双谱分析的辐射噪声线谱源深度辨识方法

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作者 宋楠楠 王晓燕 +1 位作者 梅贝宁 安良 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第8期1609-1617,共9页

针对基于功率谱线谱幅度起伏的水面/水下目标辨识方法在低信噪比条件下性能下降问题,本文利用高阶谱抑制高斯噪声的特性,提出了一种基于辐射噪声高阶谱线谱起伏特性的声源深度辨识方法。采用频谱分析法,在理论上证明了双谱分析对声源深... 针对基于功率谱线谱幅度起伏的水面/水下目标辨识方法在低信噪比条件下性能下降问题,本文利用高阶谱抑制高斯噪声的特性,提出了一种基于辐射噪声高阶谱线谱起伏特性的声源深度辨识方法。采用频谱分析法,在理论上证明了双谱分析对声源深度差异导致的线谱起伏特性差异的敏感性,建立了双谱线谱起伏指数模型,并用于辐射噪声线谱源的深度辨识。研究表明:相较于功率谱分析方法,本文提出的双谱线谱起伏指数将水面和水下声源线谱的差异性区间拓宽约5.7倍,提高了利用辐射噪声线谱起伏特性进行声源深度辨识的稳健性,对水声目标的特征提取与识别具有重要意义。 展开更多

关键词 辐射噪声 高阶谱 双谱分析 深度辨识 线谱起伏 特征提取 目标识别 水声信号处理

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云计算下大规模激光图像快速分类和识别方法

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作者 朱阳燕 梅香香 《激光杂志》 北大核心 2025年第3期113-119,共7页

大规模激光图像识别方法受到计算能力和数据处理速度的限制,难以满足快速分类和识别需求。云计算的出现,给解决该问题提供了思路。设计一种云计算下大规模激光图像快速分类和识别方法。利用云计算平台对激光图像进行数学形态分析和预处... 大规模激光图像识别方法受到计算能力和数据处理速度的限制,难以满足快速分类和识别需求。云计算的出现,给解决该问题提供了思路。设计一种云计算下大规模激光图像快速分类和识别方法。利用云计算平台对激光图像进行数学形态分析和预处理,确保图像在后续处理中能够保持一致的形态和特征。借助平台上的小波分析技术,对预处理后的激光图像实施降噪处理,有效去除图像中的噪声干扰,提升图像质量。在得到无噪声图像后,进一步利用云计算平台的分布式资源,高效提取图像特征,获取精确描述图像纹理属性的特征参量。将这些特征参量与其他特征相结合,共同构建出完整的图像特征向量。通过比较不同图像的特征向量,准确判断它们之间的相似性和差异性,实现激光图像的精确分类和识别。实验数据对比分析表明,相较于传统方法,该方法在处理速度和识别精度上均有显著的提升,不仅能够有效地处理大规模激光图像数据,还能显著提高图像识别的准确性和效率,为激光图像识别技术的发展提供了新的思路和方法。 展开更多

关键词 云计算 大规模激光图像 降噪处理 特征提取 快速识别

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同步码字优化降噪的声纳图像多目标检测方法

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作者 魏光春 邢传玺 +1 位作者 崔晶 董赛蒙 《海洋测绘》 CSCD 北大核心 2024年第3期42-46,共5页

针对海底侧扫声纳图像分辨率低、噪声污染严重导致水下目标检测不准确的问题,提出一种结合同步码字优化降噪的水下声纳图像目标检测方法。利用同步码字优化对声纳图像中的乘性噪声进行降噪处理,从而使图像中的水下目标物获得更好的视觉... 针对海底侧扫声纳图像分辨率低、噪声污染严重导致水下目标检测不准确的问题,提出一种结合同步码字优化降噪的水下声纳图像目标检测方法。利用同步码字优化对声纳图像中的乘性噪声进行降噪处理,从而使图像中的水下目标物获得更好的视觉与检测效果,同时对声纳图像进行相应的数据集扩充。最后利用适合本文方法的YOLO系列中的YOLOv7对降噪后声纳图像中的目标物体进行检测,并在其特征网络中加入了卷积块注意模块,从而加强对目标的特征提取。仿真结果分析得出,同步码字优化降噪与YOLOv7相结合的目标检测方法,可使目标置信度达到79%,相较于降噪前的目标检测置信度提高16%,对于目标较小的物体,能更好地改善漏检与误检情况。 展开更多

关键词 侧扫声纳图像处理 水下目标特征提取 多目标检测 同步码字优化降噪 YOLOv7目标识别

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基于小波包变换的滚动轴承故障诊断方法的研究 被引量：36

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作者 张辉 王淑娟 +1 位作者 张青森 翟国富 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2004年第4期127-130,共4页

目前基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法的研究已经很多 ,但是这些方法对于强噪声背景下的故障信号特征提取效果并不理想。为此 ,提出了适用于强噪声背景的自相关及互相关小波包消噪滚动轴承故障诊断方法。该方法首次将相关分析和小波... 目前基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法的研究已经很多 ,但是这些方法对于强噪声背景下的故障信号特征提取效果并不理想。为此 ,提出了适用于强噪声背景的自相关及互相关小波包消噪滚动轴承故障诊断方法。该方法首次将相关分析和小波包分解结合 :对被测信号进行自相关或互相关处理 ,之后进行小波包阈值消噪处理 ,对消噪最大能量系数进行自相关或互相关处理 ,最后对能量序列进行FFT计算。仿真结果表明 ,该方法极大地增强了对滚动轴承故障诊断的能力 ,在强噪声背景下有效地提取出滚动轴承的故障频率。 展开更多

关键词 诊断方法 取出 首次 处理 对消 效果 研究 强噪声 自相关 互相关

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气液管道泄漏检测及信号处理技术 被引量：16

5

作者 方丽萍 李玉星 +1 位作者 刘翠伟 梁金禄 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2018年第11期26-34,共9页

多相流管道泄漏检测对保障管道安全运行至关重要,目前我国多相流管道泄漏检测的研究还处于起步阶段,在这方面的研究较少,尚无成熟技术。介绍了目前多相流管道泄漏检测方法的现状,分析了声波法用于泄漏检测的可行性。对近几年泄漏信号检... 多相流管道泄漏检测对保障管道安全运行至关重要,目前我国多相流管道泄漏检测的研究还处于起步阶段,在这方面的研究较少,尚无成熟技术。介绍了目前多相流管道泄漏检测方法的现状,分析了声波法用于泄漏检测的可行性。对近几年泄漏信号检测及故障识别技术进行总结,分别就降噪算法、特征提取方法、矩阵降维算法及工况识别算法进行了详细介绍和对比,介绍各种方法的原理以及目前的研究进展,结合多相流管道泄漏信号的特点对当前的泄漏检测技术在多相流管道泄漏检测中的应用作了总结与展望。 展开更多

关键词 多相流泄漏 信号处理 降噪 特征提取 特征矩阵降维 工况识别

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奇异值分解技术在声音信息分离中的应用 被引量：18

6

作者 温广瑞 张西宁 屈梁生 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第1期37-40,共4页

针对工程实际中循环非平稳信号信噪比低,因此造成分析和特征提取难的问题,采用奇异值分解技术,对用声传感器采集的声音信号进行分解和重构,提取有用信息,消除噪声,从而提高了声音信号的信噪比,保证了故障的确诊.利用短时傅里叶变换,从... 针对工程实际中循环非平稳信号信噪比低,因此造成分析和特征提取难的问题,采用奇异值分解技术,对用声传感器采集的声音信号进行分解和重构,提取有用信息,消除噪声,从而提高了声音信号的信噪比,保证了故障的确诊.利用短时傅里叶变换,从时频域提取特征,进一步说明了该方法的有效性. 展开更多

关键词 奇异值分解 短时傅里叶变换 信息分离 声音信号 故障诊断 机械设备 声传感器

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基于支持向量机的多类数字调制方式自动识别算法 被引量：11

7

作者 孙建成 张太镒 刘枫 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第6期619-622,共4页

为了解决软件无线电系统中多种调制方式之间切换的问题,提出了一种基于支持向量机的多类数字调制方式识别算法.该算法通过提取有效的特征向量以区分不同的调制方式,并基于支持向量机和判决树分类思想,将特征向量映射到高维空间中加以分... 为了解决软件无线电系统中多种调制方式之间切换的问题,提出了一种基于支持向量机的多类数字调制方式识别算法.该算法通过提取有效的特征向量以区分不同的调制方式,并基于支持向量机和判决树分类思想,将特征向量映射到高维空间中加以分类,解决了样本在低维空间中的非线性不可分问题,避免了判决门限的确定,与传统的神经网络方法相比,具有更好的泛化推广能力.仿真结果表明,在具有加性带限高斯噪声的环境下,信噪比大于等于10dB时,识别正确率大于90%. 展开更多

关键词 支持向量机 调制方式识别 软件无线电 特征提取

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基于小波变换和邻域特征的多聚焦图像融合算法 被引量：21

8

作者 郭雷 程塨 赵天云 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第3期454-459,共6页

提出了一种基于小波变换和邻域特征的多聚焦图像融合算法。该算法首先采用小波变换对源图像进行多尺度分解,得到低频和高频子图像;然后对低频子图像采用基于邻域归一化梯度的方法得到低频融合系数,对高频子图像采用基于邻域方差的方法... 提出了一种基于小波变换和邻域特征的多聚焦图像融合算法。该算法首先采用小波变换对源图像进行多尺度分解,得到低频和高频子图像;然后对低频子图像采用基于邻域归一化梯度的方法得到低频融合系数,对高频子图像采用基于邻域方差的方法得到高频融合系数;最后进行小波重构得到融合图像。采用均方根误差、信息熵以及峰值信噪比等评价标准,将该算法与传统融合方法的融合效果进行了比较。实验结果表明,该算法所得融合图像的效果和质量均有明显提高。 展开更多

关键词 图像融合 小波变换 多聚焦图像 邻域归一化梯度 邻域方差

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自适应冗余第2代小波设计及齿轮箱故障特征提取 被引量：9

9

作者 姜洪开 何正嘉 +1 位作者 段晨东 陈雪峰 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第7期715-718,739,共5页

针对强噪声背景下齿轮箱故障特征的提取问题,设计了一种提取该类信号时域特征的自适应冗余第2代小波.采用基于数据的优化算法设计每层小波分解的初始预测器和更新器,然后通过对初始预测器和更新器进行插值补零运算,来获得冗余预测器和... 针对强噪声背景下齿轮箱故障特征的提取问题,设计了一种提取该类信号时域特征的自适应冗余第2代小波.采用基于数据的优化算法设计每层小波分解的初始预测器和更新器,然后通过对初始预测器和更新器进行插值补零运算,来获得冗余预测器和更新器.第2代小波不需要剖分运算,利用冗余预测器和更新器直接对每层逼近信号进行预测和更新运算,能较好地保留信号的时域特征.采用第2代小波较理想地提取出了齿轮箱发生摩擦故障时的时域调制波形和周期性冲击脉冲,并对得到的细节和逼近信号进一步进行包络解调,从而分离出了故障调制源频率.结果表明,自适应冗余第2代小波对噪声背景下齿轮箱故障特征的提取效果优于其他小波. 展开更多

关键词 自适应冗余第2代小波 包络解调 特征提取

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局部线性嵌入算法及其在信号处理中的应用 被引量：2

10

作者 侯澍旻 李友荣 刘光临 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第z2期1337-1339,共3页

局部线性嵌入算法将高维信息通过变换降到低维数的特征空间中,从而压缩数据突出信号主要特征。该算法很好地弥补了线性降维不能发现数据集非线性结构的不足。本文详细介绍了局部线性嵌入算法的基本原理和运算步骤,并将该方法应用于混有... 局部线性嵌入算法将高维信息通过变换降到低维数的特征空间中,从而压缩数据突出信号主要特征。该算法很好地弥补了线性降维不能发现数据集非线性结构的不足。本文详细介绍了局部线性嵌入算法的基本原理和运算步骤,并将该方法应用于混有高斯白噪声的ECG信号降噪和混有弱冲击正弦信号的特征提取中。处理结果表明,局部线性嵌入算法不仅可以处理线性信号,还能较好地处理非线性信号,具有较好地工程推广价值。 展开更多

关键词 局部线性嵌入算法 信号处理 降噪 特征提取

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基于SVD-VMD和SVM滚动轴承故障诊断方法 被引量：18

11

作者 陈剑 阚东 +1 位作者 孙太华 张磊 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2022年第1期220-226,共7页

针对故障滚动轴承振动信号中含有干扰信号,难以准确提取出故障信息,提出了一种基于奇异值分解(SVD)、变分模态分解(VMD)、和支持向量机(SVM)的滚动轴承故障诊断方法。首先利用奇异值分解对信号进行处理,根据奇异值峰度差分谱来确定分解... 针对故障滚动轴承振动信号中含有干扰信号,难以准确提取出故障信息,提出了一种基于奇异值分解(SVD)、变分模态分解(VMD)、和支持向量机(SVM)的滚动轴承故障诊断方法。首先利用奇异值分解对信号进行处理,根据奇异值峰度差分谱来确定分解后重构矩阵的有效阶数,然后根据该有效阶数重构信号,对重构后的信号进行VMD分解,根据上述有效阶数确定分解的本征模态函数(IMF)分量的个数,从分解后的IMF分量中提取故障特征参数,将其作为支持向量机的输入参数进行故障诊断。最后采用合肥工业大学轴承试验机进行验证,并与直接进VMD分解及基于带通滤波器信号去噪的故障诊断方法进行对比,结果表明该方法能有效识别滚动轴承的故障类型,可用于滚动轴承故障诊断。 展开更多

关键词 故障诊断 奇异值峰度差分谱 变分模态分解 故障特征提取 信号降噪

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利用近距离目标红外图像的机动检测问题研究 被引量：2

12

作者 何兵 毛士艺 +1 位作者 张有为 李少洪 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第3期332-336,共5页

机动检测问题是目标跟踪 (尤其是对近距离目标跟踪 )过程中的一类关键性问题 .传统的机动检测方法一般将目标看做点目标来处理 ,而在能得到目标红外图像的情况下 ,依据红外图像跟踪可以得到更快、更准确的机动检测性能 ,本文提出了一种... 机动检测问题是目标跟踪 (尤其是对近距离目标跟踪 )过程中的一类关键性问题 .传统的机动检测方法一般将目标看做点目标来处理 ,而在能得到目标红外图像的情况下 ,依据红外图像跟踪可以得到更快、更准确的机动检测性能 ,本文提出了一种针对近距离目标红外图像的依据类散度的小波包变换、初始聚类后叠代逼近以及能量最强直线段提取的图像处理方法 ,该方法在较低信噪比情况下依然能够保持较好的目标中心的跟踪精度 。 展开更多

关键词 红外图像 图像检测 小波包变换 机动检测

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基于ICEEMDAN和IMWPE-LDA-BOA-SVM的齿轮箱损伤识别模型 被引量：4

13

作者 王洪 张锐丽 吴凯 《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第11期1709-1717,共9页

针对齿轮箱振动信号中的背景噪声过大影响故障特征质量,进而降低故障识别准确率的问题,提出了一种基于改进自适应噪声完备集成经验模态分解(ICEEMDAN)、改进多尺度加权排列熵(IMWPE)、利用线性判别分析(LDA)、蝴蝶优化算法(BOA)优化支... 针对齿轮箱振动信号中的背景噪声过大影响故障特征质量,进而降低故障识别准确率的问题,提出了一种基于改进自适应噪声完备集成经验模态分解(ICEEMDAN)、改进多尺度加权排列熵(IMWPE)、利用线性判别分析(LDA)、蝴蝶优化算法(BOA)优化支持向量机(SVM)的齿轮箱故障诊断方法(ICEEMDAN-IMWPE-LDA-BOA-SVM)。首先,采用ICEEMDAN对齿轮箱振动信号进行了分解,生成了一系列从低频到高频分布的本征模态函数分量;接着,基于相关系数筛选出包含主要故障信息的本征模态函数分量,进行了信号重构,降低了信号的噪声;随后,提出了改进多尺度加权排列熵的非线性动力学指标,并利用其提取了重构信号的故障特征,以构建反映齿轮箱故障特性的故障特征;然后,利用线性判别分析(LDA)对原始故障特征进行了压缩,以构建低维的故障特征向量;最后,采用蝴蝶优化算法(BOA)对支持向量机(SVM)的惩罚系数和核函数参数进行了优化,以构建参数最优的故障分类器,对齿轮箱的故障进行了识别;基于齿轮箱复合故障数据集对ICEEMDAN-IMWPE-BOA-SVM方法进行了实验和对比分析。研究结果表明:该方法能够较为准确地识别齿轮箱的不同故障类型,准确率达到了99.33%,诊断时间只需5.31 s,在多个方面都优于其他对比方法,在齿轮箱的故障诊断中更具有应用潜力。 展开更多

关键词 故障特征提取 信号分解及信号重构 特征降维 改进自适应噪声完备集成经验模态分解 改进多尺度加权排列熵 线性判别分析 蝴蝶优化算法 支持向量机

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基于流形学习与隐马尔可夫模型的刀具磨损状况识别 被引量：9

14

作者 张栋梁 莫蓉 +1 位作者 孙惠斌 李春磊 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期651-657,共7页

为了提高金属铣削过程中的刀具磨损状态识别的自动化程度与精度,提出了基于局部切空间排列(LTSA)方法与隐Markov模型(HMM)来识别刀具的不同磨损状态的方法。该方法首先利用小波分析技术对铣削过程中的切削进给方向力信号进行处理,构造... 为了提高金属铣削过程中的刀具磨损状态识别的自动化程度与精度,提出了基于局部切空间排列(LTSA)方法与隐Markov模型(HMM)来识别刀具的不同磨损状态的方法。该方法首先利用小波分析技术对铣削过程中的切削进给方向力信号进行处理,构造了高维特征空间。然后使用基于流形学习方法实现了高维特征空间的维数约简。最终利用约简后的低维特征向量训练HMM,从而实现刀具磨损状态的识别。实验结果说明该方法能够有效地识别铣削过程的刀具磨损状态。与未经特征维数约简的识别方法相比,新方法能够提高刀具磨损状态的识别效率与准确率。 展开更多

关键词 维数约简 刀具磨损状态识别 流形学习 隐马尔可夫模型(HMM)

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加速旋转螺旋桨脉动噪声干扰特性及抑制方法研究 被引量：1

15

作者 冯源 陶然 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第6期710-715,共6页

提取船舶螺旋桨的加速度特征,是声纳导引头和智能声引信探测与分类港口水域机动目标的可行途径。首先分析了匀加速旋转螺旋桨的空泡体积脉动辐射噪声、脉动力辐射噪声和连续谱噪声的水声信号特征,给出被动声纳接收信号模型。进而基于该... 提取船舶螺旋桨的加速度特征,是声纳导引头和智能声引信探测与分类港口水域机动目标的可行途径。首先分析了匀加速旋转螺旋桨的空泡体积脉动辐射噪声、脉动力辐射噪声和连续谱噪声的水声信号特征,给出被动声纳接收信号模型。进而基于该信号模型,分析了在一定条件下提取螺旋桨加速特征时存在的干扰问题,从而提出了基于分数阶Fourier域滤波的干扰抑制算法及相应的螺旋桨加速度提取算法,并给出了算法的实现步骤。最后,通过对水洞试验数据的分析,验证了算法的合理性。 展开更多

关键词 信息处理技术 港口水域水声探测 加速旋转螺旋桨辐射噪声 chirp周期信号 分数阶Fourier域 干扰抑制 特征提取

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基于IEWT和IWAAE的滚动轴承故障识别研究 被引量：1

16

作者 韩建哲 艾建军 +1 位作者 邓名姣 袁朴 《机电工程》 CAS 北大核心 2022年第5期655-661,共7页

通过深度学习实现轴承故障识别时,存在着因信号噪声导致故障识别率较低的问题,针对这一问题,提出了一种基于改进经验小波变换(IEWT)和改进Wasserstein自编码器(IWAAE)的轴承故障识别方法。首先,将轴承振动数据由时域变换到包络谱域,通... 通过深度学习实现轴承故障识别时,存在着因信号噪声导致故障识别率较低的问题,针对这一问题,提出了一种基于改进经验小波变换(IEWT)和改进Wasserstein自编码器(IWAAE)的轴承故障识别方法。首先,将轴承振动数据由时域变换到包络谱域,通过包络谱的极值点与自适应阈值的关系对其进行了包络谱自动分割,进而利用经验小波变换,将数据自动分解为不同频段的调幅调频分量,并采用改进峭度指标对选取合适的分量进行了重构,进而对信号进行了有效降噪;然后,针对变分自编码器训练困难的缺陷,引入Wasserstein自编码器,根据Wasserstein自编码器中间层神经元的激活值大小,对神经元进行了自动增加或删减,进而构造了IWAAE;最后,将重构信号输入到IWAAE中,进行了滚动轴承故障特征的自动提取和故障识别。研究结果表明:与其它的轴承故障识别方法相比,采用IEWT-IWAAE方法的故障识别精度更高,准确率可达99.28%,标准差仅0.32;该方法能在一定程度上缓解传统方法对人工特征提取和特征选择的依赖,其对噪声的鲁棒性高,故障识别能力优于其他组合模型方法。 展开更多

关键词 旋转机械 包络谱分割 改进经验小波变换 改进Wasserstein自编码器 故障特征提取 信号降噪

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强背景噪声下微弱声发射信号提取及处理研究现状 被引量：12

17

作者 范博楠 王海斗 +1 位作者 徐滨士 张玉波 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2015年第16期147-155,共9页

针对故障诊断领域声发射信号因工作环境及采集设备自身影响常受强背景噪声干扰导致混叠失真问题,对故障诊断中声发射信号特性及处理流程、强背景噪声下声发射信号降噪方法(小波分析,ICA,EMD)、声发射信号特征提取及故障识别等国内外研... 针对故障诊断领域声发射信号因工作环境及采集设备自身影响常受强背景噪声干扰导致混叠失真问题,对故障诊断中声发射信号特性及处理流程、强背景噪声下声发射信号降噪方法(小波分析,ICA,EMD)、声发射信号特征提取及故障识别等国内外研究现状进行综述;分析总结声发射信号在降噪、特征提取及故障识别研究中存在的不足,探讨解决方法,展望声发射信号处理技术发展。 展开更多

关键词 声发射 噪声 特征提取 故障识别 信号处理

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基于EEMD奇异熵的高速道岔裂纹伤损检测 被引量：5

18

作者 陈虹屹 王小敏 +1 位作者 郭进 杨扬 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2016年第5期845-851,共7页

针对高速道岔裂纹伤损特征提取及状态监测问题,提出一种基于集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)奇异熵和最小二乘支持向量机(least square support vector machine,简称LSSVM)的高速道岔裂纹伤损检测方... 针对高速道岔裂纹伤损特征提取及状态监测问题,提出一种基于集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)奇异熵和最小二乘支持向量机(least square support vector machine,简称LSSVM)的高速道岔裂纹伤损检测方法。首先,通过EEMD方法将非平稳的道岔振动信号自适应地分解为有限个基本模态分量(intrinsic mode function,简称IMF),每个IMF包含了原信号不同的特征尺度;然后,利用相关性分析筛选出与原始信号相关性最大的若干个IMF,计算所筛选IMF分量的奇异熵构成特征向量;最后,将多测点数据融合后的奇异熵特征向量输入LSSVM进行训练与测试,从而判断道岔的工作状态和伤损类型。模拟道岔裂纹伤损实验平台的振动信号分析及实验结果表明,在信噪比高于20dB时,该方法受噪声影响小,算法稳定性好,能有效地用于道岔裂纹伤损检测。 展开更多

关键词 裂纹检测 高速道岔 振动信号 集合经验模态分解 奇异熵 最小二乘支持向量机

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基于便携式电子听诊器的心音信号分析 被引量：2

19

作者 王毅德 姚飞 +4 位作者 耿兴光 赵阳 张浩 徐伟 黄成军 《现代电子技术》 2021年第4期1-5,共5页

为了分析不同心音信号的时频域特征,首先使用离散小波变换对心音信号进行降噪预处理,然后分别基于短时傅里叶变换和Choi⁃Williams分布对心音进行时频联合分析,比较正常和异常心音信号在时频域的不同特征。在此基础上,利用研制的电子听... 为了分析不同心音信号的时频域特征,首先使用离散小波变换对心音信号进行降噪预处理,然后分别基于短时傅里叶变换和Choi⁃Williams分布对心音进行时频联合分析,比较正常和异常心音信号在时频域的不同特征。在此基础上,利用研制的电子听诊器采集人体心音,采用开发的心音信号分析方法对信号进行时频分析,并提取出相关特征参数。实验结果表明,基于便携式电子听诊器的心音时频分析可以有效区分正常心音与异常心音,为心音诊断提供辅助依据。 展开更多

关键词 心音信号分析 电子听诊器 降噪处理 时频分析 特性提取 实验分析

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相位敏感光时域反射仪的信号处理方法综述 被引量：9

20

作者 田曼伶 刘东辉 +1 位作者 曹晓敏 余贶琭 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第9期2189-2209,共21页

相位敏感光时域反射仪由于具备监测范围广、灵敏度高等优点被广泛应用于周界安防等领域。近年来,研究者对其光学系统的改进使得传感距离更长、空间分辨率更高。但需要处理的数据量大大增加,且环境噪声以及扰动类型多样给分布式扰动传感... 相位敏感光时域反射仪由于具备监测范围广、灵敏度高等优点被广泛应用于周界安防等领域。近年来,研究者对其光学系统的改进使得传感距离更长、空间分辨率更高。但需要处理的数据量大大增加,且环境噪声以及扰动类型多样给分布式扰动传感系统的实际应用带来了挑战。本文总结了提高该系统信号信噪比、扰动识别率等性能指标的信号处理方法,包括降噪算法、特征提取算法、机器学习以及深度学习算法,尽可能地对比各种算法的优劣,并展望了未来该领域信号处理方法可能的发展方向。 展开更多

关键词 相位敏感光时域反射仪 信号处理 降噪算法 特征提取 机器学习

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