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基于SVM和小波分析的脑电信号分类方法 被引量:16
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作者 赵建林 周卫东 +1 位作者 刘凯 蔡冬梅 《计算机应用与软件》 CSCD 2011年第5期114-116,共3页
根据癫痫脑电信号与正常脑电信号波形和能量特征的不同,研究了两种的脑电信号分类方法,一种采用支持向量机SVM(Support Vector Machines)分类器对正常脑电和癫痫脑电进行分类;另一种使用小波分析和支持向量机相结合的方法对脑电进行分类... 根据癫痫脑电信号与正常脑电信号波形和能量特征的不同,研究了两种的脑电信号分类方法,一种采用支持向量机SVM(Support Vector Machines)分类器对正常脑电和癫痫脑电进行分类;另一种使用小波分析和支持向量机相结合的方法对脑电进行分类,并比较了这两种方法对正常脑电和癫痫脑电分类的正确率。实验结果表明,小波分析和SVM结合的方法对脑电信号分类可以取得更好的效果,能有效区分癫痫脑电和正常脑电。 展开更多
关键词 支持向量机 小波分析 脑电 训练 分类
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基于小波变换及异质SVM方法的土壤盐渍化高光谱定量分类研究 被引量:2
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作者 高曦文 贾科利 +1 位作者 毛鸿欣 张俊华 《现代电子技术》 2021年第3期155-161,共7页
为研究宁夏回族自治区平罗县土壤盐渍化问题,运用Matlab R2016a软件对实测高光谱数据进行小波变换去噪、数值变换,以400~1 800 nm波段的反射率数据作为特征值,建立基于异质支持向量机(SVM)算法的土壤盐渍化分类模型,分析土壤盐渍度。结... 为研究宁夏回族自治区平罗县土壤盐渍化问题,运用Matlab R2016a软件对实测高光谱数据进行小波变换去噪、数值变换,以400~1 800 nm波段的反射率数据作为特征值,建立基于异质支持向量机(SVM)算法的土壤盐渍化分类模型,分析土壤盐渍度。结果表明:最优小波基为db3,最优分解层数为3层,最优阈值为H阈值时,利用最优参数的小波变换可以有效地消除噪声;选择波段800~848 nm,核函数为Polynomial的核函数,参数值c=2.828 4,g=0.933 0,异质SVM模型二分类时准确率最高可达85.0%,四分类时准确率达70%。 展开更多
关键词 小波分析 支持向量机 高光谱 数值变换 定量分类 土壤盐渍化
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脑电信号的混沌分析和小波包变换特征提取算法 被引量:27
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作者 罗志增 李亚飞 +1 位作者 孟明 孙曜 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第1期33-39,共7页
针对脑电(EEG)信号的手部动作模式信息处理,提出一种混沌分析和小波包变换相结合的特征提取方法。用眼动辅助来采集手部动作时的脑电信号,对采集的C3、C4、P3和P4脑电信号消噪后分别用混沌分析和小波包变换的方法进行特征提取,前者提取... 针对脑电(EEG)信号的手部动作模式信息处理,提出一种混沌分析和小波包变换相结合的特征提取方法。用眼动辅助来采集手部动作时的脑电信号,对采集的C3、C4、P3和P4脑电信号消噪后分别用混沌分析和小波包变换的方法进行特征提取,前者提取混沌特征的最大Lyapunov指数和关联维数,组成8维向量;后者提取脑电信号的4种特征节律波,分别计算其相对能量,组成16维向量;最后把两种方法提取的向量组成24维特征向量,输入SVM分类器,实现基于EEG信号的手部动作模式的识别。对不同个体上翻、下翻、展拳、握拳4种手部动作的识别实验表明,平均识别率均在80%以上,明显优于其他方法识别的结果。 展开更多
关键词 脑电信号 手部动作识别 混沌分析 小波包变换 svm分类器
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支持向量机在脑电信号分类中的应用 被引量:19
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作者 李钢 王蔚 张胜 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2006年第6期1431-1433,1436,共4页
首先采用小波变换提取精神分裂症与健康人的脑电信号频率和空间的能量特征,然后用基于统计学习理论的支持向量机(SVM)分类器进行训练和分类测试,并比较了不同核函数和参数对脑电信号分类正确率的影响,最后与RBF神经网络的分类能力进行... 首先采用小波变换提取精神分裂症与健康人的脑电信号频率和空间的能量特征,然后用基于统计学习理论的支持向量机(SVM)分类器进行训练和分类测试,并比较了不同核函数和参数对脑电信号分类正确率的影响,最后与RBF神经网络的分类能力进行了实验比较。试验结果表明,利用基于支持向量机和能量特征的方法实现对脑电信号的分类可以取得理想的效果,精神分裂症患者和健康人的16导脑电信号在能量特征上表现出较高的模式可分性。这种分类方法在精神分裂症患者的病理诊断中具有一定的应用价值。 展开更多
关键词 支持向量机 小波变换 脑电 分类
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一种分层小波模型下的极光图像分类算法 被引量:8
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作者 杨曦 李洁 +1 位作者 韩冰 高新波 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期18-24,共7页
为提高极光图像的分类精度,提出了一种基于分层小波模型的极光图像分类算法.该算法分层提取全局和局部小波特征,通过主成分分析法对特征进行降维后,利用支持向量机分类器进行了极光图像的弧状和三种冕状的四分类.通过比较分类准确率和... 为提高极光图像的分类精度,提出了一种基于分层小波模型的极光图像分类算法.该算法分层提取全局和局部小波特征,通过主成分分析法对特征进行降维后,利用支持向量机分类器进行了极光图像的弧状和三种冕状的四分类.通过比较分类准确率和分类所用的时间,实现了分层小波模型中各个最优参数的选取,验证了利用主成分分析法进行特征降维的有效性,比较了文中算法与部分经典算法的分类效果.实验结果表明,文中算法在耗时允许范围内提升了分类准确率,极光图像的两两分类实验还给出了进一步提高分类准确率的方向. 展开更多
关键词 极光图像分类 分层小波模型 主成分分析 支持向量机
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基于能量特征的脑电信号特征提取与分类 被引量:16
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作者 黄思娟 吴效明 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第6期782-785,共4页
为了快速、有效地提取脑电特征,提高分类正确率,采用带通滤波和小波包分析的方法提取Mu、Beta节律对应的脑电信号,在时域范围内,将信号幅度的平方作为能量特征值;在频域范围内,采用AR模型功率谱估计法所得的功率谱密度作为能量特征值。... 为了快速、有效地提取脑电特征,提高分类正确率,采用带通滤波和小波包分析的方法提取Mu、Beta节律对应的脑电信号,在时域范围内,将信号幅度的平方作为能量特征值;在频域范围内,采用AR模型功率谱估计法所得的功率谱密度作为能量特征值。根据运动想象脑电信号特点,构造左右通道信号能量差值的符号特性作为分类判别依据,进行分类测试,方法简单。初步实验结果表明,所利用的两种方法的分类正确率达87.857%。 展开更多
关键词 特征提取与分类 脑电信号 事件相关同步化/去同步化 能量 小波包分析
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330 kV变电站过电压仿真分析及分类识别 被引量:6
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作者 刘洋 张刚 +5 位作者 刘睿洁 王源 谭雅岚 李石 何小军 陈波 《电网与清洁能源》 北大核心 2017年第4期64-70,76,共8页
随着电网的不断扩展,电力系统过电压对输电线路和电气设备造成的危害日益严重,研究电网过电压信号对有效遏制过电压和完善系统绝缘具有关键意义。以某330 k V变电站为例,基于ATP-EMTP构建过电压仿真模型,取得单相接地、空载变压器合闸... 随着电网的不断扩展,电力系统过电压对输电线路和电气设备造成的危害日益严重,研究电网过电压信号对有效遏制过电压和完善系统绝缘具有关键意义。以某330 k V变电站为例,基于ATP-EMTP构建过电压仿真模型,取得单相接地、空载变压器合闸、电容器组合闸、空载线路合闸、直击雷以及感应雷6种典型过电压波形;然后采用时域与小波分析法提取电压有效值、陡度、小波能量等14个具有良好差异性的特征量;构造了基于SVM的过电压种类识别结构,用以对过电压特征量在每层SVM中进行选择。仿真计算结果表明,上述6种过电压平均识别率为87.9%,识别速率约1 s。该方法识别精确率高,运行速度快,可满足对电网过电压自动识别的工程要求。 展开更多
关键词 过电压 ATP—EMTP 时域分析 小波分析 svm 分类识别
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一种基于小波包与KPCA的发动机多信号融合故障诊断方法 被引量:2
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作者 么子云 朱丽娜 +2 位作者 潘彪 薛继旭 张进杰 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2018年第6期157-162,共6页
针对活塞式发动机典型故障提出一种基于小波包分析与核主成分分析技术的多信号融合诊断方法。首先采用小波包对原始振动信号进行分解,提取故障频域特征;然后融合振动时域信号及机组排温等热工参数,采用核主成分分析技术进行参数维度缩减... 针对活塞式发动机典型故障提出一种基于小波包分析与核主成分分析技术的多信号融合诊断方法。首先采用小波包对原始振动信号进行分解,提取故障频域特征;然后融合振动时域信号及机组排温等热工参数,采用核主成分分析技术进行参数维度缩减,获得典型故障的敏感特征;最后采用支持向量机完成故障自动分类。实际故障案例数据表明,该方法可有效提取发动机故障特征,故障分类准确性较高。 展开更多
关键词 活塞式发动机 小波包分析 核主成分分析 支持向量机 自动分类
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