高阶MFCC的话者识别性能及其噪声鲁棒性 被引量：14

1

作者 李霄寒 戴蓓倩 +1 位作者 方绍武 刘鸣 《信号处理》 CSCD 2001年第2期124-129,共6页

在一个以ＭＦＣＣ为特征参数的语音识别系统中，人们通常采用低阶的ＭＦＣＣ系数作为语音帧的特征矢量。本文对ＭＦＣＣ的高、低阶系数在与文本有关的话者识别中体现出的识别性能和噪声鲁棒性分别进行了实验分析，发现高阶的ＭＦＣＣ系... 在一个以ＭＦＣＣ为特征参数的语音识别系统中，人们通常采用低阶的ＭＦＣＣ系数作为语音帧的特征矢量。本文对ＭＦＣＣ的高、低阶系数在与文本有关的话者识别中体现出的识别性能和噪声鲁棒性分别进行了实验分析，发现高阶的ＭＦＣＣ系数在干净环境下对于话者识别而言具有与低阶ＭＦＣＣ系数相当的识别性能，并且当环境信噪比恶劣时，高阶的ＭＦＣＣ系数表现出比低阶ＭＦＣＣ系数更强的噪声鲁棒性。基于这个结果，本文将高阶系数的取值范围进一步向低阶拓展，只滤除最易受噪声影响的几个系数，并与Ｄｅｌｔａ参数相结合形成新的特征矢量。实验证明，这种经过适当选取的ＭＦＣＣ系数同时具有良好的话者识别性能和噪声鲁棒性。 展开更多

关键词 高阶MFCC 话者识别 噪声鲁棒性 语音信号处理

在线阅读 下载PDF 职称材料

具有噪声鲁棒性的三维磁性纳米粒子成像快速重构方法 被引量：1

2

作者 史玥婷 任仕伟 王晓华 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第5期543-550,共8页

为提升磁性纳米粒子三维成像和重构速度,降低三维重构对采样投影数据完备性要求,针对含噪声投影数据三维重构优化问题,本文提出了一种具有噪声鲁棒性的三维磁性纳米粒子成像快速重构方法(noise-robust 3D sparse sampling magnetic part... 为提升磁性纳米粒子三维成像和重构速度,降低三维重构对采样投影数据完备性要求,针对含噪声投影数据三维重构优化问题,本文提出了一种具有噪声鲁棒性的三维磁性纳米粒子成像快速重构方法(noise-robust 3D sparse sampling magnetic particle imaging,3D NRSS-MPI).该算法通过求解一个由MPI投影成像正向模型l2范数和稀疏正则约束建立的凸优化问题实现3D MPI图像重构.模型不受MPI扫描轨迹限制,为不断发展的MPI新技术提供了普适性的基础模型;建立的三维全变分稀疏算子(3D total variation sparse operator, 3D TV Sparse Operator)利用MPI先验信息提升含噪MPI投影数据三维重构的鲁棒性,且可以进行无矩阵运算,大幅提升了运算效率.通过点源和冠状血管模型成像实验表明,在1/4欠采样下,本文3D NRSS-MPI方法可以有效消除重构图像星状伪影,获取较高的图像信噪比,同时冠状动脉重建结构相似性超过0.701,可以准确地对欠采样、有噪声的MPI数据进行快速而稳健的重建,有效缩短了4倍成像和重构时间. 展开更多

关键词 磁性纳米粒子成像 稀疏重构 三维全变分 噪声鲁棒性

在线阅读 下载PDF 职称材料

一种提高同步压缩变换噪声鲁棒性的方法 被引量：3

3

作者 阮婉莹 马增强 +1 位作者 陈明义 张安 《济南大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2019年第1期42-49,共8页

为了解决同步压缩变换(synchrosqueezing transform,SST)在无噪声干扰下能够显著提高时频分辨率,但在有背景噪声时会出现严重的时频模糊的问题,将自适应变分模态分解(self-adaptive variational mode decomposition,SVMD)与SST结合,提出... 为了解决同步压缩变换(synchrosqueezing transform,SST)在无噪声干扰下能够显著提高时频分辨率,但在有背景噪声时会出现严重的时频模糊的问题,将自适应变分模态分解(self-adaptive variational mode decomposition,SVMD)与SST结合,提出SVMD-SST方法;通过不同信噪比的仿真信号及蝙蝠信号分析验证该法提高同步压缩变换的噪声鲁棒性的效果。结果表明,SVMD-SST方法能够抑制强噪声干扰,在时频分辨率、瞬时频率估计精度及重构信号信噪比方面优势明显,是一种有效的时频分析方法。 展开更多

关键词 同步压缩变换 噪声鲁棒性 自适应变分模态分解 时频分辨率 瞬时频率

在线阅读 下载PDF 职称材料

噪声鲁棒的蒙古语语音数据增广模型结构

4

作者 马志强 孙佳琦 +1 位作者 李晋益 王嘉泰 《中文信息学报》 北大核心 2025年第8期82-89,共8页

蒙古语语料库中语音多样性匮乏,虽然花费人力和经费收集数据在一定程度上能够增加语音的数量,但整个过程需要耗费大量的时间。数据增广能够解决这种数据匮乏问题,但数据增广模型的训练数据包含的环境噪声无法控制,导致增广语音中存在背... 蒙古语语料库中语音多样性匮乏,虽然花费人力和经费收集数据在一定程度上能够增加语音的数量,但整个过程需要耗费大量的时间。数据增广能够解决这种数据匮乏问题,但数据增广模型的训练数据包含的环境噪声无法控制,导致增广语音中存在背景噪声。该文提出一种TTS和语音增强相结合的语音数据增广方法,以语音的频谱图为基础,从频域和时域两个维度进行语音增强。通过多组实验证明,蒙古语增广语音的合格率达到70%,增广语音的CBAK和COVL分别下降了0.66和0.81,WER和SER下降了2.75%和2.05%。 展开更多

关键词 语音增强 数据增广 噪声鲁棒性 蒙古语

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于结构多维特征构建图卷积神经网络的结构损伤识别方法

5

作者 杨建辉 赵清瑄 蒲脯林 《湖南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第8期158-171,共14页

以数据为驱动的深度学习结构损伤识别(structural damage identification,SDI)效果受结构复杂程度、模型构建方法及数据规模等因素影响较大.本文引入图卷积神经网络(graph convolutional neural network,GCN)以整合结构节点间的属性特征... 以数据为驱动的深度学习结构损伤识别(structural damage identification,SDI)效果受结构复杂程度、模型构建方法及数据规模等因素影响较大.本文引入图卷积神经网络(graph convolutional neural network,GCN)以整合结构节点间的属性特征,从图的视角挖掘节点间的复杂属性关系,为SDI提供多维度学习信息.为此,设计了一种融合结构多维特征的图卷积神经网络模型(graph convolutional neural network integrating multi-dimensional features of structure,S-GCN),基于结构振动数据构造损伤特征矩阵,并通过衍生图网络,以图的节点和边表征结构节点的连接关系,构建边索引矩阵,将结构损伤状态、振动数据及节点属性等多维特征信息输入GCN进行结构损伤特征提取及预测识别,探索结构多维特征信息驱动下的GCN在损伤预测中的应用效果.通过两个钢结构验证方法的可行性及有效性,结果表明,S-GCN能够整合结构多维特征信息,对两个结构对象均实现了较高的损伤预测准确性,并展现出良好的噪声鲁棒性.进一步的对比分析显示,相较于三种非GCN模型,S-GCN能够高效地依托节点间关系快速更新节点特征并预测节点损伤状态,其损伤识别准确率、计算效率及网络各层演进过程均优于对比模型,验证了在结构损伤识别中融合结构空间特征的有效性. 展开更多

关键词 结构损伤识别 图卷积神经网络 结构多维特征融合 噪声鲁棒性 训练效率

在线阅读 下载PDF 职称材料

面向降质光电图像的脑启发无人机小目标鲁棒检测方法 被引量：1

6

作者 李茹一 柯铭 +3 位作者 王路斌 刘珮 高晋 王刚 《信号处理》 北大核心 2025年第5期886-905,共20页

复杂环境下的噪声干扰,包括传感器噪声、电子干扰以及天气条件等因素,会显著降低无人机目标检测的准确性和鲁棒性。这些干扰因素不仅会影响图像的质量,还可能导致目标特征的丢失或失真,从而对检测模型的性能产生负面影响。特别是在无人... 复杂环境下的噪声干扰,包括传感器噪声、电子干扰以及天气条件等因素,会显著降低无人机目标检测的准确性和鲁棒性。这些干扰因素不仅会影响图像的质量,还可能导致目标特征的丢失或失真,从而对检测模型的性能产生负面影响。特别是在无人机检测任务中,目标通常较小且背景复杂,噪声干扰会进一步加剧检测难度。针对这一问题,提出了一种基于初级视皮层多尺度方位选择性感受野的目标检测模型(YOLO with Multiscale Orientation-selective Receptive Fields,MORF-YOLO),提升模型在噪声环境下的目标检测性能。该方法借鉴了人类视觉系统的特性,利用多尺度各向异性高斯核模拟初级视皮层中神经元的感受野机制,以提取图像中的多尺度、方位选择性特征。MORF-YOLO通过在YOLO目标检测框架中引入视觉信息引导模块,增强了低层特征的表征能力,从而提高了模型对噪声干扰的适应性和鲁棒性。为验证模型的有效性,在AntiUAV2021无人机数据集上构建了包含不同噪声水平的数据集,并对比了MORF-YOLO与现有主流目标检测方法(如YOLOv5、DiffusionDet和DETR)的性能表现。实验结果表明,MORF-YOLO在无噪声及不同强度噪声条件下均表现出优异的检测精度。特别是在强高斯噪声场景(噪声方差为0.18)下,MORF-YOLO的检测精度(mAP@0.5)较其他方法提升了5%~30%。在低噪声和中等噪声条件下,其精确率和召回率也显著优于对比方法。此外,在模糊干扰和椒盐噪声条件下,MORF-YOLO同样表现出更强的鲁棒性,能够有效减少误检率并提高检测稳定性。 展开更多

关键词 初级视皮层 小目标检测 无人机 噪声鲁棒性 深度卷积神经网络

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于互相关函数的子结构损伤识别方法

7

作者 王小娟 张宁宁 +2 位作者 周宏元 王利辉 张健 《振动与冲击》 北大核心 2025年第20期313-327,共15页

基于互相关函数的结构损伤识别方法因无需测量环境激励、具有较强噪声鲁棒性等优点受到广泛关注。相较于整体结构损伤识别,子结构方法可大幅减少待识别参数数量,降低传感器使用数量,提高损伤识别精度及效率。鉴于此,针对子结构不同边界... 基于互相关函数的结构损伤识别方法因无需测量环境激励、具有较强噪声鲁棒性等优点受到广泛关注。相较于整体结构损伤识别,子结构方法可大幅减少待识别参数数量,降低传感器使用数量,提高损伤识别精度及效率。鉴于此,针对子结构不同边界情况,提出了相应的两种基于互相关函数的子结构损伤识别方法。其中,一种利用测量的边界加速度响应计算边界激励,而后利用加速度互相关函数进行子结构损伤识别;另一种利用加速度互相关函数建立损伤指标,同时识别激励常数矩阵和子结构损伤。数值模拟及试验验证结果表明,所提出的两种损伤识别方法均能准确识别子结构损伤,且具有良好的噪声鲁棒性。 展开更多

关键词 损伤识别 互相关函数 子结构识别 边界激励 噪声鲁棒性

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于注意力机制的端到端轻量化星图识别算法研究

8

作者 伊国胜 杨翰文 +3 位作者 司文杰 李冰 王彦博 韩春晓 《天津大学学报(自然科学与工程技术版)》 北大核心 2025年第3期247-259,共13页

星敏感器在航天任务中通过对恒星进行识别以实现姿态测量,而星图识别算法作为其核心部分决定着星敏感器姿态定位的性能.针对现有的基于神经网络的星图识别算法难以在保证识别准确率的同时限制计算成本的问题,提出了一种基于注意力机制... 星敏感器在航天任务中通过对恒星进行识别以实现姿态测量,而星图识别算法作为其核心部分决定着星敏感器姿态定位的性能.针对现有的基于神经网络的星图识别算法难以在保证识别准确率的同时限制计算成本的问题,提出了一种基于注意力机制端到端轻量化网络MobileCiT的星图识别算法,用于直接识别星敏感器中的含噪声星图.MobileCiT在卷积神经网络的基础上采用深度可分离卷积和改进前置倒残差结构以实现星图识别算法的轻量化,同时引入注意力机制以重点关注星点位置信息.此外,由于实拍星图的成本高,噪声不可控,采用基于小孔成像的坐标映射模型以生成含噪声的仿真星图训练集与测试集.实验结果表明,MobileCiT对含不同噪声星图的识别准确率为99.850%,高于现有的基于轻量化网络MobileNet和MobileViT的星图识别算法,对位置噪声、星等噪声、假星和缺失星均具有良好的鲁棒性,能够在无需背景去噪、连通域检测、星点质心提取等预处理操作的情况下实现高精度的星图识别.MobileCiT在提升识别精度的同时具有较低的计算成本,计算量仅为基于MobileViT网络算法的1/3.在此基础上,将MobileCiT与基于子图同构的星图识别算法和基于模式识别的星图识别算法进行对比.在相同的视场范围与噪声条件下,MobileCiT依旧表现出了更高的识别准确率与更强的鲁棒性,这进一步验证了MobileCiT相对于传统星图识别算法的先进性. 展开更多

关键词 星图识别 注意力机制 轻量化 星图仿真 卷积神经网络 噪声鲁棒性

在线阅读 下载PDF 职称材料

音源特征用于提高话者确认系统的鲁棒性 被引量：2

9

作者 吴礼福 姚志强 +1 位作者 戴蓓蒨 李辉 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第5期476-480,共5页

给出了一种采用音源特征信息提高以声道倒谱参数为特征的话者确认系统噪声鲁棒性的方法,提取了两类音源特征参数:短时(单帧)特征参数和较长时(多帧)特征参数,并分别构建了两个利用音源特征参数的与文本无关的话者确认辅助子系统.采用线... 给出了一种采用音源特征信息提高以声道倒谱参数为特征的话者确认系统噪声鲁棒性的方法,提取了两类音源特征参数:短时(单帧)特征参数和较长时(多帧)特征参数,并分别构建了两个利用音源特征参数的与文本无关的话者确认辅助子系统.采用线性加权对主、辅子系统的输出进行融合.在NIST’03数据库上100个男性话者的对比实验表明,音源特征参数具有良好的噪声鲁棒性,声道特征与音源特征具有较强的互补性,尤其是在较强的噪声背景下,利用音源特征可以有效地提高以声道倒谱参数为特征的确认系统的鲁棒性. 展开更多

关键词 音源特征 话者确认 噪声鲁棒性 高斯混合模型-背景模型

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于听觉模型的话者特征参数提取及其在噪声背景下的话者辨识 被引量：2

10

作者 戴明扬 徐柏龄 《应用声学》 CSCD 北大核心 2001年第6期6-12,44,共8页

本文基于人耳听觉模型提出了一种鲁棒性的话者特征参数提取方法．该种方法中，首先由Ｇａｍｍａｔｏｎｅ听觉滤波器组和Ｍｅｄｄｉｓ内耳毛细胞发放模型获得表征听觉神经活动特性的听觉相关图。由听觉神经脉冲发放的锁相特性和双声抑制... 本文基于人耳听觉模型提出了一种鲁棒性的话者特征参数提取方法．该种方法中，首先由Ｇａｍｍａｔｏｎｅ听觉滤波器组和Ｍｅｄｄｉｓ内耳毛细胞发放模型获得表征听觉神经活动特性的听觉相关图。由听觉神经脉冲发放的锁相特性和双声抑制特性，我们将听觉相关图每个频带中的幅值最大频率分量作为表征当前频带特性的特征参量，于是所有频带的特征参量便构成了表征当前语音段特性的特征矢量；我们采用ＤＣＴ变换进一步消除各个特征参量之间的相关性，压缩特征矢量的维数．有效性试验表明，该种特征矢量基本上反映了输入语音的谱包络特性；抗噪声性能实验表明，在高斯白噪声和汽车噪声干扰下，该种特征参数比ＬＰＣＣ和ＭＦＣＣ有较个的相对失真；基于矢量量化的文本无关话者辨识表明。 展开更多

关键词 听觉模型 文本无关话者辨识 抗噪声鲁棒性 话者特征参数提取 人耳 机器识别 语音信号

在线阅读 下载PDF 职称材料

一种基于噪声模型的语音/噪声分类方法 被引量：1

11

作者 吴边 任晓林 +1 位作者 刘重庆 张亚昕 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第9期1528-1531,共4页

提出了一种可用于嵌入式ASR系统的语音/噪声分类的新方法,该方法利用一个噪声模型,对每帧信号的评价值进行语音/噪声分类.实验表明,该方法可以有效地区分语音和噪声,并表现出在各种噪声环境和不同信噪比条件下的鲁棒性.该算法已经集成... 提出了一种可用于嵌入式ASR系统的语音/噪声分类的新方法,该方法利用一个噪声模型,对每帧信号的评价值进行语音/噪声分类.实验表明,该方法可以有效地区分语音和噪声,并表现出在各种噪声环境和不同信噪比条件下的鲁棒性.该算法已经集成进一个ASR系统,并在Com-paqiPAQ上进行了测试,其计算代价不到整个系统代价的10%. 展开更多

关键词 语音识别 语音/噪声分类 噪声鲁棒性

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于噪声分类与补偿的车载语音识别 被引量：3

12

作者 项秉伟 景新幸 杨海燕 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第3期220-224,共5页

针对现有车载语音识别系统在实际应用环境下噪声鲁棒性较差的问题,提出一种基于支持向量机(SVM)的噪声分类与补偿方法。采集各应用场景下的噪声构建SVM噪声分类器,利用SVM对待测语音静音段中的噪声进行分类,根据噪声类型选择相应的带噪... 针对现有车载语音识别系统在实际应用环境下噪声鲁棒性较差的问题,提出一种基于支持向量机(SVM)的噪声分类与补偿方法。采集各应用场景下的噪声构建SVM噪声分类器,利用SVM对待测语音静音段中的噪声进行分类,根据噪声类型选择相应的带噪训练模板进行噪声补偿,并将差分频谱倒谱系数作为特征参数进一步抑制语音段中的噪声,从而实现车载语音识别。实验结果表明,该方法可有效增强车载语音识别系统的噪声鲁棒性,并且与稀疏编码语音增强和能量规整倒谱系数特征增强方法相比,具有更高的语音识别率。 展开更多

关键词 语音识别 噪声鲁棒性 噪声补偿 支持向量机 特征提取

在线阅读 下载PDF 职称材料

多噪声环境下的层级语音识别模型 被引量：10

13

作者 曹晶晶 许洁萍 邵聖淇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第6期1790-1794,共5页

针对多噪声环境下的语音识别问题,提出了将环境噪声作为语音识别上下文考虑的层级语音识别模型。该模型由含噪语音分类模型和特定噪声环境下的声学模型两层组成,通过含噪语音分类模型降低训练数据与测试数据的差异,消除了特征空间研究... 针对多噪声环境下的语音识别问题,提出了将环境噪声作为语音识别上下文考虑的层级语音识别模型。该模型由含噪语音分类模型和特定噪声环境下的声学模型两层组成,通过含噪语音分类模型降低训练数据与测试数据的差异,消除了特征空间研究对噪声稳定性的限制,并且克服了传统多类型训练在某些噪声环境下识别准确率低的弊端,又通过深度神经网络(DNN)进行声学模型建模,进一步增强声学模型分辨噪声的能力,从而提高模型空间语音识别的噪声鲁棒性。实验中将所提模型与多类型训练得到的基准模型进行对比,结果显示所提层级语音识别模型较该基准模型的词错率(WER)相对降低了20.3%,表明该层级语音识别模型有利于增强语音识别的噪声鲁棒性。 展开更多

关键词 语音识别 噪声鲁棒性 环境噪声 声学模型 深度神经网络

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于双字典的噪声环境下的语音转换方法 被引量：1

14

作者 周迪 简志华 +1 位作者 胡伟通 汪云路 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2020年第10期2230-2234,共5页

现实有噪环境下,传统的语音转换系统性能会激剧下降,为此该文提出了一种具有噪声鲁棒性的语音转换算法.在训练阶段,除了生成纯语音字典,还要用背景噪声获得噪声字典,然后将两者联合起来匹配含噪语音.在转换阶段,利用含噪语音所对应的纯... 现实有噪环境下,传统的语音转换系统性能会激剧下降,为此该文提出了一种具有噪声鲁棒性的语音转换算法.在训练阶段,除了生成纯语音字典,还要用背景噪声获得噪声字典,然后将两者联合起来匹配含噪语音.在转换阶段,利用含噪语音所对应的纯语音字典的权值矩阵和目标语音字典,实现语音转换.实验结果表明,在信噪比较低时,该文算法比传统的转换算法具有更好的抗噪性能;并且在多种不同噪声环境下本文算法都具有明显的优势. 展开更多

关键词 语音转换 稀疏字典 噪声鲁棒性 声纹特征

在线阅读 下载PDF 职称材料

提高MFCC鲁棒性的方法 被引量：1

15

作者 韩春光 李华 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第1期160-162,180,共4页

在噪声环境中,基于笔记本电脑录音的情况下,采用特征参数加窗的方法,以提高系统的噪声鲁棒性。在Matlab环境下,建立了基于高斯混合模型(GMM)的说话人辨认系统,并进行实验。通过对多种窗口的正识率比较,发现对美尔倒谱(MFCC)高阶参数的... 在噪声环境中,基于笔记本电脑录音的情况下,采用特征参数加窗的方法,以提高系统的噪声鲁棒性。在Matlab环境下,建立了基于高斯混合模型(GMM)的说话人辨认系统,并进行实验。通过对多种窗口的正识率比较,发现对美尔倒谱(MFCC)高阶参数的加窗提升,可以改善系统的鲁棒性。实验结果表明,采用加窗后的系统识别率得到了明显改善。 展开更多

关键词 美尔倒谱参数 说话人辨认 高斯混合模型 加窗提升 噪声鲁棒性

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于深度残差收缩网络的雷达空中目标识别 被引量：3

16

作者 尹建国 盛文 蒋伟 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期3012-3018,共7页

雷达空中目标高分辨距离像(high resolution range profile,HRRP)中往往包含一定的杂波噪声,利用HRRP开展空中目标识别需要重点考虑噪声的影响。针对上述问题,提出一种基于深度残差收缩网络(deep residual shrinkage network,DRSN)的雷... 雷达空中目标高分辨距离像(high resolution range profile,HRRP)中往往包含一定的杂波噪声,利用HRRP开展空中目标识别需要重点考虑噪声的影响。针对上述问题,提出一种基于深度残差收缩网络(deep residual shrinkage network,DRSN)的雷达空中目标HRRP识别方法。该网络将深度残差网络、软阈值函数和注意力机制结合起来,采用跨层恒等连接方式,不仅可以避免网络层数过深造成梯度消失或梯度爆炸,从而导致网络学习能力下降的问题,还可以有效过滤掉识别过程中噪声特征的影响,使模型专注于目标区域的深度特征识别,提升强噪声背景下模型的识别能力。实验结果表明,相对于其他常用的深度学习模型,所提方法在各个信噪比条件下,识别效果均有一定的优势,该模型对噪声具有较强的鲁棒性。 展开更多

关键词 空中目标识别 高分辨距离像 深度残差收缩网络 噪声鲁棒性

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于S变换模时频矩阵相似度的短时电能质量扰动分类 被引量：58

17

作者 刘守亮 肖先勇 杨洪耕 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2006年第5期67-71,共5页

提出了一种基于S变换模时频矩阵相似度的短时电能质量扰动分类方法。首先,建立各种扰动的标准模时频矩阵,然后计算扰动信号模时频矩阵与标准模时频矩阵的相似度,按照相似度最大的原则将扰动分类。该方法直接利用S变换结果,而不用增加其... 提出了一种基于S变换模时频矩阵相似度的短时电能质量扰动分类方法。首先,建立各种扰动的标准模时频矩阵,然后计算扰动信号模时频矩阵与标准模时频矩阵的相似度,按照相似度最大的原则将扰动分类。该方法直接利用S变换结果,而不用增加其它算法或变换,原理简单、计算方便。仿真结果显示,该分类方法在不同噪声水平下均能达到满意的分类正确率,是一种有效的短时电能质量扰动分类方法。 展开更多

关键词 电能质量 S变换 扰动 模时频矩阵 相似度 分类 噪声鲁棒性

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于小波包能量谱的结构损伤预警方法试验研究 被引量：23

18

作者 刘涛 李爱群 +2 位作者 丁幼亮 李枝军 费庆国 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2009年第4期4-9,共6页

通过钢梁损伤试验,验证基于小波包能量谱的结构损伤预警方法在实际结构上应用的有效性。对钢梁进行完好工况和三个损伤工况的动力响应测试,对得到的响应进行小波包分解,考察损伤前后各个特征频带的能量变化。试验结果显示,损伤预警指标... 通过钢梁损伤试验,验证基于小波包能量谱的结构损伤预警方法在实际结构上应用的有效性。对钢梁进行完好工况和三个损伤工况的动力响应测试,对得到的响应进行小波包分解,考察损伤前后各个特征频带的能量变化。试验结果显示,损伤预警指标ERV和ERVD能够对三种损伤工况做出有效预警;同一工况的多次测试得到的损伤预警指标ERVD虽有变化但变化不大。基于小波包能量谱的结构损伤预警指标对结构损伤具有敏感性、对测试噪声具有鲁棒性,可以用于实际结构损伤预警。 展开更多

关键词 小波包能量谱 结构损伤预警 损伤敏感性 噪声鲁棒性

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于离散余弦变换和小波变换的电能质量扰动信号检测方法 被引量：35

19

作者 刘安定 肖先勇 邓武军 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2005年第10期70-74,共5页

综合离散余弦变换和小波变换模极大值原理在时频分析中的优点,提出了基于离散余弦变换和小波变换的电能质量扰动信号检测方法。先通过离散余弦变换检测出各种基频干扰(电压暂降、电压暂升和电压间断)和各次谐波(包括暂态谐波),再利用小... 综合离散余弦变换和小波变换模极大值原理在时频分析中的优点,提出了基于离散余弦变换和小波变换的电能质量扰动信号检测方法。先通过离散余弦变换检测出各种基频干扰(电压暂降、电压暂升和电压间断)和各次谐波(包括暂态谐波),再利用小波变换模极大值原理检测出暂态振荡和暂态脉冲,并实现扰动时间和扰动幅值的测定。该方法具备较强的抗噪能力,仿真结果验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 电力系统 输配电工程 电能质量 离散余弦变换 时频分析 噪声鲁棒性 小波变换 模极大值

在线阅读 下载PDF 职称材料

Daubechies复小波的生成及其在短时电能质量扰动检测中的应用 被引量：26

20

作者 刘守亮 肖先勇 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第11期106-110,共5页

在分析比较了现有用于短时电能质量扰动检测的方法后,研究了用正交紧支复小波进行检测与抑制噪声的原理,提出用Daubechies正交紧支实小波派生其复小波的实用方法,并结合复小波变换提供的相位信息构造了多种新型复合信息形式。仿真表明,... 在分析比较了现有用于短时电能质量扰动检测的方法后,研究了用正交紧支复小波进行检测与抑制噪声的原理,提出用Daubechies正交紧支实小波派生其复小波的实用方法,并结合复小波变换提供的相位信息构造了多种新型复合信息形式。仿真表明,采用本文方法派生的复小波及其复合信息形式进行电能质量扰动检测,具有良好的噪声鲁棒性且提高了应用Mallat算法的实时性。 展开更多

关键词 电能质量 短时扰动 Daubechies复小波 检测 噪声鲁棒性 实时性

在线阅读 下载PDF 职称材料