期刊文献+
共找到54篇文章
< 1 2 3 >
每页显示 20 50 100
可调品质因子小波变换在转子早期碰摩故障诊断中应用 被引量:15
1
作者 王宏超 陈进 +3 位作者 董广明 霍柏琦 胡旭钢 朱淼 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2014年第10期77-80,共4页
针对高速旋转机械转子发生早期动静碰摩故障时主要为转子工频成份及转子与支撑间碰摩所致瞬态冲击信号成份,据可调品质因子小波变换对信号品质因子定义为转子工频成份为高品质因子信号、转子动静碰摩所致瞬态冲击信号为低品质因子信号,... 针对高速旋转机械转子发生早期动静碰摩故障时主要为转子工频成份及转子与支撑间碰摩所致瞬态冲击信号成份,据可调品质因子小波变换对信号品质因子定义为转子工频成份为高品质因子信号、转子动静碰摩所致瞬态冲击信号为低品质因子信号,分别构建高、低品质因子小波变换基函数实现转子早期动静碰摩信号工频成份与瞬态冲击成份有效分离,对碰摩故障进行模式识别。通过仿真信号及转子碰摩实验信号验证可调品质因子小波变换在转子早期碰摩故障诊断中的有效性。 展开更多
关键词 可调品质因子 小波变换 转子碰摩 故障诊断
在线阅读 下载PDF
基于可调品质因子小波变换和随机森林特征选择算法的电能质量复合扰动分类 被引量:37
2
作者 杨晓梅 郭林明 +1 位作者 肖先勇 张家宁 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第8期3014-3020,共7页
针对电能质量复合扰动分类的复杂性,提出了基于可调品质因子小波变换(tunableQ-factorwavelettransform,TQWT)和随机森林特征选择算法的电能质量复合扰动分类方法。首先利用TQWT分解扰动信号,以减弱扰动分量间的耦合性,并使用提出的筛... 针对电能质量复合扰动分类的复杂性,提出了基于可调品质因子小波变换(tunableQ-factorwavelettransform,TQWT)和随机森林特征选择算法的电能质量复合扰动分类方法。首先利用TQWT分解扰动信号,以减弱扰动分量间的耦合性,并使用提出的筛选方法选取最优子带并提取时域和频域特征;然后基于随机森林算法计算特征重要性,通过序列前向选择法去掉不相关特征和冗余特征,得到对应每种扰动标签的最优特征集;最后训练生成随机森林多标签分类模型,根据输出标签的组合得到扰动类别。仿真数据实验表明,该方法能够准确高效识别23类扰动,且抗噪能力强,提高了含暂降、含中断的复合扰动的分类准确率。并以实测数据实验证明了方法的可行性。 展开更多
关键词 电能质量 复合扰动分类 可调品质因子小波变换 特征选择 随机森林
在线阅读 下载PDF
可调品质因子小波变换在滚动轴承微弱故障特征提取中的应用 被引量:20
3
作者 唐贵基 王晓龙 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第3期746-754,共9页
针对滚动轴承早期微弱故障识别困难的问题,提出一种基于可调品质因子小波变换的特征提取方法。利用可调品质因子小波对原始信号进行处理,将其分解为若干子带信号,为了使所得信号分量包含尽可能多的故障相关信息,以峭度为指导标准对子带... 针对滚动轴承早期微弱故障识别困难的问题,提出一种基于可调品质因子小波变换的特征提取方法。利用可调品质因子小波对原始信号进行处理,将其分解为若干子带信号,为了使所得信号分量包含尽可能多的故障相关信息,以峭度为指导标准对子带信号做进一步合并处理,并从所得结果中筛选出峭度极值分量,利用相关系数准则剔除冗余分量后,通过分析保留信号分量的包络谱来判断轴承的故障类型。利用所述方法对仿真信号和试验信号进行分析,均成功提取出微弱特征频率成分,由此表明该方法可实现轴承早期故障的精确诊断,具有一定可靠性和应用价值。 展开更多
关键词 滚动轴承 微弱故障 可调品质因子 小波变换 峭度 相关系数
在线阅读 下载PDF
品质因子可调小波变换在谐波/间谐波检测中的应用 被引量:4
4
作者 张宇辉 刘梦婕 +1 位作者 段伟润 宋娜 《电工电能新技术》 CSCD 北大核心 2016年第5期55-60,共6页
为有效抑制多种噪声,将一种品质因子可调小波变换(TQWT)应用于谐波/间谐波检测中。首先利用谐波/间谐波信号与噪声信号品质因子的不同,从检测信号中分离出谐波/间谐波信号,然后根据奇异值差分谱进行模型定阶,采用总体最小二乘-旋转矢量... 为有效抑制多种噪声,将一种品质因子可调小波变换(TQWT)应用于谐波/间谐波检测中。首先利用谐波/间谐波信号与噪声信号品质因子的不同,从检测信号中分离出谐波/间谐波信号,然后根据奇异值差分谱进行模型定阶,采用总体最小二乘-旋转矢量不变技术(TLS-ESPRIT)实现谐波/间谐波信号参数的有效提取。分别针对数值仿真信号、实测电弧炉电流信号进行分析,结果表明:与总体经验模态分解相比,TQWT有效削弱了随机噪声和脉冲干扰,较好地保留了信号的主要特征;TQWT与TLS-ESPRIT算法相结合,提高了强噪声背景下谐波/间谐波参数的检测精度。 展开更多
关键词 品质因子可调小波变换 间谐 消噪 奇异值差分 TLS-ESPRIT
在线阅读 下载PDF
基于品质因子可调小波变换与排列熵的电能质量信号检测方法 被引量:8
5
作者 张宇辉 武东斌 +2 位作者 吴家明 王劼妍 孙玉成 《电力科学与技术学报》 CAS 北大核心 2018年第1期75-80,共6页
为有效检测电能质量信号,提出一种基于品质因子可调小波变换(TQWT)与排列熵的检测方法。方法利用电能质量信号与噪声信号品质因子的不同,通过品质因子小波变换将信号分解为高共振分量(电能质量信号)、低共振分量(脉冲噪声)及余项(随机噪... 为有效检测电能质量信号,提出一种基于品质因子可调小波变换(TQWT)与排列熵的检测方法。方法利用电能质量信号与噪声信号品质因子的不同,通过品质因子小波变换将信号分解为高共振分量(电能质量信号)、低共振分量(脉冲噪声)及余项(随机噪声),从而实现电能质量信号与脉冲噪声和随机噪声的分离。通过排列熵值的变化检测出信号的突变点,捕捉扰动信号的起止时刻。该方法可有效抑制脉冲噪声与随机噪声,且波形畸变小、扰动特征提取准确。仿真结果验证了所提方法的可行性与有效性。 展开更多
关键词 电能质量 品质因子可调小波变换 高共振分量 低共振分量 排列熵
在线阅读 下载PDF
融合优化可调Q因子小波变换的改进密度峰值聚类算法 被引量:1
6
作者 史曼曼 宋朝炀 张景祥 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第2期466-472,共7页
为提升时间序列的聚类精度,提出一种融合优化可调Q因子小波变换的改进密度峰值聚类(improved density peaks clustering based on optimal tunable Q-factor wavelet transform,OTQWT-IDPC)算法,该算法利用可调Q因子小波变换的能量优化... 为提升时间序列的聚类精度,提出一种融合优化可调Q因子小波变换的改进密度峰值聚类(improved density peaks clustering based on optimal tunable Q-factor wavelet transform,OTQWT-IDPC)算法,该算法利用可调Q因子小波变换的能量优化选择策略及改进粒子群优化算法确定的最佳Q因子分解时序信号,通过最优特征子带的能量、均值、标准差和模糊熵构建特征子空间,并采用主成分分析降低特征维度,以减少特征冗余。同时,考虑到距离较远而周围密集程度较大的K近邻样本对局部密度的贡献率,引入权重系数及K近邻重新定义DPC的局部密度,并利用共享最近邻描述样本间的相似性。在BONN癫痫脑电信号和CWRU滚动轴承数据集上进行对比实验,结果表明,该算法的聚类精度分别为95%、94%,且Jacarrd、FMI和F_(1)值指标均优于其他对比算法,证明了OTQWT-IDPC算法的有效性。 展开更多
关键词 密度峰值聚类算法 可调Q因子小波变换 粒子群优化算法 主成分分析
在线阅读 下载PDF
一种基于Padé逼近对短时序列频率和品质因数的估计方法
7
作者 曲延锋 国伟华 王守觉 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第8期1054-1059,共6页
该文提出了一种基于Pade逼近的谱估计方法。由于Pade逼近能够利用有限项很好地逼近对无限项的求和,文中算法适用于短时序列情况。经过实验仿真并与FFT方法和小波变换谱估计方法进行比较表明,该文算法具有较高的频率分辨率和估计精度,并... 该文提出了一种基于Pade逼近的谱估计方法。由于Pade逼近能够利用有限项很好地逼近对无限项的求和,文中算法适用于短时序列情况。经过实验仿真并与FFT方法和小波变换谱估计方法进行比较表明,该文算法具有较高的频率分辨率和估计精度,并具有较好的品质因数。 展开更多
关键词 短时序列 PADÉ逼近 FFT 小波变换 频率分辨率 品质因数 谱估计
在线阅读 下载PDF
基于调Q小波变换的心电信号特征量提取方法 被引量:3
8
作者 李楠 杨昭春 +1 位作者 孙乐君 魏荣国 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第B11期61-64,74,共5页
与传统的基于频域划分信号分解方法不同,提出了一种基于品质因数的自适应信号分解方法。利用调Q小波变换自适应生成品质因数不同的小波函数作为信号分解的基函数,利用Mallat塔式算法将复合信号分解为具有持续振荡特性的高共振分量和具... 与传统的基于频域划分信号分解方法不同,提出了一种基于品质因数的自适应信号分解方法。利用调Q小波变换自适应生成品质因数不同的小波函数作为信号分解的基函数,利用Mallat塔式算法将复合信号分解为具有持续振荡特性的高共振分量和具有瞬态冲击特性的低共振分量,并将其用于心电信号的特征量提取。相比于小波分析、经验模态分解等方法,该方法可以有效地去除信号中的噪声及干扰,分离频谱混叠且振荡形式不同的信号。通过数值仿真和实例分析证明了该算法的优越性。 展开更多
关键词 心电信号 Q小波变换 品质因数
在线阅读 下载PDF
基于可调Q因子小波变换的识别左右手运动想象脑电模式研究 被引量:6
9
作者 陈万忠 王晓旭 张涛 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期530-536,共7页
针对识别左右手运动想象脑电图信号(EEG)模式精度和互信息不高的问题,该文采用基于可调Q因子小波变换(TQWT)算法来处理脑电信号。首先,利用TQWT对脑电图信号进行分解;随后,提取子频带信号的小波系数能量、自回归模型(AR)系数以及分形维... 针对识别左右手运动想象脑电图信号(EEG)模式精度和互信息不高的问题,该文采用基于可调Q因子小波变换(TQWT)算法来处理脑电信号。首先,利用TQWT对脑电图信号进行分解;随后,提取子频带信号的小波系数能量、自回归模型(AR)系数以及分形维数;最后,利用线性判别分析(LDA)对提取的脑电特征进行识别。采用BCI2003和BCI2005竞赛数据对所提出的算法进行验证,4名受试者的最高识别率分别为88.11%, 89.33%,77.13%和78.80%,最大互信息分别为0.95, 0.96, 0.43和0.45。实验结果表明,所提算法取得了高分类精度及互信息值,验证了其有效性。 展开更多
关键词 脑电图 运动想象 可调Q因子小波变换 线性判别分析
在线阅读 下载PDF
基于可调Q因子小波变换和谱峭度的轴承早期故障诊断方法 被引量:10
10
作者 余发军 周凤星 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第11期4122-4128,共7页
通过对轴承故障机理的研究,提出基于可调Q因子小波变换和谱峭度的故障诊断新方法。首先,根据冲击成分的频谱分布,预设Q因子的范围,对轴承的振动信号进行可调Q因子小波变换;其次,计算各尺度变换系数的谱峭度,利用谱峭度最大原则确定最佳... 通过对轴承故障机理的研究,提出基于可调Q因子小波变换和谱峭度的故障诊断新方法。首先,根据冲击成分的频谱分布,预设Q因子的范围,对轴承的振动信号进行可调Q因子小波变换;其次,计算各尺度变换系数的谱峭度,利用谱峭度最大原则确定最佳的共振因子和尺度带;然后,用相邻系数降噪法处理尺度带内的变换系数,并进行逆可调Q因子小波变换重构信号;最后,求取包络谱,根据极值点的频率位置进行故障诊断。研究结果表明:该方法能有效抑制噪声和谐波成分,使提取的故障特征成分周期性明显、峭度大,使故障特征频率突出显著,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 可调Q因子小波变换 谱峭度 相邻系数降噪 包络谱 故障诊断
在线阅读 下载PDF
小波变换在高速铁路轨道精调中的应用 被引量:6
11
作者 赵龙 卢建康 刘竹均 《铁道工程学报》 EI 北大核心 2017年第4期30-35,共6页
研究目的:在高速铁路无砟轨道精调内业处理过程中,通常将数据分段并利用人工方法试探性地设定调整量,通过对比、判断和筛选得到最终的调整数据。这种方法不仅需要投入大量的人力和时间,而且数据的质量也因人而异,无法保证数据在整体上... 研究目的:在高速铁路无砟轨道精调内业处理过程中,通常将数据分段并利用人工方法试探性地设定调整量,通过对比、判断和筛选得到最终的调整数据。这种方法不仅需要投入大量的人力和时间,而且数据的质量也因人而异,无法保证数据在整体上的协调一致。而小波变换不仅可以保证数据在整体上的相似性,又可以使得局部数据平滑缓和。本文利用小波变换的方法将不平顺的数据滤掉,保留平滑的数据,并尽量使轨道平顺性的各项指标满足要求,从而实现数据的半自动调整。研究结论:(1)小波变换可以有效地降低高速铁路轨道精调的TQI指数;(2)经过多次小波变换后,所有纵向评价因子的合格率会增大,而横向评价因子的合格率会先收敛到某个值后再发散;(3)经过多次小波变换,数据的调整百分比会增加,但大部分数据的调整量会约束到-1~1 mm之间,为后续的调整留足空间,并且可以防止极限扣件的出现;(4)本算法可成功应用于无砟轨道精调内业处理过程中,自动计算出轨道调整量,并且使得调整错误率低于7%,大大减少了人工干预。 展开更多
关键词 小波变换 轨道精 TQI
在线阅读 下载PDF
基于可调Q-因子小波变换的语音增强算法 被引量:7
12
作者 殷明 孔冉冉 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第11期3316-3319,3323,共5页
针对语音增强算法中传统的小波阈值法的局限性,提出一种基于可调Q-因子小波变换和清浊音分离的语音增强算法。首先用过零率和短时能量法判别清音和浊音;然后在可调Q-因子小波变换下,对清、浊音采用不同的阈值处理,在不同尺度上,分别结... 针对语音增强算法中传统的小波阈值法的局限性,提出一种基于可调Q-因子小波变换和清浊音分离的语音增强算法。首先用过零率和短时能量法判别清音和浊音;然后在可调Q-因子小波变换下,对清、浊音采用不同的阈值处理,在不同尺度上,分别结合系数能量和噪声方差得到的阈值作为清音和浊音的阈值确定准则;再利用改进的阈值函数分别处理清音和浊音的小波系数,估计出不含噪声的系数;最后进行小波逆变换,得到抑制了噪声的语音信号。对含有高斯白噪声和有色噪声的语音进行仿真实验,结果表明:与目前许多经典的去噪方法相比,该方法在去噪效果和提高语音可懂度方面均有一定的改善。 展开更多
关键词 可调Q-因子小波变换 语音增强 清浊音分离 Donoho阈值 阈值函数
在线阅读 下载PDF
基于可调Q因子小波变换与稀疏时域法的电力系统低频振荡模态辨识 被引量:13
13
作者 张程 邱炳林 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2022年第13期63-72,共10页
对于目前电力系统低频振荡模式识别和参数提取中的噪声干扰等问题,提出一种新的提取低频振荡关键模态参数的方法,将可调Q因子小波变换(Tunable Q factor Wavelet Transform,TQWT)和稀疏时域法(Sparse Time Domain method,STD)进行联合... 对于目前电力系统低频振荡模式识别和参数提取中的噪声干扰等问题,提出一种新的提取低频振荡关键模态参数的方法,将可调Q因子小波变换(Tunable Q factor Wavelet Transform,TQWT)和稀疏时域法(Sparse Time Domain method,STD)进行联合。首先运用TQWT技术对含有噪声的电力系统低频振荡广域测量信号进行预处理,达到降噪的目的。而后将处理后的信号作为新的输入信号,利用稀疏时域法进行振荡模态及其参数的辨识,其输入信号的采集既可单点测量也可多点测量。通过对测试信号和EPRI-36机系统仿真验证了所提方法的优越性,能够在信噪比较低的环境下对噪声进行有效抑制而准确地辨识出系统的振荡模态参数。与传统方法相比具有更好的抗噪能力,所提方法辨识过程中所需时间更短且辨识出的参数也更为准确。 展开更多
关键词 电力系统 低频振荡 可调Q因子小波变换 稀疏时域法 随机减量法 振荡模态参数
在线阅读 下载PDF
基于无意调相边带信息的雷达辐射源个体识别
14
作者 黄湘松 王振 +1 位作者 潘大鹏 赵一洋 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第6期1762-1771,共10页
无意调相是雷达辐射源个体识别中的关键信息,能够提供细微的相位变化信息,捕捉到不同辐射源的微小差异,在区分具有相似硬件结构的雷达辐射源时具有显著优势。针对同一厂家生产的同型号辐射源无意调相特性区分性不明显的问题,该文提出一... 无意调相是雷达辐射源个体识别中的关键信息,能够提供细微的相位变化信息,捕捉到不同辐射源的微小差异,在区分具有相似硬件结构的雷达辐射源时具有显著优势。针对同一厂家生产的同型号辐射源无意调相特性区分性不明显的问题,该文提出一种基于无意调相边带信息与深度学习相结合的个体识别方法。通过深入挖掘无意调相特性中的边带信息,增强不同辐射源个体间的差异性,并引入双路循环膨胀卷积网络增加神经网络感受野。实验实测数据显示,该方法在信噪比为5 dB的条件下,仍能对10台同型号的辐射源实现87.58%的平均识别准确率,对比1维残差网络,识别精度提高了21.41%。 展开更多
关键词 辐射源个体识别 无意 边带信息 循环膨胀卷积网络 同步压缩小波变换
在线阅读 下载PDF
加网参数和类型不确定的小波变换逆半调研究 被引量:2
15
作者 周涛 钟云飞 付芦静 《包装工程》 CAS CSCD 北大核心 2012年第23期101-104,共4页
针对不同加网类型和参数的彩色印刷图像,提出了一种基于加网参数和类型不确定的小波变换逆半调算法。首先在RGB颜色空间中分离了颜色通道,选择了B样条小波作为小波变换基函数;然后对图像实施了二层小波分解,利用小波阈值去噪策略,去除... 针对不同加网类型和参数的彩色印刷图像,提出了一种基于加网参数和类型不确定的小波变换逆半调算法。首先在RGB颜色空间中分离了颜色通道,选择了B样条小波作为小波变换基函数;然后对图像实施了二层小波分解,利用小波阈值去噪策略,去除了半色调网点噪声;最后对图像进行了小波重构,得到了逆半调图像。实验结果表明,该逆半调算法适用于调频加网和调幅加网图像,同时逆半调图像具有很好的视觉效果。 展开更多
关键词 小波变换 逆半 B样条 小波阈值去噪 频-幅加网
在线阅读 下载PDF
基于可调Q因子小波变换和迁移学习的癫痫脑电信号检测 被引量:3
16
作者 罗婷瑞 贾建 张瑞 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第7期199-205,共7页
针对癫痫脑电信号的检测问题,提出一种基于可调Q因子小波变换和迁移学习的癫痫脑电信号检测方法。首先,对EEG信号进行可调Q因子小波变换,并选择能量差异较大的子带进行部分重构,重排重构信号,将其表示为二维彩色图像数据;其次,通过对现... 针对癫痫脑电信号的检测问题,提出一种基于可调Q因子小波变换和迁移学习的癫痫脑电信号检测方法。首先,对EEG信号进行可调Q因子小波变换,并选择能量差异较大的子带进行部分重构,重排重构信号,将其表示为二维彩色图像数据;其次,通过对现有的癫痫发作自动检测算法和深度可分离卷积网络Xception模型的分析,使用ImageNet数据集分类的预训练模型参数进行网络参数初始化,得到深度可分离卷积网络Xception的预训练模型;最后,利用迁移学习方法将Xception模型的预训练结果迁移至癫痫发作自动检测任务。所提方法在BONN癫痫数据集上的准确度达到99.37%,敏感度达到100%,特异度达到98.48%,证明了该模型在癫痫发作自动检测任务上具有良好的泛化能力。与传统检测方法和其他深度学习方法相比,所提自动检测方法达到了较高的准确率,避免了人工设计和提取特征的过程,具有较好的应用价值。 展开更多
关键词 癫痫 可调Q因子小波变换 迁移学习 深度可分离卷积网络 自动检测
在线阅读 下载PDF
基于可调因子Gabor小波变换的地震高分辨处理方法 被引量:4
17
作者 赵桠松 杨平 +3 位作者 许辉群 黄鑫鹏 聂荣 杨梦琼 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2023年第2期345-350,共6页
时频分析是利用地震资料识别薄层的重要方法之一,常规的时频分析方法受到固定时窗、窗函数等因素影响。为此,采用一种基于可调因子Gabor小波(Tunable Factor Gabor Wavelet,TFGW)的连续小波变换(Continuous Wavelet Transform,CWT)(简称... 时频分析是利用地震资料识别薄层的重要方法之一,常规的时频分析方法受到固定时窗、窗函数等因素影响。为此,采用一种基于可调因子Gabor小波(Tunable Factor Gabor Wavelet,TFGW)的连续小波变换(Continuous Wavelet Transform,CWT)(简称TFGW-CWT)的时频分析方法对地震资料进行处理。该方法采用具有可调因子的Gabor小波进行变换,然后使用最小绝对值投影方法组合每个可调因子的连续小波系数,降低邻近频率的交叉干扰,提高局部时频分辨率。进一步采用非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)对时频数据体降维,得到一个低秩的特征数据结构关系体,减少了高维空间的数据冗余,凸显了高频信息,达到提高地震资料分辨率的目的。模拟记录和实际资料处理结果证实了该方法的有效性,可为薄层检测提供一种新的技术手段。 展开更多
关键词 薄层识别 可调因子Gabor小波 连续小波变换 非负矩阵分解(NMF)
在线阅读 下载PDF
基于可调Q因子小波变换的海杂波抑制算法 被引量:1
18
作者 张俊玲 董玫 陈伯孝 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第2期343-351,共9页
针对海杂波背景下弱目标检测中存在的信杂比低的问题,提出了改进的基于可调Q因子小波变换的海杂波抑制算法。由于海杂波能量远大于目标信号能量,提出选取与海杂波振荡特性相匹配的参数进行可调Q因子小波变换,得到各小波子带的系数,并对... 针对海杂波背景下弱目标检测中存在的信杂比低的问题,提出了改进的基于可调Q因子小波变换的海杂波抑制算法。由于海杂波能量远大于目标信号能量,提出选取与海杂波振荡特性相匹配的参数进行可调Q因子小波变换,得到各小波子带的系数,并对小波系数进行稀疏优化后重构海杂波信号。为了判断弱目标信号是否存在,提出一种自适应的阈值检测方法,将原始回波信号与海杂波重构信号的差作为检测样本,实现对弱目标信号的检测。该算法不依赖海杂波具体模型。最后对某实测海杂波数据集进行实验,验证了所提算法的正确性。 展开更多
关键词 海杂抑制 可调Q因子小波变换 稀疏优化 自适应阈值选择
在线阅读 下载PDF
基于自适应可调Q因子小波变换的海杂波背景下的目标检测技术 被引量:3
19
作者 冯云 宗竹林 李思琦 《信号处理》 CSCD 北大核心 2021年第2期304-316,共13页
本文针对海杂波背景下的慢速微弱目标的检测问题,根据海杂波和目标的振荡特性差异,提出了一种基于自适应可调Q因子小波变换(Adaptive Tunable Q-factor Wavelet Transform, A-TQWT)的海杂波背景下的目标检测算法。通过迭代计算、搜索出... 本文针对海杂波背景下的慢速微弱目标的检测问题,根据海杂波和目标的振荡特性差异,提出了一种基于自适应可调Q因子小波变换(Adaptive Tunable Q-factor Wavelet Transform, A-TQWT)的海杂波背景下的目标检测算法。通过迭代计算、搜索出最能匹配海杂波和目标振荡特性的可调Q小波变换(TQWT)三元参数组合(Q,r,J),运用形态分量分析法(Morphological Component Analysis, MCA)对海面回波信号进行分析,得到目标的最优稀疏表示;再根据目标分量各小波子带占总能量的比重,选取合适的门限确定重构小波系数集进行重构,得到目标的重构信号,从而实现目标和海杂波的有效分离。最后在IPIX实测数据集上添加慢速微弱运动目标进行算法验证,结果表明本文提出的算法可以有效检测出落入海杂波多普勒通道中的慢速微弱目标,且不需要任何目标和杂波的先验信息。 展开更多
关键词 海杂 目标检测 自适应 可调Q小波变换 IPIX数据集
在线阅读 下载PDF
EEG信号识别中可调优化Q因子小波变换的多特征融合算法 被引量:1
20
作者 刘朕 朱炳宇 张景祥 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第12期2302-2312,共11页
EEG信号对脑部疾病诊断具有重要意义,但其特征选择对信号识别准确率影响较大.针对这个问题,本文基于Q因子小波变换,提出一种可调优化Q因子小波变换融合多维特征的脑电信号识别(Ad-TQWT MF)算法.该算法首先根据小波分解后的子带信号定义... EEG信号对脑部疾病诊断具有重要意义,但其特征选择对信号识别准确率影响较大.针对这个问题,本文基于Q因子小波变换,提出一种可调优化Q因子小波变换融合多维特征的脑电信号识别(Ad-TQWT MF)算法.该算法首先根据小波分解后的子带信号定义能量香农熵比,用其作为可调Q因子小波的优化评价标准;再融合变换后信号的时域,频域和非线性特征,通过自适应特征选择方法构建特征子空间;最后在该特征子空间下对脑电信号进行识别.在BCI脑电竞赛数据集DatasetⅢ,O3VR,X11b和S4b进行了实验,实验结果表明:Ad-TQWT MF算法在LDA分类器中精度为89.2%,81.2%,83.2%和85.6%,相比于原Q因子小波变换,冗余特征减少10%~30%,相较于Haar和Db 4小波精度提高3%~5%,证明了Ad-TQWT MF算法的有效性. 展开更多
关键词 EEG信号 可调Q因子小波变换 能量香农熵比 特征选择
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 3 下一页 到第
使用帮助 返回顶部