基于小波包分解和特征能量提取技术的车内传导干扰源识别
基于小波包与分形的语音特征提取
关键词 ： 小波包 ； 分形 ； 语音特征 ； 动态时间归整 （ ） 中图分类号 ： Ｔ Ｐ ３ １ ９ 文献标识码 ： Ａ 文章编号 ： １ ６ ７ ２ ７ ８ ０ ０ ２ ０ １ ２ ０ ０ ６ ０ １ ５ ９ ０ ３ － － － 是一种典型 的 非 上语音信号的频谱特性是随时间变化的 ，
杂的非线性过程 ， 这使得基于线性系统理论发展起来 的 传 统语音识别技术性能难以进一步提高 ， 从而使人们开 始 用 非线性系统理论对语音信号进行研究 。 语音信号 （ 特别是 爆破音等 ） 会在声道边界层产生涡流 ， 并最终 形 成 摩擦音 、 湍流 。 湍流已被证明是一种混沌 ， 这意味着语音信号 存 在 从而为利用混沌和分形理论进行语音信号分 析 提 着混沌 ， 非线性理论得到了进一步的发 供了科学 依 据 。 近 年 来 ， 展， 产生了诸如混沌 、 分形等理论分支 。 混沌 、 分形 理 论 近 不仅在数 字 图 像 处 理、 物理化学等领 来越来越受到重视 ， 而且在 语 音 识 别 中 也 得 到 了 应 用。 域取得了很好的应 用 ， 分形是通过分形维 来 描 述 分 形 信 号 的 特 征 参 数 。 分 形 方 突破了一般拓扑维数为 整 数 法将维数从整数扩大到分数 ， 常 用 的 有 记 盒 维 数、 信 的限制 。 分形维的定 义 多 种 多 样 ， 息维数 、 等等 。 这里采用 是 记 盒 Ｈ ａ ｕ ｓ ｄ ｏ ｒ ｆ ｆ维和关联维数 ， 维数进行计算 。
０ 引言
随着信息科技的不断进步 ， 语音技术在许多场合 中 得 到了广泛的应用 ， 给人们的日 常 生 活 带 来 了 很 大 的 便 利。 但由于环境噪声等因素的影响 ， 使得原本在实验室表 现 良 其识别率大幅下 降 。 因 好的语音识别系统在实际应用时 ， 此， 鲁棒语音识别成为该领域的研究热点 。 语音识别是通过提取特征参数来进行识别的 ， 特征参 数是包含在不同语 音 之 间 的 与 之 相 关 的 区 分 信 息 。 常 使 用的特 征 参 数 ， 如美尔频率倒谱系数（ Ｍ ｅ ｌ －Ｆ ｒ ｅ ｕ ｅ ｎ ｃ ｑ ｙ ， 和线性预测倒谱系数 （ Ｃ ｏ ｅ ｆ ｆ ｉ ｃ ｉ ｅ ｎ ｔ ｓ ＭＦ Ｃ Ｃ） Ｌ ｉ ｎ ｅ ａ ｒ Ｃ ｅ ｓ ｔ ｒ ａ ｌ ｐ ， ， Ｐ ｒ ｅ ｄ ｉ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｃ ｅ ｓ ｔ ｒ ａ ｌ Ｃ ｏ ｅ ｆ ｆ ｉ ｃ ｉ ｅ ｎ ｔ ｓ Ｌ Ｐ Ｃ Ｃ） Ｌ Ｐ Ｃ Ｃ体现了每 ｐ 个人特定的声道特性 ， ＭＦ Ｃ Ｃ 则利用了人耳听觉频率非 线 性特性 。 增强 识 别 系 统 鲁 棒 性 的 一 个 方 法 是 ， 寻找一种 特征矢量 ， 希望它能 够 对 环 境 有 较 小 的 敏 感 性 ， 且依然具 有较好的区分特性 。 是 ＭＦ Ｃ Ｃ 是目前语音识别中使用最广泛的特征参数 ， ， 基于人耳听觉特性的一种特征参数 与其它特征参数 相 比 体现了较优越的 性 能 ， 在无噪声情况下能得到较高的 较， 随着环境噪声的变差或者识别词汇量 的 增 识别率 。 但是 ， 大， 这种特征参数的 识 别 性 能 急 剧 地 下 降 。 因 此 ， 提取一 种在强噪声环境和 大 词 汇 量 识 别 上 依 然 有 较 高 识 别 率 的 有待进一步研究 。 语音特征 ， 近年来 ， 小波变换 被 广 泛 应 用 于 数 字 图 像 处 理 、 数据 小波变换主要用在语音 除 噪 压缩和编码 。 在语音识别中 ， 音方面 ， 在特征提取方面由于小波系数不能直接作为 特 征 参数参与识别 ， 所以没有成为语音识别的主流方法 。 传 统 ， 将语音信号分 的特征参数采用 短 时 傅 立 叶 分 析 （ Ｓ Ｔ Ｆ Ｔ） 割成 １ 以满足短时平稳的要求。但实际 ０～３ ０ ｍ ｓ的小帧 ，
基于小波包频带能量检测技术的故障诊断
基于小波包频带能量检测技术的故障诊断
张兢;路彦和
【期刊名称】《微计算机信息》
【年(卷),期】2006(022)004
【摘要】在机械设备的在线检测和故障诊断中,振动信号分析是十分重要的手段.小波包变换能将振动信号按任意时频分辨率分解到不同频段,而各频段信号的能量变化包含着丰富的信息.在机械设备运行正常和非正常两种状况下,小波包分解后各频段信号的能量谱尺度图有明显差异.将小波包能量谱尺度图检测方法用于轴承振动信号的诊断处理,验证了该检测方法有效、可行,为机械故障诊断提供了一条新的途径.
【总页数】3页(P202-204)
【作者】张兢;路彦和
【作者单位】400050,重庆工学院电子信息与自动化学院;400050,重庆工学院电子信息与自动化学院
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.23;TH165.3
【相关文献】
1.基于小波包频带能量检测的神经网络故障诊断技术 [J], 王锟;韩华亭;何广军
2.基于小波包频带能量分布的往复机故障诊断方法研究 [J], 李宏坤;鞠培刚;张志新;马孝江
3.基于小波包频带能量检测技术的故障诊断 [J], 张兢;路彦和
4.基于小波包频带能量检测技术的结构损伤诊断 [J], 何振宇;张森文
5.基于小波包频带能量特征提取的低速重载滑动轴承故障诊断研究 [J], 荆双喜;吴新涛;华伟
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基于小波包分析的超声相控阵检测信号特征提取
基 于小波包 分析 的超声相 控阵检测信号 特征提取
文／ 刘岱 刘涛 詹湘 琳 蔡玉杰
通 过 对超 声相 控 阵 Ａ 扫 信 号 进行 小波分析 ，研究 了基于小波能 谱信 息熵的特征信息获取 方法。并 对最优小波基的选取提 出了基 于能 量 差异原 则的选取 方 法，对 ４ ０ 种 小波基的能量差异进行分析，选取 了三种小波基对两类 Ａ 扫 信号进行 小波 包分析 ， 用于信息熵值 的提取 。 最后对掺杂不 同杂质 的碳 纤维复合 材料的 Ａ 扫信号的超声检 测信 号应 用所选小波基进行分解 ，计 算了信 息熵值并加以比对，作 为不同掺 杂 下碳纤维复合材料 的超 声相控 阵信 号的特征值 。
、ｒ ｆ
ｆ ： 、
＼
； ～
ｋ Ｉ
，
ｊ ＾ 、
图１ ：四种掺 杂超 声相控 阵 Ａ 扫描信号
了时频分辨率，更加清晰的提取超声检测信号 的特 征 。 小波包 函数 的 定义为 ：给 定正 交尺度 函 数ｃ ｐ （ ｔ ） 和小波函数 、 ｌ ， （ ｔ ） ， 它们的二尺度关系是 该超 声相 控阵系 统接 收的 回波 为 Ａ扫信
＝
１检测信 号小波包分析
在 由于超声 检测信 号是一种非 平稳信 号，
专∑ 二 ｋ ｛ ｈ ｋ ｇ ｋ — ＋ － ｝ （ ７ ）
随着尺度 ｉ 的增 大，相应的正交小波基 函 数的空间分辨率越高，但是其频率分辨率就越 式 中 ，Ｅ ． 和Ｅ ｊ 分 别表 示第 ｉ 个 子 空 间 与 低，这是正交小波基的主要缺陷 。然而 小波包 第 Ｊ 个子空间中信 号的能量 总和 。其 中 随着 ｊ 的增大将 频率窗 口进 一步分割变细 ，所 以克服可正交小波变换的缺陷 。能够获得更高 的频 率分辨率，获取更多的频域信息 ，更加利 于特 征信息的提取 。
基于小波分析的JEM特征提取与应用
波幅度分量运用小波分析提取 JEM 特征 。该方法可 以避开回波中飞机径向运动多普勒频率的影响 ,并消 除机身调制的影响 ,使 JEM 特征完全分离出来 ,具有 提取方便 、误差较小的优点 。
2 飞机回波及其 JEM 特征分析
2. 1 理论参数模型分析 根据文献 [ 4 ]对飞机目标局部散射机理和散射模
40
雷达与对抗 2006年 第 1期
线转动频率 、波瓣图及接收机性能等雷达系统参数性
能一定的情况下 , as ( t)即已确定 ,回波的动态变化主 要由机身分量 、旋转部件合成调制分量和噪声决定 。
一般认为 ,回波中的调制谱主要由旋转部件调制产生 的 JEM 谱 、飞机相对雷达径向运动产生的多普勒谱 、 飞机各散射中心相对运动和随机抖动引起的波动谱构
=
2m
k=-
f ( k)
∞
ψ
(
k 2- m
(1
-
b0 2- m ) )
(7) 小波变换具有多分辨分析这一重要特点 ,在时 、频 两域都具有表征信号局部特征的能力 ,是一种窗口大 小固定不变但其形状可以改变的时频局部化分析窗 。
它在低频部分具有较高的频率分辨率 ,在高频部分具 有较高的时间分辨率 ,很适合于探测正常信号中夹带 的瞬变反常信号并分析其成分 ,被誉为分析信号的显 微镜 。它不仅可对信号和图像在不同尺度上进行分
型的分析 ,若不考虑地杂波和有源 /无源干扰 ,实际常 规雷达回波的等效模型为
s ( t) = as ( t) ·[ cs ss ( t) + cb sb ( t) ] + cn sn ( t) ( 1) 式中 , as ( t) 为雷达系统特殊性对回波的综合影响 , ss ( t)为等效机身回波分量 , sb ( t)为飞机旋转部件的合 成调制回波分量 , sn ( t)为雷达接收机窄带白噪声 , cs、 cb、cn 为归一化系数 。在雷达重复频率 、发射脉宽 、天
基于小波能量矩的高分辨距离像特征提取
火 力 与 指 挥 控 制
ＦｉｅＣｏ ｔｏ ｒ ｎ ｒ １＆ Ｃｏ ｍｍ ａ ｄ Ｃｏ ｔｏ ｎ ｎｒ１
第 ３ ７卷 第 ９期 ２１ ０ ２年 ９月
文 章 编 号 ：０ ２０ ４ （ ０ ２ ０—０ ２０ １０ —６ ０ ２ １ ） ９０ ８ —３
ｃ ｖ ｎｔｏｎ ｅ ｈｏ ｉ ｉ ｐ ｏｖ ｄ，ａ ａ ｎｅ ｍ ｅ ｈｏ ｔ ｅ ｔ ａ ｔ ｌ ｃ ｌ ｎ ｒ ｙ ａ ｅ ｗａ ｅ ｅ ｅ ｒ — ｏｎ ｅ ｉ ａｌｍ ｔ ｄ ｓ ｍ ｒ ｅ ｎｄ ｗ ｔ ｄ ｏ ｘ ｒ ｃ ｏ ａ ｅ ｅ ｇ ｂ ｓ ｄ ｏｎ ｖ ｌ ｔ ｎｅ ｇｙ ｍｏｍｅ ｔ ｓ ｐｒ ｓ ｎｔ ｄ ｉ ｔ ｉ ｐ ｐ ｒ Ｔｈｅ ｅ ｎ ｉ ｅ ｅ ｅ ｎ ｈ ｓ ａ ｅ ． ｎ ｗ ｍｅ ｈｏ ａ ｂ ｕ ｅ ｉ ｆ ａ ｕ ｅ ｘｔ ａ ｔｏ ｏ ｈ ｇｈ ｒ ｎｇ — ｔ ｄ ｃ ｎ ｅ ｓ ｄ ｎ ｅ ｔ ｒ ｅ ｒ ｃ ｉ ｎ ｆ ｉ ａ ｅ ｒ ｓ ｕｔｏｎ ｒ ｄ ｒ ｐ ｏ ｉｅ ．Ｔｈｅｅ ｒ ｙ ｍｏ ｎｔｆ ａ ｕｒ ｎ ｉ ａ ｅ ｏｔｏｎ ｙ ｔ ｅ ｅ ｅ ｇｙ ｌ ｖ ｌｏ ａ ｈ ｂａ ｅ ｏｌ ｉ ａ ａ ｒ ｆｌ ｓ ｎｅ ｇ － ｍｅ ｅ ｔ ｅ ｉ ｄ ｃ ｔ ｓ ｎ ｌ ｈ ｎ ｒ ｅ ｅ ｎ ｅ ｃ ｎｄ，ｂｕｔ ａ ｓ ｈｅ ｅ ｒ ｓ ｒｂｕ ｉ ｈｅ ｔ ｍ ｐ ｒ ｌｄ ｍ ａｎ ａ ｉ ．Ｓｉ ｌｏ ｔ ｎｅ ｇｙ ｄｉｔ ｉ ｔｏｎ ｏｎ ｔ ｅ ｏ ａ ｏ ｉ ｘ ｓ ｍｕｌ ｔｏｎ ｒ ｓ ｌｓ ｏ ａ ｇｅ ｅ ｏ ｉｉ ｈｏ ｔ ａ ｉ ｅ ｕ ｔ ｆｔ ｒ ｔｒ ｃ ｇｎ ｔｏｎ ｓ ｗ ｈｅ ｆ ａ ｕｒ ｅ ｒ ｃ ｉ ｍｅ ｈ ｂ ｓ ｄ ｎ ｅ ｔ ｅ ｘｔ ａ ｔｏｎ ｔ ｏｄ ａ ｅ ｏ ｗａ ｌ ｔ ｎ ｒ ｙ－ ｍ ｅ ｉ ｂｅ ｔ ｒ ｔ ｎ ｈ ｃ ｎｖ ｎｔｏｎ ｌ ｖｅ ｅ ｅ ｅ ｇ ｍｏ ｎｔ ｓ ｔｅ ｈａ ｔ ｅ ｏ ｅ ｉ ａ ｍｅｔ ｄ ｎ ｈｏ ｉ ｒ ｓ ｃ ｆｔ ｅ ｏ ｅ ｐｅ ｔ ｏ ｈｅ ｒ ｃ ｇｎｉｉ ｎ ｒ ｔ ｓ ｔｏ ａ ｅ ． Ｋｅ ｙ ｗｏｒ ｄｓ： ｖ ｌ ｔａ ａ ｙｓｓ， ｎｅ ｇ ｅ ｅ ｇｙ ｍｏ ｎｔ ｆ ａ ｕ ｅ ｅ ｒ ｃ ｉｎ ｗａ ｅ ｅ ｎ ｌ ｉ ｅ ｒ ｙ， ｎ ｒ — ｍｅ ，ｅ ｔ ｒ ｘｔ ａ ｔｏ
基于小波包分析的辐射源特征提取和识别算法
（ 西安 电子科技 大 学 电子 工程 学 院，陕 西 西安 ７０ ７） １０ １
摘 要 ：提 出了一种 基 于小 波 包的 变换 方 法。 该方 法通 过对 不 同脉 内调制 方 式进行 频 带能 量 的提取 。并 引入 支持 向量 机 来完成 对辐 射 源的 分类 。该 小波 包变换对信 号 局部 的 时频特 征具
１１ 小 波变换 ．
小 波 变 换 是 由法 国科 学 家 Ｍｏｌｔ １８ 年在 ｒ 于 ９４ ｅ
进 行 地震数 据 分析 时提 出 的 。他 在分 析 地震 波 局 部 信 号 时 ，发 现 传 统 的傅 里 叶 变 换 难 以达 到要 求 ，从 而引人 了小 波概 念 。 小 波变 换 与短 时傅里 叶变换 一样 ，属于 时频 分 析 方 法 中 的 一 类 分 析 方 法 。即 核 函 数 分 解 法 （ｔｍ ｃ ｅｏ ｐ ｓ ｉｎ Ｄ ，也 就 是 线 性 时 频 描 ａｏ ｉ ｄ ｃｍ ｏｉｏ ，Ａ ） ｔ
Ｖ０． ２ Ｎ ． ０ １ ｏ１ １ Ｏｃ．２ １ ｔ ＯＯຫໍສະໝຸດ ２ ｌ 年 ｌ 月 ＯＯ Ｏ
振荡性 、速降性 、带通性 ，在 定义 域 内是 紧支 撑
的。
（） ３ ：将 各 个频 带 的信 号 能量 组 成特 征 向量 ，
Ｓ
定 义 ：设 ｛ ｝是 由式 （ １ ）给 出的小 波 函
第 ｌ卷 ２
第 １ 期 ０
Ｖｏ． ２ Ｎｏ １ １ ．０ １
Ｏｃ ．２ Ｏ ｔ Ｏ１
２ １ 年 ｌ 月 ００ ０
ｄ ｉ ０３ ６ ／ｉ ｎ１ ６ － ７ ５ ０ ０１ ．２ ｏ： ．９ ９ ．ｓ ．５ ３ ４ ９ ． １ ． ０ ７ １ ｊｓ ２ ０
基于小波包分析 的辐射源特征 提取和识别算法
一种基于小波包融合特征提取算法的超声定量检测方法[发明专利]
![一种基于小波包融合特征提取算法的超声定量检测方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/ee1d136a71fe910ef02df85b.png)
专利名称：一种基于小波包融合特征提取算法的超声定量检测方法
专利类型：发明专利
发明人：王海涛,易秋吉,李苏原,郭瑞鹏,罗秋凤,杨先明,郑凯
申请号：CN201710760358.8
申请日：20170830
公开号：CN107727749A
公开日：
20180223
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于小波包融合特征提取算法的超声定量检测方法，包括步骤如下：采集缺陷回波的表面波信号，并进行波形截取；利用coif3小波去燥；利用小波包融合特征提取算法提取缺陷特征；利用分类算法进行分类定量识别。
本发明的方法不需要纠缠于复杂的超声反射建模，具有较好的通用性和实用性。
申请人：南京航空航天大学
地址：210016 江苏省南京市秦淮区御道街29号
国籍：CN
代理机构：江苏圣典律师事务所
代理人：贺翔
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基于小波包分解的频带局部能量特征提取方法
基于小波包分解的频带局部能量特征提取方法
王奉涛;马孝江;邹岩崑;张志新
【期刊名称】《农业机械学报》
【年(卷),期】2004(35)5
【摘要】提出了一种基于小波包分解的频带局部能量特征提取方法.在小波包分解的理论基础上,引入了频带局部能量的概念,用以表征信号在某个频带的某个时间段的能量大小, 反映了信号频率的时变性.并以仿真信号为例,说明基于小波包分解的频带局部能量特征提取方法的有效性.
【总页数】4页(P177-180)
【作者】王奉涛;马孝江;邹岩崑;张志新
【作者单位】大连理工大学机械工程学院,讲师,博士,116024,大连市;大连理工大学机械工程学院,教授;大连理工大学机械工程学院,博士生;大连理工大学机械工程学院,讲师
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.基于局域波法的时频局部能量特征提取方法 [J], 王奉涛;马孝江;邹岩崑;张志新
2.基于小波包分解的光纤振动特征提取方法 [J], 何志勇
3.基于小波包分解与近似熵的脑电特征提取方法研究及在脑机接口中的应用 [J], 袁瑞;魏庆国
4.基于小波分析的频带局部能量的特征提取 [J], 郭萍;王海滨;郑晓波
5.基于小波包分解法的超声信号特征提取方法研究 [J], 江文鸾
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基于小波包变换和奇异值分解的柴油机振动信号特征提取研究
动
与
冲 击
Ｊ ＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＶＩ ＢＲＡＴ ＯＮ Ｉ ＡＮＤ ＨＯ 解 的柴 油 机振 动信 号 特征 提 取研 究
李 国宾 ，关德林。 李廷举 ，
（． １大连理工大 学 材料科学与工程博 士后 流动站 ， 宁 大连 辽 １６ ２ ２ 大连海事大学 轮机工程学 院 ， １０４； ． 辽宁 大连 １６２ ） １０ ６
摘 要 ：为通过振动信号识别柴油机的工作状态 ， 提出利用小波包变换和奇异值分解提取振动信号特征的新方
法。给出了小波包变换算法及奇异值分解算法 ， 依据矩阵奇异值特征 向量 ， 定义了振动信号特征参数 ， 并探讨了特征参数
与柴油机 运行 状态之间的 内在联系 。结果表 明 ： 特征参数能够敏感地反 映柴 油机工作性 能的变化。随着 柴油机工作性能
ｉ ｔｎ ｉ ｆ ｉ ｒ ｔ ｎ ｉ ｃ ｅ ｓ ｓ ｈ ｓ ａ ａ ｔｒ ｐ ｅ ｒｌｒ ｅ ．Ｔ ｅ ｅ ｏ ｅ ｔ ｅ ｃ ａ ａ ｔｒ ｔ ａ ａ ｔ ｒ ｒ ｐ ｓ ｄ ｃ ｕ ｄ ｂ ｎ ｅ ｓ ｙ ｏ ｂ ａｉ ｎ ｒ ａ ｅ ，ｔ ｅ ｅ ｐ ｒ ｍｅ ｅ ｓａ ｐ ａ ａ ｇ ｒ ｈ ｒｆ ｒ ｈ ｈ ｒ ｃ ｅ ｓｉ ｐ ｒ ｍｅｅ ｓ ｐ ｏ ｏ ｅ ｏ ｌ ｅ ｔ ｖ ｏ ｉ ｃ
Ｌ ｕ —ｉ ，Ｇ Ａ Ｄ —ｎ ， ／Ｇ ｏｂｎ Ｕ Ｎ ｅｌ ｉ
Ｔｎ － ｉ ｊ ｇｕ
（ ．Ｐ ｓ ｏｔ ａ Ｓ ｔ ｎｏ ｃｏｌ ｆ ｔ ｉ ｓＳｉ ｃ ｎ ｎｉｅｒ ｇ Ｄ ｌ ｎＵ ｉ ｒｉ ｆ ｅｈｏｏｙ Ｄ ｌｎ １６２ Ｃ ｉａ １ ｏｔ ｃ ｒｌ ｔ ｉ ｆ ｈ ｏ ｏ ｅ ａ ｃ ｎｅａｄＥ ｇ ｅ ｎ ， ａａ ｎ ｅｓｙｏ Ｔ ｃｎｌｇ ， ａ ａ ０４，ｈｎ ； ｄ ｏ ａｏ Ｓ Ｍａ ｒ ｌ ｅ ｎ ｉ ｉ ｖ ｔ ｉ １
基于小波包的频带能量特征提取及智能诊断
中图分类号 ：
文献标识码 ： Ａ
Ｔｈ ｅ Ｅｎｅ ｇ ａ ａ ｔ ｒ ｓ ｉ ｓ ｏ ｈ ｅ ｅ ｙ Ｂａ ｓ Ｅｘ ｒ ｃ ｅ ｓ ｄ ｒ ｙ Ｃｈ ｒ ｃ ｅ ｉ ｔｃ ｎ ｔ ｅ Ｆｒ ｑｕ ｎｃ ｎｄ ｔ ａ ｔ ｄ Ｅａ ｅ
ｔ ｅ ｐ ｐ ｒ ｉ ｔ ｈ ｉ ｎ ｌ ｆ ｈ ｏｌ ｅ ｒ ｇ ｗａ ｅ ｏ ｅ ｅ ｎ ｔ ｅｅｇ ｔ ｉ ｅ ｅ ｔ ｒ ｑ ｅ ｃ ａ ｄ ｙ ｔ ｅｗａ ｅｅ ａ ｋ ｔａ ｏ ｔ ｈ ａ ｅ ．Ｆ ｒ ，ｔ ｅ ｓ ａ ｅｒ ｌ ｂ ａ ｉ ｓｄ ｃ ｍｐ ｓ ｄ ｏ ｈ ｉｈ ｆ ｒ ｎ ｅ ｕ ｎ ｙ ｂ ｎ ｓｂ ｈ ｖ ｌｔｐ ｃ ｅ ｄ ｐ — ｓ ｇ ｏｔ ｎ ｄ ｆ ｆ
性 模式 识别 和分类 ， 以把 小波包 的能量 特征 提取 所
１ 引 言
滚动 轴承是 旋转 机械 最重 要 的组成部 件 ， 运 其 行 状态 是 否正 常直 接影 响 到整 个 机 械 的 性 能 。当 轴承 发生 故 障时 ， 用一 般 的时频方 法很难 提 取微 采 弱 的故 障信 息 。利 用 小 波包 分 析 可 以把 信 号 分解 到任 意精 细 的频 段上 ， 同的频 段所 包含 的信息 不 不 同 ， 取 出 不 同频 段 的 能量 值 ， 造特 征 向 量 。特 提 构 征 向量 是 由多个元 素组 成 的一个 向量 ， 它和故 障类
ｏ ｈｅ Ｗ ａ ｅ ｅ ｃ ｅ ｎ ｎｔ ｌｉ ｅ ａ ｎ ｓｓ ｎｔ ｖ ｌｔ Ｐａ ｋ ｔａ ｄ Ｉ ｅ ｌｇ ｎｔＤｉ ｇ ｏ ｉ
Ｚ ＥＮＧ Ｙห้องสมุดไป่ตู้ｎ． Ｕ —ｅ Ｗ Ｈｅｌｉ
小波包能量特征提取
小波包能量特征提取
一、引言
小波包能量特征提取是一种常见的信号处理方法，可以用于信号的特征提取和分类。
本文将介绍小波包能量特征提取的基本原理、实现方法以及应用场景。
二、小波包分析基本原理
小波包分析是一种多尺度分析方法，它将信号分解成多个频带，并对每个频带进行进一步的分解。
在小波包分析中，使用的基函数是小波包基函数。
小波包基函数是由母小波函数通过平移和缩放得到的。
三、小波包能量计算
在进行小波包能量特征提取时，需要先计算每个频带的能量。
计算公式如下：
$E_i=\sum_{j=1}^{N}x_j^2$
其中，$E_i$表示第i个频带的能量，$x_j$表示第i个频带中第j个采样点的值，N表示采样点数。
四、小波包能量特征提取实现方法
1.信号预处理：对原始信号进行去噪和滤波。
2.选择合适的小波包基函数：根据信号性质选择合适的小波包基函数。
3.进行小波包分解：将信号分解成多个频带。
4.计算每个频带的能量：根据公式计算每个频带的能量。
5.选择合适的特征：根据应用场景选择合适的特征进行分类或其他处理。
五、小波包能量特征提取应用场景
1.语音信号处理：可以用于语音信号的识别和分类。
2.图像处理：可以用于图像纹理分析和分类。
3.生物信号处理：可以用于心电信号和脑电信号的分析和分类。
六、总结
小波包能量特征提取是一种常见的信号处理方法，可以用于信号的特
征提取和分类。
在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的小波包
基函数和特征。
基于小波包分解与机器学习的汽车调光电机异音识别
基于小波包分解与机器学习的汽车调光电机异音识别作者：张新郑燕萍 Antoine AUGEIX 郑晓娇来源：《森林工程》2019年第01期摘要：为实现汽车调光电机装置异音检测的自动化，本文采用机器学习的方法开展产品异音识别研究。
在分析确定产品异音来源的基础上，采集正常件和异音件的振动信号，利用小波包分解，结合时频域分析，在能量谱和时域特征中提取10个特征向量，基于BP神经网络对200个信号样本进行机器学习分类。
并对20个样件进行试验，识别汽车调光电机异音的正确率达到95%。
研究表明，采用机器学习的方法能够有效地识别电机异音，此研究具有工程应用价值。
关键词：调光电机装置;异音识别;机器学习;支持向量机;小波包中图分类号： U468.4 文献标识码：A 文章编号：1006-8023（2019）01-0059-05Abstract： In order to realize the automation of abnormal sound detection in automotive dimming motor device， the method of machine learning is used to carry out the research of abnormal sound recognition. On the basis of analyzing and determining the source of distorted sound，vibration signals of normal and distorted parts are collected， and 10 feature vectors are extracted from energy spectrum and time domain features by wavelet packet decomposition combined with time-frequency domain analysis. Finally， BP neural network are used to classify 200 signal samples for machine learning. 20 samples are tested， and the correct rate of identifying the abnormal sound of the dimming motor is 96.7%. The research shows that the machine learning method can effectively recognize the motor abnormal sound， and the research has the value in engineering application.Keywords： Dimming motor device; sound recognition; machine learning; support vector machine; wavelet packet 0 引言汽车调光电机装置是用于调节前照灯的光束方向，是汽车车灯中不可或缺的执行器。
基于小波包分解与近似熵的特征提取方法研究及在脑机接口中的应用
基于小波包分解与近似熵的特征提取方法研究及在脑机接口中的应用下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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基于小波包和PSOBPNN的心电特征识别
第38卷第5期计算机仿真202丨年5月文章编号：1006 -9348(2021)05 - 0445 - 05基于小波包和PSOBPNN的心电特征识别郭庆1’2,迮良佳\胡鸿志1>2(1.桂林电子科技大学电子工程与自动化学院，广西桂林541004;2.桂林电子科技大学广西自动检测技术与仪器重点实验室，广西桂林541004)摘要：为提高心电图分类的准确度，提出一种基于能量特征和P S O B P N N的心电图分类方法。
方法首先采用小波包变换对 心电信号进行多尺度分解，提取小波包节点系数重构后的归一化能量，将其作为心电信号特征，再者利用粒子群算法（PS0) 优化B P神经网络（B P N N)参数构建出PSOBPNN模型，最后利用优化后的分类模型对心电特征进行识别分类，同时，引入 LM - B P N N和R B F网络分类模型，与PS0 - B P N N模型作对比分析并总结。
仿真结果表明，P S O B P N N分类方法较其它方法 具有很高的分类准确度，分类正确率可达到98. 40%。
关键词：心电信号;特征识别;小波包变换;神经网络;粒子群优化中图分类号：R318.04 文献标志码：BElectrocardiogram Classification Approach Based onWavelet Packet and P S O B P N NGUO Qing,ZE Liang-jia,H U Hong - zhi(1. School of Electronic Engineering and Automation, Guilin University of Electronic Technology,Guilin Guangxi 541004, China ；2. Guangxi K e y Laboratory of Automatic Detecting Technology and InstrumentsGuilin University of Electronic Technology, Guilin Guangxi 541004,China)A B S T R A C T：In order to improve the accuracy of E C G classification, an E C G classification method based on energycharacteristics and P S O B P N N is proposed. First of all, this method used the wavelet packet transform to analyze multi - scale decomposition of E C G signals, extracting the normalized energy reconstructed from wavelet packet node coefficient, which was treated as the E C G characteristics. M e a n w h i l e,the Particle S w a r m Optimization (P S O)was used to optimize the B P neural network parameter to construct the P S O B P N N model. Finally, the E C G characteristics were identified and classified with the optimized classification model. At the s a m e time, the L M B P N N and R B F network classification model were introduced to compare with the P S O B P N N model. T h e simulation results sho w that the classification accuracy of P S O B P N N classification method is higher compared with other methods, the classification accuracy can reach 98. 40%.K E Y W O R D S：E C G signal； Feature recognition；Wavelet packet transform； Neural networks； Particle s w a r m optimization (P S O)i引言心电信号是人体心脏电活动在体表的综合反映,能够为基金项目：广西自动检测技术与仪器重点实验室基金（Y Q17116 & Y Q16114, Y Q15116);广西自然科学青年基金（2016GXNSFBA 380丨17);广西自然科学基金（20180\吧「丸《94071)收稿日期:2019 -07 -19修回日期:20丨9-10-10诊断心脏疾病提供可靠的依据~。
基于小波包变换和改进SVD的特征提取
基于小波包变换和改进SVD的特征提取
赵鹏亮;席泽敏;肖欢
【期刊名称】《舰船电子工程》
【年(卷),期】2007(027)004
【摘要】提出了基于小波包变换和改进奇异值分解的高分辨雷达目标一维距离像特征提取方法.利用该方法对三种目标分类进行仿真实验,结果表明:该特征提取方法,对平移和姿态角变化有较强的稳健性,说明该算法是有效的.
【总页数】3页(P123-125)
【作者】赵鹏亮;席泽敏;肖欢
【作者单位】海军工程大学,武汉,430033;海军工程大学,武汉,430033;海军工程大学,武汉,430033
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.9
【相关文献】
1.改进的谐波小波包变换及其在弱故障特征提取中的应用 [J], 田福庆;罗荣
2.改进的基于小波包变换的语音特征提取算法 [J], 吴亮春;潘世永;何金瑞;张东海
3.基于小波包与SVD变换的费控卡表交互故障测试装置设计 [J], 唐志涛;潘俊涛;龙东;李金瑾
4.基于VMD-SVD联合降噪和频率切片小波变换的滚动轴承故障特征提取 [J], 马增强;张俊甲;张安;阮婉莹
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机动车声信号能量特征的小波包提取
机动车声信号能量特征的小波包提取齐晓轩;纪建伟;韩晓微【摘要】In view of the situation that acoustic signal of road-running vehicles is non-stationary and easily drawn in background noise, a novel approach of feature extraction of the acoustic signal is presented in the paper. Wavelet packet technique is applied to analyze its energy distribution with Daubechies wavelet used as basic function. A feature criterion of vehicle type is obtained based on the energy distribution in each frequency band, and then its validity is analyzed. Experimental results showed that the proposed method was feasible and effective.%针对机动车车型识别中声信号非平稳且易受噪声干扰的问题,提出了一种有效的声信号特征提取方法.利用小波包分析技术对声信号的能量分布进行研究,以德比契斯(Daubechies)小波为基函数对目标声信号进行小波包变换.基于获取的不同频带能量分布状态给出了机动车车型的特征判据,并对该判据的有效性给予了分析.试验结果表明基于小波包分析的机动车声信号特征提取方法是有效的.【期刊名称】《沈阳农业大学学报》【年(卷),期】2011(042)003【总页数】4页(P372-375)【关键词】车型识别;声信号;特征提取;小波包【作者】齐晓轩;纪建伟;韩晓微【作者单位】沈阳农业大学信息与电气工程学院,沈阳110161;沈阳大学信息工程学院,沈阳110044;沈阳农业大学信息与电气工程学院,沈阳110161;沈阳大学信息工程学院,沈阳110044【正文语种】中文【中图分类】TN911.7机动车声信号是车型识别(automatic vehicle recognition，AVR)的一种有效信息，是机动车在行驶过程中产生的，主要由空气动力性噪声和机械性噪声两部分组成[1]。
基于小波分析的车辆噪声特征提取方法研究
基于小波分析的车辆噪声特征提取方法研究马志刚【摘要】特征提取是声目标识别的关键.由于车辆噪声信号的非平稳特性,传统特征提取方法有很大局限性.介绍小波分析方法在车辆噪声信号特征提取中的应用,仿真结果证明该方法的有效性.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2010(018)001【总页数】2页(P1-2)【关键词】车辆噪声;特征提取;小波分析;Mallat【作者】马志刚【作者单位】山西农业大学,现代教育技术学院,山西,太谷,030801【正文语种】中文【中图分类】TP391在典型的声目标识别系统中，特征提取和选择处于信号预处理和分类识别两环节之间,其品质的优劣极大影响后续分类器的设计和性能,它也是模式识别三大核心问题之一[1]。
传感器采集得到的数据量通常很大。
直接使用这些数据难以分类识别目标。
因此需对原始数据进行变换，得到最能反映分类本质的特征。
这个获得分类本质特征的过程就是特征提取和选择[2]。
车辆噪声是一种多声源噪声，发动机、变速器、传动轴、车身或轮胎等都会产生噪声。
因此，车辆噪声信号是一种随机信号。
在随机的动力学参量数据处理中，完整描述需从幅域、时域和频域进行全面分析并提取特征。
常见的声目标特征提取方法有：时域特征分析方法、频域特征分析方法、参数化模型分析方法、时－频特征分析方法、现代信号处理方法、非线性特征分析方法等[3-6]。
而小波分析方法是一种典型的时－频特征分析方法，广泛应用于信号分析领域。
小波分析的实质是对原始信号滤波的过程。
将信号投影到一组相互正交的小波函数构成的子空间，形成信号在不同尺度上的展开。
从频谱分析的角度看，小波变换是将信号分解为低频和高频两部分，在下一层的分解中，又将低频部分再分解为更低频和更高频两部分，依此类推，进而完成更深层次的小波分解[6]。
小波变换是先对某一类称为基本小波（基波）或母小波（Mother Wavelet）的函数ψ（t）作位移变化 b，然后在不同尺度a下与待分析信号f（t）做内积运算。
小波包能量法特征提取分析
小波包能量法特征提取分析发表时间：2019-06-21T11:01:00.503Z 来源：《电力设备》2019年第1期作者：蒋雪丽[导读] 摘要：滚动轴承发生故障时,振动信号各频带的能量会相应发生变化,各频带信号的能量中包含了丰富的故障信息。
(大唐环境产业股份集团有限公司北京 100097)摘要：滚动轴承发生故障时,振动信号各频带的能量会相应发生变化,各频带信号的能量中包含了丰富的故障信息。
采用小波包对信号进行分解，并用小波包能量法对其分析。
不同频带内的信号能量变化反映了运行状态的改变，根据不同的能量变化，可以有效对轴承信号进行故障诊断。
关键词：小波包；能量法；故障诊断Feature extraction and analysis by wavelet packet energy methodJiang Xue Li（Datang Environment Industry Group Co.,Ltd）When the rolling bearing fails, the energy of the vibration signal in each frequency band will change correspondingly, and the energy of the signal in each frequency band contains abundant fault information. The signal is decomposed by wavelet packet and analyzed by wavelet packet energy method.The change of signal energy in different frequency bands reflects the change of running state, and the bearing signal can be effectively diagnosed according to the change of energy.Keywords: Wavelet packet; Energy method; Fault diagnosis0引言滚动轴承是机械设备旋转机械中最常用的部件,在生产中起着关键性作用,因此其运行状态是否正常往往直接影响整台机器的性能。
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吴定超 王 ， 珂 马喜 来 高印寒 ， ，
１０２ ） ３０ ５ （． １ 吉林大学通信工程 学院； ２ ．吉林 大学仪器科 学与 电气工程学院； ３ 吉林 大学测试 中心， ． 长春
【 摘要】 车内大功率用电设备的电压波 动是 车 内产生 传导干扰 的主要原 因。文 中介 绍了通过 对采 集的干扰 信号进行小波包分解 ， 对系数进行 最小风险 的去噪处理 ， 然后提取特征 能量 来识 别车 内传导干扰 源。最后采 用 Ｅ Ｍ
汽
车
工
程
２０ （ ｏ．０ Ｎ ．２ ０ ８ Ｖ １３ ） ｏ １
２０ （ ３ ） １ ０ ８年 第 ０卷 第 ２期
Ａ ｔｍ ｔｅＥ ｇ ｅｒ ｇ ｕｏ ｏ ｖ ｎｉ ｅ ｎ， ｉ ｎ ｉ
２０ ２７ ０８４
基 于小 波包 分 解 和特 征 能量 提取 技 术 的车 内传 导 干扰 源识 别
—
ｔｔ ｅ 设备发生干扰信号进行实验 ， ｓ 结果表明该 方法对车 内电压波动的主要 干扰源有较强的识 别能力 。
关键 词 ： 传导 干扰 ； 波包分解 ； 小 干扰 源识别 ； 特征 能量提 取
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包分解 的方 法来 识别 干 扰 源 ， 它能 够 提 供一 种 比小
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电压 或 电流 的波动 。而具体 传导 干扰 是 由哪些 干扰
前 言
目前汽车 上 日渐增 多 的电子产 品在 提高 汽车 的
源产 生 的问题 ， 一直 困扰着 汽车 电子工程 师 。 文 中提 出 了对 车 内电网 内的干扰信 号进 行小 波