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题名小波包分形与支持向量机在水声目标识别中的应用研究
被引量：4
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作者
李海涛
程玉胜
戴卫国
李智忠
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机构
海军潜艇学院水声中心
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出处
《声学技术》
CSCD
北大核心
2015年第3期219-222,共4页
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文摘
水声目标分类识别是公认的水声信号处理难题,船舶辐射噪声是一种非线性非平稳信号,具有一定的混沌特性,更好地认识船舶辐射噪声的非线性性质,有助于更好地寻找有效的水声目标检测及识别算法。为了解决水声目标的分类识别问题,提出了利用小波包分形和支持向量机组合进行水声目标识别。利用小波包分解得到目标辐射噪声不同频带内信号分形维数作为特征矢量,并输入到支持向量机实现目标分类,实验结果表明,小波包分形和支持向量机的结合有比较好的分类识别效果,有一定的实际应用价值。
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关键词
目标辐射噪声
小波包分形
支持向量机
水声目标识别
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Keywords
ship radiated noise
wavelet fractal
Support Vector Machine
underwater target recognition
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名小波包分形技术在泵机组故障诊断中的应用
被引量：2
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作者
胡道达
马振利
石文凯
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机构
中国人民解放军后勤工程学院研究生管理大队
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出处
《煤矿机械》
2016年第5期163-165,共3页
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文摘
针对泵机组振动信号的非线性和非平稳特征,根据小波包和分形理论,引入小波包分形技术对泵机组常见故障类型进行研究。使用盒维数分别计算经过降噪处理的故障信号和对原始信号进行2层小波包分解的4个频带信号,结果表明：250~500 Hz频段状态信号盒维数的区分度最大,最适合作为泵机组的故障特征量;中高频信号的维数值对复合故障和松动故障比较敏感,通过量化中高频信号的维数值,能够有效捕捉到复合故障和松动故障信息。
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关键词
盒维数
小波包分形技术
泵机组
故障诊断
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Keywords
box dimension
wavelet packet fractal theory
pump assembly
fault diagnosis
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分类号
TH311
[机械工程—机械制造及自动化]
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题名小波包分形在远区核爆电磁脉冲识别中的应用
被引量：1
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作者
张震川
曹保锋
李鹏
殷昊
武慧春
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机构
国民核生化灾害防护国家重点实验室
浙江大学物理学系
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出处
《强激光与粒子束》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期150-154,共5页
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基金
中国科学院战略性先导专项项目(XDA17040503)。
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文摘
针对远区核爆电磁脉冲(NEMP)和闪电电磁脉冲(LEMP)的识别率不能满足实际需求的问题,提出了一种基于小波包分形技术的识别方法。首先,对实测的NEMP和LEMP做插值、归一化等预处理;然后,基于小波包理论对预处理后的信号进行2层小波包分解,并利用小波包系数重构信号的分形维数,组成信号的特征向量;最后,采用最小二乘支持向量机(LSSVM)作为分类器,利用五折交叉验证法选取最优的模型参数,将特征向量输入分类器中进行训练后获得测试结果。实验结果表明,小波包分形方法在NEMP和LEMP的识别上效果显著,平均识别率达到99%以上,具有较高的应用价值。
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关键词
核爆电磁脉冲
闪电电磁脉冲
小波包分形
最小二乘支持向量机
识别
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Keywords
nuclear electromagnetic pulse
lightning electromagnetic pulse
wavelet fractal
least squares support vector machine
recognition
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分类号
TL91
[核科学技术—核技术及应用]
TN98
[电子电信—信息与通信工程]
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