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题名基于时域统计特征的音频内容取证新算法
被引量：2
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作者
谢玲
范明泉
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机构
中国西南电子技术研究所
西南交通大学信息科学与技术学院
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出处
《电讯技术》
北大核心
2013年第11期1476-1481,共6页
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文摘
针对现有音频内容取证算法采用二值图像作为辨识水印所带来的安全隐患,以及基于音频内容或特征生成的辨识水印稳定性不高,易被常规信号处理操作淹没的问题,提出了一种新的基于时域统计特征的音频内容取证算法。通过对音频信号时域统计平均值进行非均匀量化生成辨识水印。理论和实验结果表明通过该方法生成的辨识水印能够抵抗常规信号处理操作,稳定性高。生成的辨识水印存储于认证中心,组建辨识水印库。对音频内容进行取证时,将由该音频生成的辨识水印与从水印库中提取的对应辨识水印进行比对,即可对待取证音频的真实性、完整性进行鉴定。该取证方法操作简便,对不同类型音频均能实现篡改定位,对常规音频信号处理操作的鲁棒性高,有效扩大了基于内容音频取证算法的应用范围。
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关键词
音频内容取证
辨识水印
篡改定位
非均匀量化
时域统计特征
混沌系统
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Keywords
audio content forensics
identifying watermark
tamper localization
non-uniform quantiza-tion
time domain statistical characteristic
chaotic system
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分类号
TN912.3
[电子电信—通信与信息系统]
TN919
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于混沌特征和支持向量机的内燃机故障诊断
被引量：18
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作者
吴震宇
袁惠群
李玲
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机构
武汉船用机械有限责任公司技术中心
东北大学机械工程与自动化学院
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出处
《机械强度》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第5期723-728,共6页
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基金
国家863高技术基金(2006AA04Z408)资助项目~~
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文摘
为解决内燃机故障诊断这一复杂问题,对6110型柴油机进行气门间隙故障模拟试验,测得振动信号,并计算其关联维数、最大Lyapunov指数、Kolmogorov熵3个混沌特征和它们的统计特征,作为故障特征量,利用支持向量机对故障进行识别。结果表明,用单一的混沌特征识别故障类型,效果较差;将统计特征与混沌特征共同作为故障的特征向量,效果较好。
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关键词
内燃机故障诊断
混沌特征
支持向量机
时域统计特征
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Keywords
Fault diagnosis of engine
Chaotic feature
Support vector machine
Time-domain statistical feature
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分类号
TK407
[动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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题名基于试验加速度响应的统计损伤辨识方法
被引量：2
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作者
李炜明
朱宏平
丁烈云
夏勇
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机构
华中科技大学土木工程与力学学院
华中科技大学控制结构湖北省重点实验室
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出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2010年第8期107-110,共4页
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基金
国家杰出青年科学基金(50925828)
国家自然科学基金(50608036)
+1 种基金
中国博士后科学基金(20090460953)
华中科技大学研究生科技创新基金资助项目(HF-06-028)
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文摘
基于对某框架结构的试验加速度数据,运用4种统计方法对不同工况的损伤进行了辨识,并对结果进行了比较。对加速度响应的频域特征,频率的能量分布,时域的幅值频率分布、概率密度分布、概率累计分布进行了分析,结果表明,以上统计特征会随损伤工况而对应改变,为结构的损伤辨识提供了可能;同时,直接基于加速度响应的频率特征,及时域统计特征的损伤辨识,辨识结果不显著。选取5%的显著性水平,对5种工况进行了假设检验,其结果可以用于损伤辨识初步。通过主成分方法对加速度响应进行压缩及特征提炼后,可以较简洁地实现辨识,并可用于相对损伤较大工况下的初步整体定量分析。
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关键词
损伤辨识
加速度响应
频域特征
时域统计特征
假设检验
主成分分析
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Keywords
damage detection
acceleration response
frequency domain
time domain
hypothesis test
principal component analysis
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分类号
TU311
[建筑科学—结构工程]
O327
[理学—一般力学与力学基础]
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题名综合时频域及核判别分析的两级特征提取新方法
被引量：2
- 4
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作者
孙贤明
樊晓光
禚真福
丛伟
陈少华
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机构
空军工程大学航空航天工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018年第3期115-119,141,共6页
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基金
航空自然科学基金(No.20142896022)
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文摘
为了解决模拟电路软故障诊断中特征提取不全面准确的问题,提出了一种基于综合时频域及核判别分析的两级特征提取新方法。首先,对采集到的故障响应信号分别提取均值、方差等时域统计特征和小波包分解后不同频带的能量作为频域特征;然后,通过核判别分析方法对故障特征进一步优选,从而保证故障特征的准确有效性;最后,将所得到的最优故障特征输入支持向量机进行故障诊断。对Sallen-Key带通滤波器电路的仿真实验结果表明,该方法能够很好地反映故障响应信号的本质特征,有效提高故障诊断的性能。
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关键词
模拟电路软故障诊断
特征提取
小波包能量谱
时域统计特征
核判别分析
有向无环图支持向量机
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Keywords
soft fault diagnosis of analog circuit
feature extraction
wavelet packet energy spectrum
statistic feature in time domain
kernel linear discriminant analysis
directed acyclic graph support vector machine
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分类号
TP206.3
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名一种涡轮泵故障阈值检测算法
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作者
胡汉文
牛志嘉
向洋
石明全
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机构
电子科技大学机械电子工程学院
电子科技大学航空航天学院
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2012年第34期9275-9279,共5页
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基金
国家自然基金(61003122)
中央高校基本业务费(ZYGX2009J076
ZYGX2010J096)资助
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文摘
涡轮泵是火箭发动机的心脏,是火箭发动机中的高速旋转组件,也是故障率较高的部件之一。涡轮泵的可靠性在整个发动机的可靠性中占有重要地位。传统的故障检测有时会出现虚警或漏警的现象,而且主要用于试车后的状态分析与评估;在实时故障检测中存在很大的不足。涡轮泵发生故障的主要原因是由于振动,因此振动加速信号研究对涡轮泵的故障检测显得尤为重要。通过一种阈值检测算法对振动加速信号进行研究,并结合已有涡轮泵故障信息对该算法进行验证,验证了该算法的准确性、实时性等要求。
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关键词
涡轮泵
时域统计特征
阈值
故障检测
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Keywords
turbine pump the statistical characteristics of the time domain adaptive threshold fault detection
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分类号
V434.21
[航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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