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波形特征和频谱特征组合识别纤维断裂声信号
被引量：
2
1
作者
赵春龙
于伟东
刘洪玲
《东华大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第1期40-46,共7页
利用波形特征和频谱特征组合的方法,去除背景噪声和瞬态噪声对纤维断裂声信号判识的影响,实现对纤维断裂声信号的准确识别.首先,采用小波包法去除部分背景噪声,然后利用其波形和频谱特征去除声信号中的剩余噪声.试验结果证明,该方法的...
利用波形特征和频谱特征组合的方法,去除背景噪声和瞬态噪声对纤维断裂声信号判识的影响,实现对纤维断裂声信号的准确识别.首先,采用小波包法去除部分背景噪声,然后利用其波形和频谱特征去除声信号中的剩余噪声.试验结果证明,该方法的误差率小于4%,可以有效应用于纤维断裂伸长率的表征.
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关键词
纤维断裂声信号
小波包去噪
频谱特征
波形特征
断裂
伸长率分布
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职称材料
题名
波形特征和频谱特征组合识别纤维断裂声信号
被引量：
2
1
作者
赵春龙
于伟东
刘洪玲
机构
东华大学纺织学院
出处
《东华大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第1期40-46,共7页
文摘
利用波形特征和频谱特征组合的方法,去除背景噪声和瞬态噪声对纤维断裂声信号判识的影响,实现对纤维断裂声信号的准确识别.首先,采用小波包法去除部分背景噪声,然后利用其波形和频谱特征去除声信号中的剩余噪声.试验结果证明,该方法的误差率小于4%,可以有效应用于纤维断裂伸长率的表征.
关键词
纤维断裂声信号
小波包去噪
频谱特征
波形特征
断裂
伸长率分布
Keywords
acoustic signals of fibers breaking
wavelet-packet denoising
frequency character
waveform character
distribution of fibers elongation rate
分类号
TS102.1 [轻工技术与工程—纺织工程]
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题名
作者
出处
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1
波形特征和频谱特征组合识别纤维断裂声信号
赵春龙
于伟东
刘洪玲
《东华大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2016
2
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