题名 管道泄漏声振动信号的特征分析
被引量：16
1
作者
冯雪松 文玉梅 甄锦鹏 张雪园 李平 文静
机构
重庆大学光电工程学院传感器与仪器研究中心
出处
《声学技术》
CSCD
北大核心
2015年第5期413-418,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61174017)
文摘
管道泄漏声振动是泄漏过程中多种事件共同作用产生的,所以使用多种特征才可能比较准确地描述管道泄漏声信号。合理的选取和使用这些特征对于泄漏信号识别至关重要。通过分析泄漏过程,确定选取信号的随机性和频率分布特性作为泄漏特征。由于随机性和频域特性可由多种参数描述,于是比较了各种参数作为泄漏特征值的辨识效果。使用支持向量机作为分类器,对比了使用单种特征以及组合使用多种相同或不同类特征时,实际供水管道声振动及管道泄漏的识别效果。使用两种特征的识别准确率普遍高于使用单种特征的情况,然而使用更多的特征却并没有进一步提高准确率。其中样本熵和功率谱分布特征的组合准确率最高,达到了93%,而且使用此特征组合能够正确区别管道周围常见噪声。
关键词
管道泄漏识别 特征提取 模式识别 频域分布 统计特征
Keywords
pipeline leak identification feature extraction pattern recognition frequency distribution statistic al property
分类号
TB533
[理学—声学]
题名 印鉴自动识别算法研究(英文)
被引量：1
2
作者
郭田德 许传祥 高自友
机构
中国科学院研究生院华罗庚应用数学与信息科学研究中心 北京大学数学学院 北方交通大学交通运输学院
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2004年第1期8-19,共12页
基金
Hi-Tech Research and Development Program of China (863-2002AA103061) President Foundation of Graduate School of Chinese Academy of Sciences (Yzjj200105)
文摘
印鉴在许多东方国家被广泛使用了多年.印鉴自动识别是模式识别中的一项非常困难的课题.文中对计算机印鉴自动识别的各个阶段进行了仔细研究,并给出一系列相关算法.为了把“伪造印鉴多出的笔划部分”与“由于印泥渗出而多出的部分”区别开来以及将“伪造印鉴少出的笔划部分”与“由于印泥少而盖印不清晰的部分”区别开来,文中提出了全差图、内差图、多差图、少差图等一系列差图的概念,并对这些差图进行了处理.在此基础上,完成了一套完整的计算机印鉴自动识别方法.实验结果表明,该方法可能在实际应用中是可行的.
关键词
印鉴识别 模式识别 特征提取 差图
Keywords
pattern recognition , automatic identification of seal imprints, feature extraction
分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 基于几何统计特征的印鉴自动识别算法
被引量：1
3
作者
陈运文 王逸飞
机构
复旦大学信息科学与工程学院计算机科学与工程系
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2005年第27期4-6,共3页
基金
上海市科委重点项目(编号:04JC14014)
文摘
提出一种基于几何统计特征的印鉴识别方法。待检印鉴图像经预处理并二值化后,依据样本印鉴匹配求得对应的差矩阵,再根据笔划差异在空间分布上的对应规律将差异点在矩阵中进行搜索和特征统计并抽取出三维的特征向量作为图像的主要差异特征并送入三层BP神经网络进行判决。该方法对印痕进行了结构化分析处理,能够区分盖印条件和伪造印鉴造成的误差。实验结果表明该方法同时具备同类印鉴的鲁棒性和异类印鉴的可靠性。
关键词
印鉴识别 特征提取 模式识别 几何统计
Keywords
seal identification ,feature extraction ,pattern recognition ,geometrical statistic
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
