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基于自适应Wiener去噪与优化匹配追踪算法的微弱故障诊断方法 被引量:1
1
作者 王红玉 卜令瑞 邢海燕 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第12期2212-2219,共8页
为了准确地诊断出旋转机械的早期微弱故障,在分析信号特点的基础上,采用自适应Wiener滤波去除信号中的随机冲击干扰,并提出了一种基于优化匹配追踪算法的微弱故障特征提取方法。首先,分析了旋转机械早期微弱故障信号特点,在短时Wiener... 为了准确地诊断出旋转机械的早期微弱故障,在分析信号特点的基础上,采用自适应Wiener滤波去除信号中的随机冲击干扰,并提出了一种基于优化匹配追踪算法的微弱故障特征提取方法。首先,分析了旋转机械早期微弱故障信号特点,在短时Wiener滤波中引入了窗长自适应策略,去除了早期微弱故障信号的随机冲击干扰,保留了故障信号中的有用分量;然后,分析了当前匹配追踪算法中算法迭代门限值在重构精度中存在的不足,设计了基于相邻残差的匹配追踪算法鲁棒终止条件,有效提高了故障信号的重构精度和重构信号质量;最后,将优化的匹配追踪算法应用于微弱故障特征提取中,实现了对微弱信号中强特征信号的提取目的。研究结果表明:采用自适应Wiener滤波可以有效去除信号中的随机干扰,且保留信号中的周期性故障信号;优化匹配追踪算法重构信号包络谱中的特征频率160 Hz及其倍频凸显,在其他频段的信号能量几乎为0,这意味着该方法能够准确判断出故障类型。与传统Wiener去噪和匹配追踪算法相比,自适应Wiener去噪和优化匹配追踪算法在微弱故障提取中具有可行性和优越性。 展开更多
关键词 旋转机械 自适应Wiener去噪 匹配追踪算法 微弱信号故障诊断 鲁棒终止条件 信号包络
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应用分层自适应匹配追踪重构MEMS陀螺信号 被引量:4
2
作者 杨金显 杨闯 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第12期3160-3168,共9页
对含噪微机械系统(MEMS)陀螺信号进行小波分解重构时,真实信号对应的小波系数很难选取,故本文提出一种分层自适应匹配追踪算法(LAMP)来解决上述问题。建立了含噪MEMS陀螺信号中信号小波系数稀疏提取架构,将信号小波系数提取问题转化为... 对含噪微机械系统(MEMS)陀螺信号进行小波分解重构时,真实信号对应的小波系数很难选取,故本文提出一种分层自适应匹配追踪算法(LAMP)来解决上述问题。建立了含噪MEMS陀螺信号中信号小波系数稀疏提取架构,将信号小波系数提取问题转化为含噪信号中信号小波系数稀疏性的恢复问题。比较已有稀疏重构算法,采用一种新的LAMP算法,在各种可能的小波系数组合中挑选出分解系数最为稀疏的一组,以此消除信号中的噪声小波系数,进而重构MEMS陀螺信号。实验表明:提出的LAMP算法的稀疏重构效果优于其他迭代贪婪重构算法;基于LAMP的信号稀疏小波重构方法,可以有效去除MEMS陀螺信号的大量噪声;去噪前后,纯MEMS陀螺数据解算的方位角平均累积误差由10.060 2(°)/h减小到5.034 6(°)/h,优于传统小波阈值重构法平均累积误差8.596 8(°)/h,显示了较好的应用效果。 展开更多
关键词 MEMS陀螺 信号重构 小波变换 分层自适应匹配追踪(lamp)算法
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一种基于变步长的稀疏度自适应匹配追踪算法 被引量:8
3
作者 毕学霞 尚振宏 +1 位作者 强振平 刘辉 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第9期2116-2120,2125,共6页
压缩感知(Compressed Sensing,CS)理论突破了传统的采样定率,对于稀疏的或可压缩的信号,可同时进行采样和压缩。其中重构算法是压缩感知理论的研究热点之一,对采样过程的正确性验证有着重要意义。稀疏度自适应匹配追踪算法(Sparsity Ada... 压缩感知(Compressed Sensing,CS)理论突破了传统的采样定率,对于稀疏的或可压缩的信号,可同时进行采样和压缩。其中重构算法是压缩感知理论的研究热点之一,对采样过程的正确性验证有着重要意义。稀疏度自适应匹配追踪算法(Sparsity Adaptive Matching Pursuit,SAMP)在迭代过程中采用固定步长,容易导致过估计和欠估计。为解决该问题,根据相邻信号能量差的变化规律,在迭代过程中采用对数型的"变步长",即迭代的初始阶段步长增长速度较快,当能量差达到一定阈值时,则步长增长速度较慢,并设置双阈值严格控制逼近的精确度。实验表明,改进后算法提高了重构质量,尤其是在当采样率较低时,仍有较好的重构效果。 展开更多
关键词 压缩感知 重构算法 稀疏度自适应 匹配追踪
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基于分层匹配追踪算法的电能质量复合扰动参数辨识方法 被引量:8
4
作者 崔志强 王宁 贾清泉 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2017年第3期153-159,共7页
针对电能质量中的复合扰动信号分析问题,提出一种粒子群优化(PSO)和匹配追踪(MP)算法相结合的分层搜索的原子分解方法。首先应用MP算法提取基波分量,对于去除基波分量的残差信号,利用快速傅里叶变换找寻能量最大的频率成分,采用PSO算法... 针对电能质量中的复合扰动信号分析问题,提出一种粒子群优化(PSO)和匹配追踪(MP)算法相结合的分层搜索的原子分解方法。首先应用MP算法提取基波分量,对于去除基波分量的残差信号,利用快速傅里叶变换找寻能量最大的频率成分,采用PSO算法粗搜索出最佳匹配粒子,然后以最佳匹配粒子为中心,在一定范围内重新离散化,生成小规模原子库,再应用MP算法有针对性地进行细搜索,最终得到最佳匹配原子,提取出电能质量复合扰动特征参数。仿真结果表明,该方法能克服MP算法匹配时间长、计算量大及PSO优化MP算法残差积累过大、容易陷入局部最优、匹配参数不准确等缺点,且具有一定的抗噪性和实时性。 展开更多
关键词 电能质量 原子分解 复合扰动 分层匹配追踪 粒子群优化算法 参数辨识
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基于自适应遗传算法的分层图像匹配 被引量:7
5
作者 王其聪 沈永增 刘锋 《浙江工业大学学报》 CAS 2003年第6期599-603,共5页
图像匹配是计算机视觉的关键技术之一,图像匹配的速度和匹配的可靠性、精度一样,也是性能的重要体现。由于传统图像匹配算法是遍历性的,匹配速度较慢,因此在实际应用中受到限制。本文把自适应遗传算法与归一化积相关相结合实现图像的快... 图像匹配是计算机视觉的关键技术之一,图像匹配的速度和匹配的可靠性、精度一样,也是性能的重要体现。由于传统图像匹配算法是遍历性的,匹配速度较慢,因此在实际应用中受到限制。本文把自适应遗传算法与归一化积相关相结合实现图像的快速粗匹配,然后在粗匹配点的邻域内利用相位相关算法实现图像的精匹配。本文算法不但能保证匹配的精度,也能大大提高匹配的速度。在实验中,与传统的序贯相似性检测算法(SSDA)作了比较,证明了本文算法的有效性。 展开更多
关键词 自适应遗传算法 分层图像匹配 计算机视觉 序贯相似性检测算法 SSDA
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一种稀疏度自适应正交多匹配追踪重构算法 被引量:6
6
作者 林云 王凯 《科学技术与工程》 北大核心 2014年第2期37-40,共4页
压缩感知理论是一种利用信号稀疏性或可压缩性对信号进行采样同时压缩的新颖的信号采样理论。针对稀疏度未知信号重构问题,提出了一种稀疏度自适应正交多匹配追踪重构算法。该算法在广义正交匹配算法(generalized orthogonal multi matc... 压缩感知理论是一种利用信号稀疏性或可压缩性对信号进行采样同时压缩的新颖的信号采样理论。针对稀疏度未知信号重构问题,提出了一种稀疏度自适应正交多匹配追踪重构算法。该算法在广义正交匹配算法(generalized orthogonal multi matching pursuit,GOMP)基础上结合稀疏自适应思想。根据相邻阶段信号能量差自适应调整当前步长大小选取支撑集的原子个数,先大步接近,后小步逼近信号真实稀疏度,从而实现对信号精确重构。实验仿真结果表明,该算法能有效精确重构信号。具有良好的重构性能和较高的重构效率。 展开更多
关键词 压缩感知 稀疏性 匹配追踪 重构算法 正交匹配 自适应
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自适应匹配追踪图像超分辨算法 被引量:2
7
作者 华臻 张海程 李晋江 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2018年第10期2339-2344,共6页
为了提高图像超分辨率重建的效果,提出一种基于自适应匹配追踪稀疏表示的图像超分辨重建算法.该方法采用k次奇异值分解算法联合训练适用于高、低分辨率图像块的联合字典对;然后,寻找输入的低分辨率图像块在低分辨率字典下的稀疏表示;最... 为了提高图像超分辨率重建的效果,提出一种基于自适应匹配追踪稀疏表示的图像超分辨重建算法.该方法采用k次奇异值分解算法联合训练适用于高、低分辨率图像块的联合字典对;然后,寻找输入的低分辨率图像块在低分辨率字典下的稀疏表示;最后,利用字典间的相似性,通过低分辨率稀疏系数和高分辨率字典来生成清晰的高分辨率图像.在稀疏表示过程中,求解稀疏表示系数的优化算法大多使用正交匹配追踪算法.为了提高重构精度,缩短算法时间,采用自适应匹配追踪算法进行求解.实验表明,该算法的重构精度明显优于其他算法,对边缘和细节具有更好的重构能力,并且能够缩短字典训练的时间. 展开更多
关键词 超分辨率重建 稀疏表示 自适应匹配追踪算法 字典学习
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步长自适应的前向后向匹配追踪算法 被引量:1
8
作者 张松江 周密 张传林 《计算机应用与软件》 CSCD 2016年第11期244-248,共5页
稀疏度自适应的匹配追踪算法(SAMP)是基于压缩感知理论的信号重建经典算法。针对稀疏度未知的信号重建,提出步长自适应的前向后向匹配追踪(AFBMP)算法,AFBMP算法在稀疏度自适应匹配追踪算法的框架下,前向搜索过程中采用对数型自适应变... 稀疏度自适应的匹配追踪算法(SAMP)是基于压缩感知理论的信号重建经典算法。针对稀疏度未知的信号重建,提出步长自适应的前向后向匹配追踪(AFBMP)算法,AFBMP算法在稀疏度自适应匹配追踪算法的框架下,前向搜索过程中采用对数型自适应变化的步长选择匹配原子,然后通过后向策略修正前向阶段造成的错误,删除支撑集中的部分错误原子,最终实现信号的精确逼近。实验表明AFBMP算法比SAMP算法能够更加高效地重建稀疏度未知的信号。 展开更多
关键词 压缩感知 重构 前向后向 稀疏度自适应 匹配追踪算法
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改进的稀疏度自适应多路径匹配追踪算法 被引量:5
9
作者 吴梦行 伍飞云 +1 位作者 杨坤德 田天 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第11期1611-1617,共7页
在信号重构算法中,针对基于树的多路径匹配追踪深度优先算法计算量大和多路径匹配追踪信号稀疏度未知等问题,本文提出了一种改进的稀疏度自适应多路径匹配追踪算法。该算法将自适应思想引入多路径匹配追踪算法中,自适应选择支撑集原子个... 在信号重构算法中,针对基于树的多路径匹配追踪深度优先算法计算量大和多路径匹配追踪信号稀疏度未知等问题,本文提出了一种改进的稀疏度自适应多路径匹配追踪算法。该算法将自适应思想引入多路径匹配追踪算法中,自适应选择支撑集原子个数,并利用剪枝技术选择原子匹配概率最大的路径,使算法搜索路径更为有效,且大大降低了计算量。该算法改进了内积匹配准则,能在测量矩阵中更准确高效地挑选与残差信号匹配的原子,并在迭代过程中采用支撑集原子回溯和指数变步长方法提高重构精度。与传统MMP算法相比,本文提出的算法运算时间短,重建精度高,更具有实际应用价值。 展开更多
关键词 信号重构 压缩感知 多路径匹配追踪算法 稀疏度自适应 剪枝 内积匹配准则 回溯 指数变步长
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基于变步长分阶自适应匹配追踪算法的振动数据重构方法研究 被引量:1
10
作者 王朋飞 盛步云 《机电工程》 CAS 北大核心 2020年第10期1198-1203,共6页
在处理多维海量振动数据时,存在极大的存储和传输压力问题,针对这一问题,对压缩感知理论进行了研究,在选择最优测量矩阵的基础上,提出了一种变步长分阶自适应匹配追踪(VSSStAMP)算法。该算法将匹配追踪、变步长迭代及自适应思想相结合,... 在处理多维海量振动数据时,存在极大的存储和传输压力问题,针对这一问题,对压缩感知理论进行了研究,在选择最优测量矩阵的基础上,提出了一种变步长分阶自适应匹配追踪(VSSStAMP)算法。该算法将匹配追踪、变步长迭代及自适应思想相结合,通过双重阈值和可变步长控制信号的重构精度,弥补了传统的重构算法需提前得到信号的稀疏度,以及稀疏度自适应匹配追踪算法(SAMP)重构结果与步长关联较大的不足,从而实现了步长自适应的振动信号重构。研究结果表明:相对于传统的重构算法和SAMP算法,VSSStAMP算法在均方误差和运行时间等方面均有所改善,有效地提高了振动信号重构的精度和效率。 展开更多
关键词 变步长分阶自适应匹配追踪 机械振动 振动信号采样 测量矩阵 重构算法
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阈值稀疏自适应匹配追踪图像重构算法 被引量:3
11
作者 李琪 张欣 +1 位作者 张平康 张航 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2018年第11期2528-2532,共5页
针对稀疏度自适应匹配追踪算法(SAMP)在进行图像重构时存在重构精度低及计算复杂度高的问题,本文提出了一种基于阈值控制的稀疏度自适应匹配追踪(T-SAMP)算法.基于回溯迭代的正交匹配追踪(BAOMP)算法在原子选择阶段,采用阈值核查所选的... 针对稀疏度自适应匹配追踪算法(SAMP)在进行图像重构时存在重构精度低及计算复杂度高的问题,本文提出了一种基于阈值控制的稀疏度自适应匹配追踪(T-SAMP)算法.基于回溯迭代的正交匹配追踪(BAOMP)算法在原子选择阶段,采用阈值核查所选的可靠原子及删除不可靠原子,将核查可靠原子步骤作为SAMP算法迭代前的预处理步骤,以寻找到信号的最大近似系数,以提高重构精度以及降低算法复杂度.仿真结果表明,与SAMP算法相比,所提出的T-SAMP算法能平均提高3dB峰值信噪比,算法平均运行时间降低约60%. 展开更多
关键词 压缩感知 图像重构 稀疏度自适应匹配追踪算法 回溯正交匹配追踪算法 峰值信噪比
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用于CS的广义稀疏度自适应匹配追踪算法 被引量:2
12
作者 马玉双 刘翠响 +1 位作者 郭志涛 王宝珠 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第13期207-211,245,共6页
压缩感知理论的基本思想是原始信号在某一变换域是稀疏的或者是可压缩的,并将奈奎斯特采样定理中的采样过程和压缩过程合二为一。稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)算法能够实现稀疏度未知情况下的重构,而广义正交匹配追踪算法每次迭代时选择... 压缩感知理论的基本思想是原始信号在某一变换域是稀疏的或者是可压缩的,并将奈奎斯特采样定理中的采样过程和压缩过程合二为一。稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)算法能够实现稀疏度未知情况下的重构,而广义正交匹配追踪算法每次迭代时选择多个原子,提高了算法的收敛速度。基于上述两种重构算法的优势,提出了广义稀疏度自适应匹配追踪(Generalized Sparse Adaptive Matching Pursuit,gSAMP)算法。针对重构图像的峰值信噪比、重构时间、相对误差等客观评价指标,以及主观视觉上对所提算法与传统的贪婪算法进行对比。在压缩比固定为0.5时,gSAMP算法的重构效果优于传统的MP、OMP、ROMP、SAMP 以及gOMP贪婪类重构算法的效果。 展开更多
关键词 压缩感知 稀疏度自适应匹配追踪 稀疏度 广义正交匹配追踪 贪婪类重构算法
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语音自适应压缩采样匹配追踪重构算法
13
作者 石磊 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2013年第1期16-22,共7页
基于小波分解下的语音压缩编码与重构框架,研究分析了含噪情况下贪婪算法的重构性能和抗噪性能,提出了一种改进的自适应压缩采样匹配追踪算法(ACoSaMP)。该算法可在稀疏度未知的情况下,通过设置可变步长分阶段实现对稀疏度的逼近。同时... 基于小波分解下的语音压缩编码与重构框架,研究分析了含噪情况下贪婪算法的重构性能和抗噪性能,提出了一种改进的自适应压缩采样匹配追踪算法(ACoSaMP)。该算法可在稀疏度未知的情况下,通过设置可变步长分阶段实现对稀疏度的逼近。同时,在每次迭代过程中,用最小二乘法对残差信号进行估计,代替传统CoSaMP算法对整个信号的估计。最后用小波去噪法对合成语音进行处理。实验结果表明:不同压缩比下,该算法的主客观重构效果均优于现有同类算法,对噪声有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 压缩感知 重构算法 自适应压缩采样 匹配追踪 小波去噪
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基于轴承故障信号特征的自适应冲击字典匹配追踪方法及应用 被引量:12
14
作者 崔玲丽 王婧 +1 位作者 邬娜 高立新 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2014年第11期54-60,共7页
针对滚动轴承故障特征,提出了一种自适应冲击字典匹配追踪方法。根据轴承故障信号的产生机理,将轴承的转速、尺寸等因素引入到字典中,建立了一种基于故障信号特征的新型字典模型。依据字典模型中各个关键参数对分析结果的影响程度,确定... 针对滚动轴承故障特征,提出了一种自适应冲击字典匹配追踪方法。根据轴承故障信号的产生机理,将轴承的转速、尺寸等因素引入到字典中,建立了一种基于故障信号特征的新型字典模型。依据字典模型中各个关键参数对分析结果的影响程度,确定冲击位置信息为首要模型参数,提出了逐次改变特性参数的方法建立自适应字典,使得字典中的每一个原子都与被分析信号有很好的相似度,降低了字典的冗余程度,提高了字典的使用效率。同时结合匹配追踪原理建立了自适应冲击字典匹配追踪的方法。仿真信号,实验信号和工程信号分析结果表明,基于自适应冲击字典匹配追踪方法可以对轴承不同位置的故障进行有效诊断。将该方法与遗传算法匹配追踪进行比较,表明该方法的处理效果更佳。 展开更多
关键词 轴承故障诊断 自适应冲击字典 匹配追踪 遗传算法
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回溯自适应匹配追踪电能质量信号重构方法 被引量:13
15
作者 沈跃 丁灵卫 +2 位作者 吴翃轩 刘国海 刘慧 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2017年第5期731-738,共8页
为改善电能质量暂稳态信号重构性能,提出了基于压缩感知理论的回溯自适应匹配追踪的电能质量信号重构方法,对电能质量信号进行处理。在自适应匹配追踪的基础上改变一个回溯步骤,初选出满足条件的候选集,然后在终选步骤中利用回溯功能,... 为改善电能质量暂稳态信号重构性能,提出了基于压缩感知理论的回溯自适应匹配追踪的电能质量信号重构方法,对电能质量信号进行处理。在自适应匹配追踪的基础上改变一个回溯步骤,初选出满足条件的候选集,然后在终选步骤中利用回溯功能,剔除系数相对较小的原子,所以该方法能够灵活地删除一些被在初选时被错误选择的原子,有着更好的稀疏信号重构和逼近性能。另外该方法无需先验信号的稀疏度,具有稀疏度自适应能力。仿真实验结果表明,10种电能质量信号的压缩重构精度都在97.63%以上,能量恢复系数要高于99.57%,信噪比高于31.42dB,均方误差百分比在2.31%之内,都能达到很好的性能指标。 展开更多
关键词 电能质量 压缩感知 匹配追踪 自适应 回溯算法
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基于改进果蝇优化算法正交匹配追踪的超声信号降噪方法 被引量:10
16
作者 董明 李敬 +5 位作者 索永录 唐恩贤 马宏伟 陈渊 张广明 万翔 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期493-501,共9页
降噪是超声信号处理的重要环节,正交匹配追踪是一种常用的降噪方法,传统正交匹配追踪算法计算量大、分解精度不高,无法提取强噪声背景下的超声信号.本文提出了一种结合果蝇优化算法和正交匹配追踪的超声信号降噪算法,将正交匹配追踪中... 降噪是超声信号处理的重要环节,正交匹配追踪是一种常用的降噪方法,传统正交匹配追踪算法计算量大、分解精度不高,无法提取强噪声背景下的超声信号.本文提出了一种结合果蝇优化算法和正交匹配追踪的超声信号降噪算法,将正交匹配追踪中的“贪婪”搜索转换为Gabor函数的参数优化问题,利用果蝇优化算法估计Gabor函数的最优值,采用自适应步长以提高果蝇优化算法的全局遍历性,同时引入高维广义CAT映射以跳出局部最优,最后由寻找到的最佳原子重构超声信号.为验证算法的有效性,对仿真的多频超声回波信号和实验采集的锻件试块超声回波信号进行了降噪处理,结果表明,本文提出的方法能有效提取强噪声背景下的超声信号. 展开更多
关键词 正交匹配追踪 果蝇优化算法 自适应步长 高维广义CAT映射 数字信号处理
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自适应匹配追踪的OFDM系统窄带干扰检测 被引量:3
17
作者 毕晓君 邵然 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第7期908-912,共5页
针对在OFDM通信系统中,基于压缩感知的窄带干扰检测时间过长的问题,提出了将自适应匹配追踪算法应用到压缩感知理论的信号重构过程中的算法。该算法可在未知干扰稀疏度的情况下,自适应地调整候选集原子的个数,在低于奈奎斯特采样频率前... 针对在OFDM通信系统中,基于压缩感知的窄带干扰检测时间过长的问题,提出了将自适应匹配追踪算法应用到压缩感知理论的信号重构过程中的算法。该算法可在未知干扰稀疏度的情况下,自适应地调整候选集原子的个数,在低于奈奎斯特采样频率前提下,快速实现单个及多个窄带干扰信号检测。仿真结果表明:所提算法能够有效地实现窄带干扰检测且运行速度快,改善了OFDM通信系统的性能。 展开更多
关键词 正交频分复用 窄带干扰 压缩感知 自适应匹配追踪算法 稀疏度 信号重构
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基于广义Dice系数改进SAMP算法的轴承故障诊断
18
作者 于春霞 王峰伟 +1 位作者 张建国 李明 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第2期183-186,191,共5页
轴承是机械传动装置中不可或缺的零件之一,其信号存在干扰和冗余成分的问题。为了进一步提高振动阶段的故障诊断效果,设计了一种基于广义Dice系数改进自适应匹配追踪(SAMP)算法的轴承故障诊断方法。SAMP算法采用分段迭代方式实现支撑集... 轴承是机械传动装置中不可或缺的零件之一,其信号存在干扰和冗余成分的问题。为了进一步提高振动阶段的故障诊断效果,设计了一种基于广义Dice系数改进自适应匹配追踪(SAMP)算法的轴承故障诊断方法。SAMP算法采用分段迭代方式实现支撑集的自主调整,广义Dice系数可以显著增强信号重建品质。通过实验进行了验证,研究结果表明:原始信号中混杂多种干扰元素,导致啮合频率和边频带被掩盖,无法准确识别故障特征。经过SAMP重构形成的故障频谱清晰显示了啮合频率和频,边频带被有效覆盖,可以有效反映故障信号。外圈和内圈故障信号呈现出规律性周期波动特点,以SAMP算法处理后的故障信号依然保持周期性特点,频率附近产生了相应的边频带,由此实现对故障信号特征的准确识别。 展开更多
关键词 轴承 故障诊断 自适应匹配追踪算法 实验验证
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一种基于匹配追踪的语音盲源分离算法 被引量:2
19
作者 许涛 曹继华 瞿丽华 《无线电通信技术》 2014年第6期69-72,共4页
研究基于Gabor的过完备字典的匹配追踪(Matching Pursuit,MP)稀疏分解算法,首先对混合语音信号进行稀疏分解。针对传统MP算法运行时间长,占用存储范围大以及语音信号稀疏分解特性的特点,利用快速傅里叶变换(Fast Fourier Transformation... 研究基于Gabor的过完备字典的匹配追踪(Matching Pursuit,MP)稀疏分解算法,首先对混合语音信号进行稀疏分解。针对传统MP算法运行时间长,占用存储范围大以及语音信号稀疏分解特性的特点,利用快速傅里叶变换(Fast Fourier Transformation,FFT)的MP稀疏分解缩小了最佳原子的搜索范围,提高运行速度。然后基于峭度的自适应盲源分离算法,通过自适应地学习算法中的激活函数最终实现语音信号的盲源分离。此算法经过仿真实验,证明分离效果比传统算法有了一定的改进,实验结果证实算法的有效性。 展开更多
关键词 匹配追踪 Gabor过完备字典 峭度 自适应盲源分离算法
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基于相关区域分层的改进Meanshift目标跟踪算法 被引量:5
20
作者 董慧芬 董保磊 +1 位作者 丁小芳 张振 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第A02期286-290,共5页
针对背景图像阴影、物体遮挡等对目标跟踪干扰的问题,提出一种基于相关区域分层的改进Meanshift目标跟踪算法。Meanshift跟踪算法搜索匹配问题,采用一种相关区域分层匹配搜索方法,提高在跟踪过程中重新搜索匹配的快速性,并结合自适应Kal... 针对背景图像阴影、物体遮挡等对目标跟踪干扰的问题,提出一种基于相关区域分层的改进Meanshift目标跟踪算法。Meanshift跟踪算法搜索匹配问题,采用一种相关区域分层匹配搜索方法,提高在跟踪过程中重新搜索匹配的快速性,并结合自适应Kalman滤波算法提高目标跟踪的准确性。实验结果表明了该算法的可行性及有效性。 展开更多
关键词 相关区域分层 MEANSHIFT 自适应Kalman滤波算法 目标跟踪 匹配算法 相似函数
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