期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到9篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于频率域小波的地震信号多子波分解及重构 被引量：20
1
作者 李曙光 徐天吉 +1 位作者 唐建明 刘天佑 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2009年第6期675-679,共5页
多子波分解是将一个地震道分解为不同频率的子波集,并针对不同的目标地质异常体,选择不同频率的单一地震子波或子波段,重构新的地震剖面和数据体,以便进行更精准的地质地球物理解释和储层特性描述。文中根据频率域小波的解析表达式及小... 多子波分解是将一个地震道分解为不同频率的子波集,并针对不同的目标地质异常体,选择不同频率的单一地震子波或子波段,重构新的地震剖面和数据体,以便进行更精准的地质地球物理解释和储层特性描述。文中根据频率域小波的解析表达式及小波变换时间—尺度域和时间—频率域的转化关系,提出一种能适应多子波分解精度要求的处理方法。对合成地震信号及含气裂缝模型正演剖面的多子波分解与重构处理表明,该方法具有较高的精度,处理结果能直接用于含油气特征的检测;对实际地震数据处理得到的单频剖面也可明显地表征含油气储层的特征信息。 展开更多
关键词 多子波 信号分解与重构 频率域小波 地震数据体 川西拗陷 裂缝
在线阅读 下载PDF
一种抗混叠和失真的小波包信号分解与重构算法 被引量：8
2
作者 李辉 丁桦 《科学技术与工程》 2008年第20期5580-5588,共9页
以db40小波包为例,对基于小波包分析的信号分解与重构快速算法的三个核心算子:与小波滤波器卷积、上采样和下采样的时域和频域特性进行了详细的分析研究。分析结果表明,该算法会出现单子带重构信号发生频谱混叠和幅值失真现象,小波滤波... 以db40小波包为例,对基于小波包分析的信号分解与重构快速算法的三个核心算子:与小波滤波器卷积、上采样和下采样的时域和频域特性进行了详细的分析研究。分析结果表明,该算法会出现单子带重构信号发生频谱混叠和幅值失真现象,小波滤波器频响曲线的非理想截至性能是导致这一现象的根本原因。为克服传统算法的这一缺陷,提出一种改进算法。新算法在每层信号分解或重构过程中,在原小波滤波器后面串联一个新的纠正滤波器,使得重构信号中的幅值失真和频谱混叠现象得到有效改善。最后,通过一个仿真实例将改进算法的结果与原快速算法和已有文献中的改进算法进行对比,比较后的结果证明,改进算法比其它算法能更有效地避免重构信号中的频谱混叠和失真现象。 展开更多
关键词 小波包分析 信号分解与重构 混叠与失真 改进算法
在线阅读 下载PDF
基于GWO-VMD的毫米波雷达心率检测
3
作者 黄龙 付君雅 +2 位作者 袁成林 吕骞 高军峰 《电子科技大学学报》 北大核心 2025年第4期634-640,共7页
为实现非接触式高精度的生命体征测量方法,提出了一种优化变分模态分解(VMD)的心跳信号分离与重构方法。通过对雷达的中频信号进行目标识别、相位提取、相位差分、相位平滑等一系列信号预处理,根据心跳的频率设计带通滤波器,并利用灰狼... 为实现非接触式高精度的生命体征测量方法,提出了一种优化变分模态分解(VMD)的心跳信号分离与重构方法。通过对雷达的中频信号进行目标识别、相位提取、相位差分、相位平滑等一系列信号预处理,根据心跳的频率设计带通滤波器,并利用灰狼优化算法(GWO)和模糊熵(FE)函数优化了VMD的参数,最后利用线性调频Z变换对心率分量进行频谱细化得到实际心率。与心电监护设备和多种算法进行对比来验证该算法的优越性。经过334组实验,该方法的均方根误差为2.59,平均绝对百分比误差为2.65%,表明该方法在准确性和实时性上均表现优异。 展开更多
关键词 毫米波雷达 生命体征 变分模态分解 信号分解与重构 灰狼优化算法
在线阅读 下载PDF
一种快速离散小波变换算法及其在语音信号中的应用 被引量：5
4
作者 徐伟业 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第35期143-146,149,共5页
随着小波分析的理论研究水平不断提高,其应用领域也在不断扩展。特别是其多分辨率分析和Mallat算法在数字信号处理和数字通信中得到了广泛的应用。但是如果直接按照上述算法计算信号的小波分解和重构,其计算量将是很大的。通过对实序列... 随着小波分析的理论研究水平不断提高,其应用领域也在不断扩展。特别是其多分辨率分析和Mallat算法在数字信号处理和数字通信中得到了广泛的应用。但是如果直接按照上述算法计算信号的小波分解和重构,其计算量将是很大的。通过对实序列的快速傅里叶变换(FFT)算法的推导及Mallat算法原理的分析,根据离散小波变换算法结构特征,提出了一种基于FFT的快速离散小波变换算法,并从数学理论上进行了论证。同时把该算法应用到实际的语音信号处理中,得到了很好的快速分解和重构效果。 展开更多
关键词 快速傅里叶变换 快速离散小波变换 多分辨率分析 信号分解和重构 语音信号处理
在线阅读 下载PDF
基于ALIF和1DCNN的滚动轴承故障诊断方法 被引量：2
5
作者 聂勇军 孟金 肖英楠 《机电工程》 CAS 北大核心 2022年第10期1390-1397,共8页
在滚动轴承的故障信号中,由于存在较多冗余信息成分的问题,会对基于一维卷积神经网络(1DCNN)的故障诊断的准确度产生干扰,为此,提出了一种基于自适应局部迭代滤波算法(ALIF)和1DCNN的滚动轴承故障诊断方法,即先对原始信号分解重构,再进... 在滚动轴承的故障信号中,由于存在较多冗余信息成分的问题,会对基于一维卷积神经网络(1DCNN)的故障诊断的准确度产生干扰,为此,提出了一种基于自适应局部迭代滤波算法(ALIF)和1DCNN的滚动轴承故障诊断方法,即先对原始信号分解重构,再进行分类的智能故障诊断方法。首先,使用ALIF对原始信号进行了分解,其算法相较于其他信号分解算法有较少的模态混叠现象,这得益于保持其原始物理意义中,并最大程度地提取其表征信息,提高其故障诊断正确率;然后,使用了皮尔逊相关系数法选择与原始信号相关最大的本征模函数(IMF)进行了重构,得到了冗余信号较少的信号;最后,直接将处理后的数据作为1DCNN的输入,进行了智能故障诊断。研究结果表明:在对滚动轴承的4种故障状态进行分类的准确度方面,相较于原始方法,基于ALIF和1DCNN的方法准确度提高了8%,其分类准确度达到99%;仿真信号证明了ALIF分解性能的优越性,采用实验台采集的实际数据验证了该方法的先进性。 展开更多
关键词 自适应局部迭代滤波 一维卷积神经网络 信号分解重构 故障分类 冗余信息成分 模态混叠 故障诊断准确率
在线阅读 下载PDF
基于CSAEMD-KECA和角结构距离的齿轮故障识别方法 被引量：1
6
作者 高庆云 郭力 陈长华 《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第1期11-22,共12页
作为机械传动系统中的重要部件,齿轮经常运行在变转速变载荷工况下,直接采集到的齿轮故障信号(原始信号)往往存在强背景噪声。由于其原始信号中存在噪声信号,干扰了齿轮故障模式识别,且传统故障识别方法准确率较低,针对这一问题,提出了... 作为机械传动系统中的重要部件,齿轮经常运行在变转速变载荷工况下,直接采集到的齿轮故障信号(原始信号)往往存在强背景噪声。由于其原始信号中存在噪声信号,干扰了齿轮故障模式识别,且传统故障识别方法准确率较低,针对这一问题,提出了一种基于CSAEMD-KECA和角结构距离的齿轮故障识别方法。首先,使用互补正弦辅助经验模式分解(CSAEMD)方法对齿轮故障信号进行了分解重构,以去除信号中的噪声成分;然后,利用核熵成分分析(KECA)方法对CSAEMD分解重构后的信号进行了特征提取,选取了对样本(CSAEMD分解重构后的信号)瑞丽熵贡献值较大的3个特征向量,并将其作为投影向量,样本数据向投影向量投影形成了特征数据集;最后,搭建了故障模拟实验台,对上述方法的可行性进行了验证,采用角结构距离的聚类方法对特征数据集进行了聚类分析。研究结果表明:利用实验台数据进行的有效实验,能够准确地识别出齿轮的各种故障,其聚类准确率达到98.3%;该结果可验证基于CSAEMD-KECA和角结构距离的方法在齿轮故障识别上的有效性。 展开更多
关键词 机械传动系统 齿轮故障诊断 互补正弦辅助经验模式分解 核熵成分分析 聚类分析 信号分解重构 信号特征提取
在线阅读 下载PDF
基于ICEEMDAN和IMWPE-LDA-BOA-SVM的齿轮箱损伤识别模型 被引量：5
7
作者 王洪 张锐丽 吴凯 《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第11期1709-1717,共9页
针对齿轮箱振动信号中的背景噪声过大影响故障特征质量,进而降低故障识别准确率的问题,提出了一种基于改进自适应噪声完备集成经验模态分解(ICEEMDAN)、改进多尺度加权排列熵(IMWPE)、利用线性判别分析(LDA)、蝴蝶优化算法(BOA)优化支... 针对齿轮箱振动信号中的背景噪声过大影响故障特征质量,进而降低故障识别准确率的问题,提出了一种基于改进自适应噪声完备集成经验模态分解(ICEEMDAN)、改进多尺度加权排列熵(IMWPE)、利用线性判别分析(LDA)、蝴蝶优化算法(BOA)优化支持向量机(SVM)的齿轮箱故障诊断方法(ICEEMDAN-IMWPE-LDA-BOA-SVM)。首先,采用ICEEMDAN对齿轮箱振动信号进行了分解,生成了一系列从低频到高频分布的本征模态函数分量;接着,基于相关系数筛选出包含主要故障信息的本征模态函数分量,进行了信号重构,降低了信号的噪声;随后,提出了改进多尺度加权排列熵的非线性动力学指标,并利用其提取了重构信号的故障特征,以构建反映齿轮箱故障特性的故障特征;然后,利用线性判别分析(LDA)对原始故障特征进行了压缩,以构建低维的故障特征向量;最后,采用蝴蝶优化算法(BOA)对支持向量机(SVM)的惩罚系数和核函数参数进行了优化,以构建参数最优的故障分类器,对齿轮箱的故障进行了识别;基于齿轮箱复合故障数据集对ICEEMDAN-IMWPE-BOA-SVM方法进行了实验和对比分析。研究结果表明:该方法能够较为准确地识别齿轮箱的不同故障类型,准确率达到了99.33%,诊断时间只需5.31 s,在多个方面都优于其他对比方法,在齿轮箱的故障诊断中更具有应用潜力。 展开更多
关键词 故障特征提取 信号分解及信号重构 特征降维 改进自适应噪声完备集成经验模态分解 改进多尺度加权排列熵 线性判别分析 蝴蝶优化算法 支持向量机
在线阅读 下载PDF
小波分频及其在海洋地震数据瞬时属性提取中的应用 被引量：1
8
作者 刘洋 黄光南 《东华理工大学学报（自然科学版）》 CAS 2016年第4期352-361,共10页
小波变换是用伸缩和平移小波形成的小波基来分解或重构时变信号的一种信号处理方法。将小波变换运用于地震数据分析,其目的是在时频域内细致地分析地震记录的时变特性,以获得详细的有用地质体信息。针对墨西哥湾海域地震数据噪音干扰大... 小波变换是用伸缩和平移小波形成的小波基来分解或重构时变信号的一种信号处理方法。将小波变换运用于地震数据分析,其目的是在时频域内细致地分析地震记录的时变特性,以获得详细的有用地质体信息。针对墨西哥湾海域地震数据噪音干扰大、分辨率有限的问题,应用小波分频的方法对该海域的地震数据进行处理并提取其瞬时属性,结果表明该方法具有很好的时频分辨能力,可有效压制噪音干扰,提高地震记录的分辨率,在确定地质体分布以及识别地质体的构造特征方面,取得了理想的效果。 展开更多
关键词 小波变换 信号分解与重构 瞬时振幅 瞬时相位 瞬时频率
在线阅读 下载PDF
基于快速匹配追踪算法的地震道集剩余时差校正 被引量：10
9
作者 张汛汛 张繁昌 刘汉卿 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2015年第4期420-426,466,共8页
为提取正确的AVO信息和获得高信噪比、高分辨率的叠加剖面,需要消除CMP道集上的剩余时差,校平同相轴。为此,给出了一种基于匹配追踪(Matching Pursuit,MP)算法的地震道集剩余时差校正方法。利用匹配追踪算法在地震信号分解与重构方面的... 为提取正确的AVO信息和获得高信噪比、高分辨率的叠加剖面,需要消除CMP道集上的剩余时差,校平同相轴。为此,给出了一种基于匹配追踪(Matching Pursuit,MP)算法的地震道集剩余时差校正方法。利用匹配追踪算法在地震信号分解与重构方面的优势,将CMP道集信号分解为不同的子波,对各个子波分别进行剩余时差校正,再用校正后的子波重构出消除剩余时差后的地震道。同时,为提高匹配追踪算法的计算效率,利用相位展开法得到稳定的瞬时频率,以瞬时频率为中心进行扫描,快速得到最优匹配频率。理论模型和实际资料的测试结果表明,这种方法不仅可以提高匹配追踪算法的计算效率,而且还能很好地校平CMP道集同相轴。 展开更多
关键词 匹配追踪 相位展开 信号分解与重构 剩余时差校正
在线阅读 下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
关于我们 | 版权声明 | 联系我们 | 帮助中心| 意见反馈
主办单位：上海市教育委员会
技术支持：重庆维普资讯有限公司
渝公网安备 50019002500403号
使用帮助 返回顶部