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题名多重分形的耐火材料损伤声发射信号特征提取方法
被引量：2
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作者
苏涛
王志刚
刘昌明
徐增炳
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机构
武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室
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出处
《机械设计与制造》
北大核心
2015年第8期53-56,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51075310
51405353)
+2 种基金
教育部新世纪人才支持计划资助项目(NCET-12-0715)
湖北省自然科学基金资助项目(2012FFA022)
教育部博士点专项基金资助项目(20114219110003)
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文摘
为了对镁碳质耐火材料损伤声发射信号进行有效的特征提取,研究了利用非线性领域的分形方法进行特征提取的可行性。首先利用仿真声发射信号研究了多重分形谱参数(Δα、Δf、K),广义分形维数均值Mean Dq等参数表征信号频谱结构特征的能力,结果表明多重分形谱宽Δα能够有效的表征信号的频谱特征;然后对镁碳质耐火材料进行单轴压缩试验,采集损伤声发射信号,并计算出两种典型损伤声发射信号的多重分形谱宽Δα,通过多重分形谱宽的分布证实了利用其进行特征提取是可行的。
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关键词
镁碳质耐火材料
声发射信号特征提取
多重分形谱参数
广义分形维数
仿真声发射信号
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Keywords
Magnesia-Carbon Refractory
Feature Extraction of Acoustic Emission Signal
Parameters of Multi- Fractal Spectrum
Generalized Dimension
Simulation of Acoustic Emission Signal
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分类号
TH16
[机械工程—机械制造及自动化]
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
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题名无人机飞行声特征与提取方法比较
被引量：8
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作者
金恒康
张一闻
王耀杰
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机构
武警工程大学信息工程学院
武警工程大学密码工程学院
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2019年第22期103-107,112,共6页
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基金
国家自然基金青年科学基金项目(61101238)
全军军事类研究生资助课题~~
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文摘
目前,对无人机飞行声信号的分析主要是基于传统语音信号处理的手段,并未进行深入分析。文中针对无人机飞行声信号,结合无人机的气动特点深入研究分析得出无人机声信号的特征,分析比较傅里叶变换(FFT)、梅尔倒谱系数(MFCC)和基因周期3种特征提取算法并提取特征,应用支持向量机(SVM)分类算法,进行机型识别分类。实测与实验结果表明,FFT与MCC识别率相近,FFT运算复杂度低,基因周期不太适合单独进行特征识别,因此得出FFT适合作为无人机声特征提取方法。
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关键词
无人机声信号
声信号特征提取
机型分类
算法分析
特征识别
实验分析
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Keywords
UAV acoustic signal
acoustic signal feature extraction
UAV type classification
algorithm analysis
feature recognition
experimental analysis
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分类号
TN912.3
[电子电信—通信与信息系统]
34
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