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Recognition of dynamically varying PRI modulation via deep learning and recurrence plot 被引量:1
1
作者 WANG Pengcheng LIU Weisong LIU Zheng 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2023年第4期815-826,共12页
Recognition of pulse repetition interval(PRI)modulation is a fundamental task in the interpretation of radar intentions.However,the existing PRI modulation recognition methods mainly focus on single-label classificati... Recognition of pulse repetition interval(PRI)modulation is a fundamental task in the interpretation of radar intentions.However,the existing PRI modulation recognition methods mainly focus on single-label classification of PRI sequences.The prerequisite for the effectiveness of these methods is that the PRI sequences are perfectly divided according to different modulation types before identification,while the actual situation is that radar pulses reach the receiver continuously,and there is no completely reliable method to achieve this division in the case of non-cooperative reception.Based on the above actual needs,this paper implements an algorithm based on the recurrence plot technique and the multi-target detection model,which does not need to divide the PRI sequence in advance.Compared with the sliding window method,it can more effectively realize the recognition of the dynamically varying PRI mo dulation. 展开更多
关键词 you look only once(YOLO) pulse repetition interval(PRI)modulation recurrence plot
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基于WP-TRP的滚动轴承故障诊断方法
2
作者 王娜 崔月磊 +1 位作者 罗亮 王子从 《东北大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期20-27,共8页
针对故障诊断中传统时频域法提取特征时易受主观因素影响而导致冗余,且深度学习算法受训练数据影响导致计算复杂性较高的缺点,将时域和频域结合,提出一种基于小波包-无阈值递归图(WPTRP)的滚动轴承故障诊断方法.首先,提出递减信息熵准则... 针对故障诊断中传统时频域法提取特征时易受主观因素影响而导致冗余,且深度学习算法受训练数据影响导致计算复杂性较高的缺点,将时域和频域结合,提出一种基于小波包-无阈值递归图(WPTRP)的滚动轴承故障诊断方法.首先,提出递减信息熵准则,以克服小波包分解的主观性,获取更准确的时频域特征;在此基础上,引入无阈值递归图思想,充分提取数据初始时域特征,并利用奇异值分解进一步降低冗余特征,提高计算效率.然后,引入海洋捕食者算法来获得支持向量机最优参数,实现故障诊断的准确分类.最后,通过标准滚动轴承数据集仿真验证了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 故障诊断 小波包分解 信息熵 无阈值递归图 奇异值分解 海洋捕食者算法
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基于无阈值递归图和CNN-LSTM的人体活动识别算法 被引量:1
3
作者 史立宇 孙杨帆 +2 位作者 谢溢翀 黄旭萍 周彪 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第3期130-133,共4页
人体活动识别(HAR)可为智慧生活、医疗监护、虚拟现实等上下文感知系统提供重要的基础信息,是模式识别领域的热门研究方向。针对现有基于惯性传感器的活动识别深度学习算法对于多维时间序列特征的提取效果欠佳的问题,提出了一种基于无... 人体活动识别(HAR)可为智慧生活、医疗监护、虚拟现实等上下文感知系统提供重要的基础信息,是模式识别领域的热门研究方向。针对现有基于惯性传感器的活动识别深度学习算法对于多维时间序列特征的提取效果欠佳的问题,提出了一种基于无阈值递归图(URP)和卷积神经网络—长短期记忆(CNN-LSTM)的活动识别算法。首先,使用SMOTE-ENN算法对惯性数据集进行增强,平衡各个类别样本数量比例;然后,使用URP方法将多维惯性传感时序波形构造为对应多个二维递归矩阵;最后,构建CNN-LSTM组合的分类模型。通过在UCI-HAR、WISDM公开数据集上的实验结果表明:所提算法在测试集上4种分类指标均得到提高,其中准确率分别达到98.32%和98.97%,性能优于现存的其他深度学习算法。 展开更多
关键词 人体活动识别 数据增强 深度学习 无阈值递归图 卷积神经网络 长短期记忆神经网络
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气爆破岩振动信号优化分解与相关特征分析
4
作者 付晓强 戴良玉 +1 位作者 俞缙 邵艺强 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第5期64-72,共9页
为解决变分模态分解过程中模态数和二次惩罚因子难以确定的问题,提出灰狼优化-变分模态分解(GWO-VMD)算法。以龙龙隧道气爆法施工为依托,采用集成化采集模块采集气爆破岩过程中振动信号,利用相空间重构递归图(RP)相似度模型准确判别信号... 为解决变分模态分解过程中模态数和二次惩罚因子难以确定的问题,提出灰狼优化-变分模态分解(GWO-VMD)算法。以龙龙隧道气爆法施工为依托,采用集成化采集模块采集气爆破岩过程中振动信号,利用相空间重构递归图(RP)相似度模型准确判别信号GWO-VMD主分量;重构得到去除干扰项的真实信号,揭示气爆信号能量在时频域的分布特征,并量化数码电子雷管精度误差。结果表明:与传统的变分模态算法相比,GWO-VMD算法在气爆破岩信号信噪比提升和自适应相关特征提取方面具有显著优势,具有很强的时变频率追踪性能,能够准确识别数码雷管起爆精度,有效识别隧道爆破雷管灾害源特征。 展开更多
关键词 气爆破岩 振动信号 优化分解 相关特征 递归图 灰狼优化-变分模态分解(GWO-VMD)
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基于电容传感器的CO_(2)气液两相流流型识别 被引量:1
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作者 孙采鹰 闫勇 张文彪 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2024年第6期145-148,共4页
为了实现碳捕捉与封存(CCS)管道内CO_(2)流量的精确测量,需要对CO_(2)的流型进行辨识。基于递归定量分析和模糊C均值(FCM)聚类算法,建立了CO_(2)气液两相流的流型识别模型。提出利用小波变换在多尺度下分析CO_(2)气液两相流电容信号递... 为了实现碳捕捉与封存(CCS)管道内CO_(2)流量的精确测量,需要对CO_(2)的流型进行辨识。基于递归定量分析和模糊C均值(FCM)聚类算法,建立了CO_(2)气液两相流的流型识别模型。提出利用小波变换在多尺度下分析CO_(2)气液两相流电容信号递归图结构特性的方法,对各个尺度下的递归图分别进行定量分析,提取出不同流型下CO_(2)流动的电容传感器递归特征参数。采用FCM算法,对特征参数进行流型聚类,完成了对CO_(2)气液两相流的分层流、气泡流和雾状流3种流型的识别。 展开更多
关键词 流型识别 电容传感器 递归图 模糊聚类
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基于递归图和增强残差网络的轴承故障诊断 被引量:3
6
作者 施保华 吴婷 赵子睿 《轴承》 北大核心 2024年第12期87-94,共8页
针对噪声干扰情况下轴承振动信号特征难以充分提取,故障识别精度低的问题,提出将递归图与增强深度残差网络相结合的RP-EResNet模型并应用于轴承故障诊断。将非线性的振动信号嵌入到具有可变时滞的延迟坐标空间中生成二维的递归图,并将压... 针对噪声干扰情况下轴承振动信号特征难以充分提取,故障识别精度低的问题,提出将递归图与增强深度残差网络相结合的RP-EResNet模型并应用于轴承故障诊断。将非线性的振动信号嵌入到具有可变时滞的延迟坐标空间中生成二维的递归图,并将压缩-激励模块、多尺度卷积、分组卷积网络模块融合到残差网络结构中得到增强的RP-EResNet模型,最终将递归图输入RP-EResNet模型中进行轴承故障诊断。使用不同的轴承数据集验证了RP-EResNet模型的性能,消融试验和对比试验的结果表明:与不同的深度学习方法相比,RP-EResNet模型能够在强噪声下增强特征提取能力,提升轴承故障的识别精度,具有良好的泛化性能和抗噪性能。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 递归图 残差网络 压缩激励模块 多尺度卷积
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极端事件冲击下原油期货市场有效性的演变特征 被引量:1
7
作者 杨杰 冯芸 《系统管理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第5期1326-1347,共22页
原油期货市场极易受到地缘政治冲突和金融危机等极端事件冲击的影响,基于多重分形降趋波动分析和递归图方法构建了4种指标,量化分析了上海原油期货市场的有效性,并以国际原油Brent和WTI期货市场作为对比,系统地研究了极端事件冲击下市... 原油期货市场极易受到地缘政治冲突和金融危机等极端事件冲击的影响,基于多重分形降趋波动分析和递归图方法构建了4种指标,量化分析了上海原油期货市场的有效性,并以国际原油Brent和WTI期货市场作为对比,系统地研究了极端事件冲击下市场有效性的动态演变特征。最后,对WTI原油期货市场的长历史数据进行了分析。研究发现:在相同的样本期间内,由于中国原油期货的制度优势、审慎适时的风控政策和具有强大韧性的经济基本面,极端事件冲击对国际原油期货市场有效性的负面影响要大于国内市场,从而使得上海原油期货市场的有效性在不同时间尺度下都高于Brent和WTI原油期货市场;原油期货市场的有效性不是固定不变的,具有显著的均值回复特征,极端突发事件会对原油期货市场的有效性造成严重的负面冲击,由于原油期货市场系统具有自我修复的能力,外生冲击造成的短暂动荡会被逐渐吸收化解,以维持自身市场有效性的相对稳定。所构建的市场有效性指标对预警原油期货市场风险具有一定的效果。 展开更多
关键词 原油期货市场 市场有效性 极端事件冲击 多重分形理论 递归图
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基于ISAM-Drsnet的故障识别模型及其应用
8
作者 朱乐文 田兴 李宪华 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第2期216-225,270,共11页
针对滚动轴承故障诊断时网络模型在复杂环境下有效特征提取困难,无法充分挖掘具有周期性的滚动轴承故障数据时序特征的问题,提出了一种基于改进条纹注意力机制与深度残差收缩网络的滚动轴承故障诊断模型(ISAM-Drsnet)。首先,采用递归图(... 针对滚动轴承故障诊断时网络模型在复杂环境下有效特征提取困难,无法充分挖掘具有周期性的滚动轴承故障数据时序特征的问题,提出了一种基于改进条纹注意力机制与深度残差收缩网络的滚动轴承故障诊断模型(ISAM-Drsnet)。首先,采用递归图(RP)编码方式生成了二维图像,使用ISAM和改进软阈值算法加强了Drsnet;然后,采取重叠采样的方式对数据集进行了增强处理,并将数据输入到ISAM-Drsnet中,实现了对不同故障类型的识别目的;最后,利用凯斯西储大学滚动轴承数据集进行了实验,选取了最佳数据截取长度,研究了改进软阈值、数据集规模、噪声对模型的影响;同时,将该模型与支持向量机(SVM)、反向传播神经网络(BPNN)、卷积神经网络(CNN)等进行了对比分析,并采用混淆矩阵等可视化方法对该模型进行了性能评估。实验结果表明:该模型(方法)的故障诊断性能明显优于SVM、BPNN、CNN等模型,其故障诊断精度可达99.79%,相比原始的Drsnet上升了1.60%;且在数据集规模有限和信号添加噪声的情况下,模型仍具有较高的故障诊断精度。研究结果表明:该轴承故障诊断模型不仅具有优秀的诊断性能,同时还具有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断性能 改进条纹注意力机制 深度收缩残差网络 递归图 鲁棒性
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基于递归图多尺度特征的储能锂离子电池剩余寿命预测方法
9
作者 谢毓广 李金中 +1 位作者 邹文豪 毛磊 《储能科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期3630-3641,共12页
锂离子电池在长期循环使用过程中不可避免地会出现性能退化,这直接影响储能锂离子电池系统的稳定运行。为此,本工作提出基于递归图多尺度特征的锂离子电池剩余寿命预测方法,用于解决从一维状态信号中提取关键退化特征的局限性。鉴于递... 锂离子电池在长期循环使用过程中不可避免地会出现性能退化,这直接影响储能锂离子电池系统的稳定运行。为此,本工作提出基于递归图多尺度特征的锂离子电池剩余寿命预测方法,用于解决从一维状态信号中提取关键退化特征的局限性。鉴于递归图像内蕴含丰富的时空退化特征,首先,构建深度学习多尺度特征提取架构,通过可变大小的感受野,识别同一电压区域在多个周期内的时间维度变化以及相邻电压区域之间空间维度的递归图像时空演变,进而提取深层多尺度特征,用于实现从多尺度特征到RUL的映射建模。再次,通过开展综合评估实验,对所提出方法的预测效果进行系统验证。研究结果表明,该方法使用有限数量的充电过程递归图作为输入,能实现模型快速收敛和准确预测。此外,在跨倍率预测场景中,相较于浅层指标,可实现在2C倍率下将绝对误差和均方根误差的指标性能提升约7倍和5.7倍。最后,通过开展与一维序列输入的对比实验,进一步验证基于递归图多尺度特征进行锂离子电池剩余寿命预测的有效性,实现了各评价指标约50%和43%的性能提升,同时成像所需时序电压采样点数据量相对较小。 展开更多
关键词 锂离子电池 剩余寿命预测 递归图 多尺度特征提取
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基于RQA与GG聚类的滚动轴承故障识别 被引量:30
10
作者 张淑清 包红燕 +2 位作者 李盼 李新新 姜万录 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第10期1385-1390,共6页
提出递归定量分析与GG聚类相结合的滚动轴承故障识别方法。利用能够表征信号发散程度的RQA参数——确定率和分层率组成轴承故障识别的特征向量,结合GG模糊聚类实现滚动轴承故障模式识别。对实际故障数据进行分析,结果表明,该方法不仅能... 提出递归定量分析与GG聚类相结合的滚动轴承故障识别方法。利用能够表征信号发散程度的RQA参数——确定率和分层率组成轴承故障识别的特征向量,结合GG模糊聚类实现滚动轴承故障模式识别。对实际故障数据进行分析,结果表明,该方法不仅能够识别滚动轴承的不同程度损伤,而且能够实现不同部位的轴承故障诊断。研究结果为滚动轴承故障识别提供了一种高效、直观的新方法。 展开更多
关键词 故障诊断 递归图 递归定量分析 GG模糊聚类
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气-固流化床压力脉动递归图分析 被引量:17
11
作者 王春华 仲兆平 +1 位作者 李睿 鄂加强 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第3期557-564,共8页
引入递归图分析方法对具有混沌与分形特性的气-固循环流化床压力脉动信号进行分析,针对Logisitc模型比较了递归图特征量递归率、确定性、平均对角线长度、分叉性与最大Lyapunov指数之间的关系,得出了递归图特征量对于混沌特性具有表征... 引入递归图分析方法对具有混沌与分形特性的气-固循环流化床压力脉动信号进行分析,针对Logisitc模型比较了递归图特征量递归率、确定性、平均对角线长度、分叉性与最大Lyapunov指数之间的关系,得出了递归图特征量对于混沌特性具有表征作用的结论。研究了递归图特征量在气-固循环流化床不同床型下的变化规律,递归图特征量在固定床型、湍流床型、气力输送床型下保持稳定,在鼓泡床型、快速流化床型下分别迅速递增或递减,因此递归图特征量同样可以对循环流化床不同床型进行辨识。 展开更多
关键词 递归图 压力脉动 混沌 流化床
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基于超声背散射信号递归分析的金属材料微缺陷识别 被引量:11
12
作者 杨辰龙 冯玮 +2 位作者 边成亮 周晓军 柴景云 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期932-944,共13页
为了能有效识别金属材料超声检测信号中的微小缺陷回波,使用递归分析方法对检测信号进行分析。通过对超声波背散射信号进行建模,说明其组成要素。在超声检测信号中,缺陷回波信号会对系统的递归特性产生影响。使用递归分析对含0.8mm平底... 为了能有效识别金属材料超声检测信号中的微小缺陷回波,使用递归分析方法对检测信号进行分析。通过对超声波背散射信号进行建模,说明其组成要素。在超声检测信号中,缺陷回波信号会对系统的递归特性产生影响。使用递归分析对含0.8mm平底孔人工模拟缺陷的直径为120mm低碳钢棒材试块实验采集的背散射信号和无缺陷背散射信号进行了研究。截取试块检测信号中的背散射信号部分,通过合理的参数选择对其进行递归分析并绘制递归图。通过与实验采集的无缺陷信号的递归图进行对比,发现缺陷信号会在递归图中产生明显的白色交叉条纹带。使用递归定量分析进一步研究了含缺陷背散射信号的递归特征量,结果表明捕获时间(TT)、确定率(DET)与递归熵(ENTR)这三项特征量对缺陷信号比较敏感,在缺陷位置处均会出现明显的峰值。 展开更多
关键词 金属材料 背散射信号 递归分析 递归图 递归定量分析
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水平气液两相流流型图像信息递归特征分析 被引量:13
13
作者 李洪伟 周云龙 +2 位作者 宋倩 孙斌 杨悦 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第6期1431-1436,共6页
On the streaming video of all typical flow pattern filmings on the experiment system by the high-speed video camera,the information of a single-frame was extracted and made into time-series.The series was analyzed wit... On the streaming video of all typical flow pattern filmings on the experiment system by the high-speed video camera,the information of a single-frame was extracted and made into time-series.The series was analyzed with the non-linear chaotic recurrence plot(RP),less used in the last years.It was combined with the average diagonal length and Shannon entropy of recursive features changed after the increase of gas superficial velocity.The results showed that the information entropy of flow image combined with RP could well characterize the evaluated tract of gas-liquid two-phase flow patterns.At the same time,the information well characterized the volume fraction of all kinds of gas-liquid two-phase flow patterns.The average diagonal length and recursive Shannon entropy of recursive features all increased first and then decreased with the increase of gas superficial velocity,and it reflected the transition of the mechanisms of five typical flow patterns from the recursive characteristics. 展开更多
关键词 气液两相流 流动图像 信息熵序列 递归图 递归特征量
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基于递归定量分析与高斯混合模型的齿轮故障识别 被引量:14
14
作者 肖涵 李友荣 吕勇 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第1期84-88,共5页
针对递归图只能对信号进行定性分析,不利于其深入应用的缺点,应用递归定量分析方法对各种故障模式振动信号进行定量分析。采用确定率和层流率组成齿轮故障识别的特征向量,并结合高斯混合模型实现齿轮故障模式识别。以齿轮故障实验台上... 针对递归图只能对信号进行定性分析,不利于其深入应用的缺点,应用递归定量分析方法对各种故障模式振动信号进行定量分析。采用确定率和层流率组成齿轮故障识别的特征向量,并结合高斯混合模型实现齿轮故障模式识别。以齿轮故障实验台上所测取的实验数据为对象,分别采用Re-substitution检验法,Jackknife检验法和Inde-pendent dataset检验法对提出的方法和RBF人工神经网络分类算法进行检验。结果表明,递归定量分析与高斯混合模型相结合应用于齿轮故障模式识别具有更高的识别率。 展开更多
关键词 递归图 递归定量分析 高斯混合模型 故障识别
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交叉递归图在变压器铁芯压紧力变化检测中的应用 被引量:16
15
作者 郭洁 陈祥献 黄海 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第11期2731-2738,共8页
基于交叉递归图(CRP)能够对信号的非线性非平稳变化进行检测的特点,提出了一种基于CRP的铁芯连续压紧力变化的检测方法。首先对铁芯在压紧力单调下降情况下的振动信号进行递归图分析,根据铁芯振动信号的特点经验性地选择距离阈值ε,然... 基于交叉递归图(CRP)能够对信号的非线性非平稳变化进行检测的特点,提出了一种基于CRP的铁芯连续压紧力变化的检测方法。首先对铁芯在压紧力单调下降情况下的振动信号进行递归图分析,根据铁芯振动信号的特点经验性地选择距离阈值ε,然后分别采用一元和多元传感器信号进行相空间重构并进行递归图分析,计算铁芯全局和局部的压紧力的4个基于对角线结构的递归度量分析(RQA)度量,对铁芯压紧力的变化从总体角度和局部角度分别进行衡量。对实验数据使用该方法的分析表明,选取的4个度量在一定压紧力范围内随压紧力的下降而单调下降,多个RQA参数结合能够有效地表征铁芯压紧力的变化趋势。该方法能较好地反映铁芯结构发生的非线性变化,能有效地监测铁芯松动故障。 展开更多
关键词 电力变压器 铁芯振动 压紧力 交叉递归图(CRP) 递归度量分析(RQA) 递归率
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基于重现定量分析法的交通流量时间序列周期特性 被引量:10
16
作者 何兆成 黎志涛 赵建明 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第6期946-951,共6页
为了提高交通流量的预测精度,用重现图和重现定量分析法,定量分析了交通流量时间序列的周期特性,并利用BP神经网络法和K近邻法,对短时交通流量进行了预测.实例分析表明:不同统计时间间隔和不同时段的交通流量时间序列的周期特性不同.统... 为了提高交通流量的预测精度,用重现图和重现定量分析法,定量分析了交通流量时间序列的周期特性,并利用BP神经网络法和K近邻法,对短时交通流量进行了预测.实例分析表明:不同统计时间间隔和不同时段的交通流量时间序列的周期特性不同.统计时间间隔为5 min的交通流量时间序列有较好的实时性和较强的周期性.交通流量时间序列的周期特性与预测精度正相关,夜间交通流周期性弱,预测精度为87.41%;日间交通流周期性强,预测精度为92.16%. 展开更多
关键词 交通流量 周期特性 重现定量分析法 重现图 预测精度
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流化床内生物质石英砂双组分混合流动混沌递归分析 被引量:9
17
作者 王肖祎 仲兆平 王春华 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期813-819,共7页
采用递归分析方法对流化床内的压力脉动信号进行分析,研究了不同工况下石英砂与柱形生物质颗粒混合双组分颗粒的流动特性。柱形生物质颗粒尺寸为10 mm×10 mm(直径×长),石英砂粒径为0.8 mm。在鼓泡床阶段,随着生物质含量的增加... 采用递归分析方法对流化床内的压力脉动信号进行分析,研究了不同工况下石英砂与柱形生物质颗粒混合双组分颗粒的流动特性。柱形生物质颗粒尺寸为10 mm×10 mm(直径×长),石英砂粒径为0.8 mm。在鼓泡床阶段,随着生物质含量的增加,系统的周期性呈现先减弱再增强的变化趋势;该阶段确定性与层流率均表现为随气速的增加而增大,其值在生物质含量低时会明显减小,系统熵则随着气速的增大而减小。在腾涌阶段,生物质添加前后系统信号的递归图呈现相似的纹理特征,确定性与层流率变化较小,此时熵随着气速的增加而减小,与单组分流动呈现相反的趋势。 展开更多
关键词 递归图 递归定量分析 生物质 混合 流化床 混沌
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基于递归图和卷积神经网络的脉象分析识别 被引量:23
18
作者 颜建军 陈松晔 +2 位作者 燕海霞 王忆勤 郭睿 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第7期170-175,共6页
在脉象信号分析识别中,时域、频域等分析方法难以挖掘脉象信号的非线性信息,且传统机器学习方法需要人工定义特征,无法进行特征的自学习。提出一种基于无阈值递归图和卷积神经网络的脉象分析识别方法。基于非线性动力学理论,将脉象信号... 在脉象信号分析识别中,时域、频域等分析方法难以挖掘脉象信号的非线性信息,且传统机器学习方法需要人工定义特征,无法进行特征的自学习。提出一种基于无阈值递归图和卷积神经网络的脉象分析识别方法。基于非线性动力学理论,将脉象信号转换为无阈值递归图,通过VGG-16卷积神经网络实现递归图非线性特征的自动提取,并建立脉象分类模型。实验结果表明,该方法分类准确率可达98.14%,与已有的脉象分类方法相比有所提升。该研究为脉象信号分类提供了一种新的思路和方法,对脉诊客观化具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 脉象 无阈值递归图 卷积神经网络 非线性分析
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旋流静态混合器内瞬态压力波动信号递归特性 被引量:6
19
作者 吴剑华 禹言芳 +2 位作者 王宗勇 刘志强 孟辉波 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第10期2845-2853,共9页
在湍流状态下(Re=1756~3512),为了揭示竖直螺旋上升流中非线性重现结构,采用混沌递归定量分析对100 mm、长径比为2的SK型静态混合器内的瞬态脉动压力时间序列进行表征。通过挖掘静态混合器内压力波动时间序列的递归确定性与阈值系数... 在湍流状态下(Re=1756~3512),为了揭示竖直螺旋上升流中非线性重现结构,采用混沌递归定量分析对100 mm、长径比为2的SK型静态混合器内的瞬态脉动压力时间序列进行表征。通过挖掘静态混合器内压力波动时间序列的递归确定性与阈值系数、采样频率的内在变化规律,确定静态混合递归分析初始优化参数。实验结果表明,静态混合器内瞬态压力波动幅值与Reynolds数在双对数坐标下呈线性增长关系。研究递归参数随Reynolds数、径向位置和轴向位置的变化规律发现,递归结构图可以较好地反映静态混合器内湍流波动瞬态演化特征,且递归特征量随Reynolds数变化敏感,混沌递归定量分析可作为一种静态混合非线性特征挖掘有效工具。 展开更多
关键词 静态混合器 瞬态压力 波动信号 递归分析
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癫痫脑电的互信息和同步性分析 被引量:13
20
作者 李红利 王江 +1 位作者 邓斌 魏熙乐 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第6期19-22,47,共5页
脑电(EEG)分析是研究癫痫的一个重要手段。以临床采集的健康对象和癫痫患者的头皮EEG为研究对象,计算不同导联EEG数据之间的排序互信息,结果表明癫痫患者不同导联之间的互信息明显高于健康对象,因此,排序互信息可以作为癫痫疾病诊断的... 脑电(EEG)分析是研究癫痫的一个重要手段。以临床采集的健康对象和癫痫患者的头皮EEG为研究对象,计算不同导联EEG数据之间的排序互信息,结果表明癫痫患者不同导联之间的互信息明显高于健康对象,因此,排序互信息可以作为癫痫疾病诊断的重要特征。以排序互信息为依据,对癫痫脑电进行了同步性的分析,结果表明癫痫患者左脑区域内、右脑区域内及左右脑区之间的信息交流明显增强,即其同步性强于健康对象。互信息和同步性的分析方法还可对癫痫发作前期和发作阶段的EEG进行分析,对癫痫发作作出预测。 展开更多
关键词 癫痫 脑电图 递归图 互信息 同步性 相空间重构
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