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基于标签重构的弹载毫米波距离像识别算法
1
作者
王剑桥
李跃华
陈建飞
《太赫兹科学与电子信息学报》
2016年第3期336-339,354,共5页
毫米波引信通过发射宽带信号获得目标的精细结构信息,然而在非合作目标的探测与识别过程中,由于缺乏目标的类别信息,大量的目标样本无法得到充分的利用。针对这一问题,将基于拉普拉斯得分(LS)的监督特征选择算法推广到半监督情况,得到...
毫米波引信通过发射宽带信号获得目标的精细结构信息,然而在非合作目标的探测与识别过程中,由于缺乏目标的类别信息,大量的目标样本无法得到充分的利用。针对这一问题,将基于拉普拉斯得分(LS)的监督特征选择算法推广到半监督情况,得到基于标签重构的拉普拉斯得分算法(LRLS),并应用到非合作目标的识别中。LRLS的理论框架与LS相同,并利用标签重构技术获得半监督情况下的图拉普拉斯矩阵。为了更好地描述高维目标样本的相似性,在标签重构的过程中使用测地距离代替欧氏距离。实验结果表明,相对于传统的特征选择算法,LRLS能够得到更好的识别效果。
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关键词
标签重构
特征选择
拉普拉斯得分
半监督学习
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职称材料
基于改进HHT和SVM的滚动轴承故障状态识别
被引量：
6
2
作者
王圣杰
殷红
彭珍瑞
《噪声与振动控制》
CSCD
北大核心
2021年第1期89-94,107,共7页
针对滚动轴承故障信号特征难以提取与故障诊断效率较低问题,引入集合经验模态分解(EEMD)对Hilbert-Huang变换(HHT)进行改进,将改进的HHT结合拉普拉斯得分(Laplacian score,LS)进行轴承故障特征提取,并利用遗传算法(GA)优化支持向量机(S...
针对滚动轴承故障信号特征难以提取与故障诊断效率较低问题,引入集合经验模态分解(EEMD)对Hilbert-Huang变换(HHT)进行改进,将改进的HHT结合拉普拉斯得分(Laplacian score,LS)进行轴承故障特征提取,并利用遗传算法(GA)优化支持向量机(SVM)分类参数,将其应用于滚动轴承振动信号故障状态识别中。首先,利用相关系数筛选EEMD分解后的IMF分量,计算IMF分量的Hilbert边际谱能量与Lempel-Ziv复杂度构成轴承高维特征向量;其次,运用LS得分对高维特征向量进行数据降维;最后,用GA-SVM对轴承不同故障状态进行识别。通过轴承不同状态下的试验数据验证本文方法,结果表明所提方法能够有效识别轴承不同故障状态。
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关键词
故障诊断
集合经验模态分解
HILBERT-HUANG变换
拉普拉斯得分
支持向量机
状态识别
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职称材料
基于改进HHT的矿山微震信号多尺度特征提取及分类研究
被引量：
2
3
作者
王英乐
左宇军
+3 位作者
陈斌
林健云
郑禄璟
万入祯
《矿冶工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期7-12,共6页
针对矿山微震与爆破信号难以识别问题,提出基于改进Hilbert-Huang变换(HHT)的矿山微震信号识别方法。该方法引入互补集合经验模态分解(CEEMD)对HHT改进,信号被自适应分解后,计算IMF分量的偏度、峭度、Hilbert边际谱能量、Lempel-Ziv复...
针对矿山微震与爆破信号难以识别问题,提出基于改进Hilbert-Huang变换(HHT)的矿山微震信号识别方法。该方法引入互补集合经验模态分解(CEEMD)对HHT改进,信号被自适应分解后,计算IMF分量的偏度、峭度、Hilbert边际谱能量、Lempel-Ziv复杂度以及重构信号的分形盒维数,运用拉普拉斯得分(LS)对5种时频域特征参数降维,最后通过遗传算法(GA)优化的支持向量机(SVM)模型,实现微震信号的分类识别。经400组微震和爆破信号的实例分析验证,两类信号的5种特征参数均有较大差异,改进HHT法识别效果优于传统经验模态分解法(EMD)和局部均值分解法(LMD),且基于改进HHT和GA-SVM分类模型准确率达到95%,证实了此识别方法的准确性。
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关键词
微震信号
爆破信号
信号识别
模式识别
互补集合经验模态分解
HILBERT-HUANG变换
拉普拉斯得分
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职称材料
题名
基于标签重构的弹载毫米波距离像识别算法
1
作者
王剑桥
李跃华
陈建飞
机构
南京理工大学电子工程与光电技术学院
出处
《太赫兹科学与电子信息学报》
2016年第3期336-339,354,共5页
基金
国家部委基金资助项目(51305050102)
文摘
毫米波引信通过发射宽带信号获得目标的精细结构信息,然而在非合作目标的探测与识别过程中,由于缺乏目标的类别信息,大量的目标样本无法得到充分的利用。针对这一问题,将基于拉普拉斯得分(LS)的监督特征选择算法推广到半监督情况,得到基于标签重构的拉普拉斯得分算法(LRLS),并应用到非合作目标的识别中。LRLS的理论框架与LS相同,并利用标签重构技术获得半监督情况下的图拉普拉斯矩阵。为了更好地描述高维目标样本的相似性,在标签重构的过程中使用测地距离代替欧氏距离。实验结果表明,相对于传统的特征选择算法,LRLS能够得到更好的识别效果。
关键词
标签重构
特征选择
拉普拉斯得分
半监督学习
Keywords
label reconstruction
feature selection
Laplacian Score
semi-supervised learning
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于改进HHT和SVM的滚动轴承故障状态识别
被引量：
6
2
作者
王圣杰
殷红
彭珍瑞
机构
兰州交通大学机电工程学院
出处
《噪声与振动控制》
CSCD
北大核心
2021年第1期89-94,107,共7页
基金
甘肃省自然科学基金资助项目(17JR5RA102)
甘肃省高校协同创新团队资助项目(2018C-12)
兰州市人才创新创业资助项目(2017-RC-66)。
文摘
针对滚动轴承故障信号特征难以提取与故障诊断效率较低问题,引入集合经验模态分解(EEMD)对Hilbert-Huang变换(HHT)进行改进,将改进的HHT结合拉普拉斯得分(Laplacian score,LS)进行轴承故障特征提取,并利用遗传算法(GA)优化支持向量机(SVM)分类参数,将其应用于滚动轴承振动信号故障状态识别中。首先,利用相关系数筛选EEMD分解后的IMF分量,计算IMF分量的Hilbert边际谱能量与Lempel-Ziv复杂度构成轴承高维特征向量;其次,运用LS得分对高维特征向量进行数据降维;最后,用GA-SVM对轴承不同故障状态进行识别。通过轴承不同状态下的试验数据验证本文方法,结果表明所提方法能够有效识别轴承不同故障状态。
关键词
故障诊断
集合经验模态分解
HILBERT-HUANG变换
拉普拉斯得分
支持向量机
状态识别
Keywords
fault diagnosis
ensemble empirical mode decomposition(EEMD
Hilbert-Huang transform(HHT)
Laplacian score(LS)
support vector machine(SVM)
state recognition
分类号
TH165.3 [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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职称材料
题名
基于改进HHT的矿山微震信号多尺度特征提取及分类研究
被引量：
2
3
作者
王英乐
左宇军
陈斌
林健云
郑禄璟
万入祯
机构
贵州大学矿业学院
出处
《矿冶工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期7-12,共6页
基金
国家自然科学基金(51964007,51774101)
贵州省高层次创新型人才培养项目(黔科合人才(2016)4011号)
贵州省矿山动力灾害预警与控制技术科技创新人才团队项目(黔科合平台人才[2019]5619)。
文摘
针对矿山微震与爆破信号难以识别问题,提出基于改进Hilbert-Huang变换(HHT)的矿山微震信号识别方法。该方法引入互补集合经验模态分解(CEEMD)对HHT改进,信号被自适应分解后,计算IMF分量的偏度、峭度、Hilbert边际谱能量、Lempel-Ziv复杂度以及重构信号的分形盒维数,运用拉普拉斯得分(LS)对5种时频域特征参数降维,最后通过遗传算法(GA)优化的支持向量机(SVM)模型,实现微震信号的分类识别。经400组微震和爆破信号的实例分析验证,两类信号的5种特征参数均有较大差异,改进HHT法识别效果优于传统经验模态分解法(EMD)和局部均值分解法(LMD),且基于改进HHT和GA-SVM分类模型准确率达到95%,证实了此识别方法的准确性。
关键词
微震信号
爆破信号
信号识别
模式识别
互补集合经验模态分解
HILBERT-HUANG变换
拉普拉斯得分
Keywords
micro-seismic signal
blasting signal
signal identification
pattern recognition
complementary ensemble empirical mode decomposition(CEEMD)
Hilbert-Huang transform(HHT)
Laplace Score(LS)
分类号
TD853 [矿业工程—金属矿开采]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于标签重构的弹载毫米波距离像识别算法
王剑桥
李跃华
陈建飞
《太赫兹科学与电子信息学报》
2016
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于改进HHT和SVM的滚动轴承故障状态识别
王圣杰
殷红
彭珍瑞
《噪声与振动控制》
CSCD
北大核心
2021
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于改进HHT的矿山微震信号多尺度特征提取及分类研究
王英乐
左宇军
陈斌
林健云
郑禄璟
万入祯
《矿冶工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022
2
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职称材料
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