,最后给出了计算机模拟仿真结果。结果表明,利用信噪分离方法和目标特征提取方法可以在低信噪比情况下准确识别目标。 相似文献
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从陆航直升机编制和陆航体系作战的实际需求出发,利用分形理论的信息维数定义,提出了定量验证陆航直升机编制分形结构的基本方法。以两个历史时期的美军陆航部队编制为例,建立了各型直升机分布的δ-覆盖,并分别测定了相应的信息维数,对比分析了两个历史时期美军陆航旅直升机编制的优劣。结果表明,利用信息维数可以定量说明陆航直升机编制的合理程度。 相似文献
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针对自动机故障诊断过程中振动信号故障特征较难提取的问题,提出了结合形态分量分析(MCA)和总体经验模态分解(EEMD)的自动机故障特征提取方法。根据自动机振动信号组成成分的形态差异,利用形态分量分析方法构建不同的稀疏字典对各组成成分进行分离,消除噪声分量,提取出反映主要故障特征的冲击分量;对所提取的冲击分量进行EEMD分解并计算各IMF分量的样本熵值,以此作为故障特征向量输入基于离子群优化的支持向量机(PSO-SVM)进行识别。通过自动机典型故障诊断试验表明:形态分量分析方法可有效分离出自动机振动信号中的冲击成分;同时,所提出的特征提取方法能够有效地进行自动机故障诊断。 相似文献
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《海军工程大学学报》2015,(6)
为实现低信噪比情况下微弱的船舶轴频电场信号的有效检测,提出了一种结合经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和四阶混合累积量对角切片滑动功率谱的方法。首先,利用EMD将信号自适应地进行子带分解,对得到的本征模态函数(intrinsic mode functions,IMF)采用相关系数准则进行筛选;然后,利用高阶累积量可抑制高斯色噪声的特性,计算各有效IMF分量的四阶混合累积量对角切片的功率谱,并进行了多子带中的滑动检测。实测数据处理结果表明:该方法具有较好的应用价值。 相似文献
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针对传统方法无法有效识别不同尺寸细小裂纹所产生的脉冲涡流信号,提出一种基于希尔伯特-黄变换的脉冲涡流信号消噪与识别算法。对脉冲涡流信号进行集成经验模态分解并通过归一化自相关函数及其方差特性分选出含有噪声的本征模态函数;对含噪声的本征模态函数进行阈值消噪并与未做处理的本征模态函数重构成无噪声信号;对无噪声信号进行希尔伯特-黄变换并计算出希尔伯特边际谱;根据希尔伯特边际谱的差异识别出不同细小尺寸的表面与下表面裂纹。实验结果表明了所提方法的有效性,经过集成经验模态分解消噪,消除了噪声对脉冲涡流信号的干扰;而基于希尔伯特-黄变换的方法则能够有效识别出不同尺寸的裂纹。 相似文献