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坚硬顶板岩层破断诱发微震的功率谱特征

矿业安全与环保 2011年第2期38卷 10-13页

作者：刘彪陆菜平窦林名郭晓强吕长国刘辉中国矿业大学矿业工程学院江苏徐州221008 煤炭资源与安全开采国家重点实验室江苏徐州221008

利用Matlab信号分析软件,采用具有统计特性的功率谱估计方法,对大同忻州窑煤矿8929工作面顶板破断过程的微震信号进行处理和分析,结果表明:坚硬顶板破断前功率谱值降低,破断时功率谱值达到最大值,破断之后,信号主频向高频段移动,功率谱... 详细信息

利用Matlab信号分析软件,采用具有统计特性的功率谱估计方法,对大同忻州窑煤矿8929工作面顶板破断过程的微震信号进行处理和分析,结果表明:坚硬顶板破断前功率谱值降低,破断时功率谱值达到最大值,破断之后,信号主频向高频段移动,功率谱值降低;并非所有的确定出震源位置的台站,其监测到的微震数据都能准确地描述出顶板破断前后的功率谱特征,应选取顶板破断时功率谱值最大且离震源最近的台站作为顶板破断分析的主要台站。利用上述规律,可以对坚硬顶板破断的过程进行有效的评价和预测。

关键词：冲击矿压微震顶板破断功率谱特征台站

基于声波功率谱特征的土体障碍物超声探测分析

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中文科技期刊数据库（全文版）工程技术 2023年第7期 57-62页

作者：诸岧上海隧道工程质量检测有限公司上海200000

以上海市某地区的黏性土为传播介质,探究超声波法对土体中存在的障碍物的探测效果,并通过改变黏性土的含水率和收发探头的距离来研究不同因素对超声波探测在土体中的探测效果的影响。通过非参数的功率谱估计方法计算超声波探测接收信号... 详细信息

以上海市某地区的黏性土为传播介质,探究超声波法对土体中存在的障碍物的探测效果,并通过改变黏性土的含水率和收发探头的距离来研究不同因素对超声波探测在土体中的探测效果的影响。通过非参数的功率谱估计方法计算超声波探测接收信号的功率谱,分别从含水率、探测距离、障碍物三个角度分析不同影响因素对接受信号的功率谱的影响。研究结果表明:随着含水率的增加,超声接收信号的功率谱曲线变得更平滑,且功率谱密度值也增加;随着探测距离的增大,接收信号的功率谱曲线畸变程度增大,曲线突变点增多,且功率谱密度值也相应降低。在低含水率条件下,接收信号功率谱曲线畸变严重,无法观察到障碍物的影响;而在高含水率条件下,障碍物的存在会导致接收信号的功率谱曲线产生一定程度的畸变,可以识别到障碍物的影响。

关键词：超声波法障碍物探测功率谱估计功率谱特征

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线列阵功率谱特征恢复与拼接方法

声学与电子工程 2014年第2期 1-5页

作者：陈浩尚金涛孙伟海军驻杭州地区军事代表室杭州310023 声纳技术重点实验室杭州310023

针对跟踪目标的功率谱特征恢复和拼接问题,从克服基阵孔径变化而引起的各频点增益不一致的机理出发,提出了一种基于恒定束宽波束形成的波形恢复方法,实现了功率谱特征的高保真度恢复。利用仿真和海试数据验证了所提方法的有效性。

关键词：功率谱特征恒定束宽波束形成特征恢复特征拼接

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北冰洋岩芯的功率谱特征

海洋地质前沿 1985年第10期 14-15页

作者：李国胜陈正新

根据经典的米兰柯维奇理论,地球轨道要素(岁差、偏心率和倾角)的变化是地球气候变化的重要因素。因此,一般大洋中反映气候演变历史的沉积岩芯的功率谱中,往往都包含有地球轨道变化的若干信息。北冰洋中由于严寒的极地气候,使洋面的大部... 详细信息

根据经典的米兰柯维奇理论,地球轨道要素(岁差、偏心率和倾角)的变化是地球气候变化的重要因素。因此,一般大洋中反映气候演变历史的沉积岩芯的功率谱中,往往都包含有地球轨道变化的若干信息。北冰洋中由于严寒的极地气候,使洋面的大部分终年为冰层所覆盖,以致妨碍了沉积的正常进行,给人们通过北冰洋沉积岩芯的功率谱去分析和认识北半球(以至全球)的气候史带来了困难。

关键词：有孔虫丰度北冰洋地层单元功率谱特征

基于功率谱特征的CNN被动声呐目标分类方法

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基于功率谱特征的CNN被动声呐目标分类方法

双馈风电机组传动系统神经网络建模及参数预测

中国声学学会2017年全国声学学术会议

作者：严韶光康春玉李军李兰瑞海军大连舰艇学院研究生队海军大连舰艇学院信息作战系

＜正＞0引言随着人们对海洋环境资源的开发利用,各国都在探索如何在低信噪比的海洋环境中对目标进行识别分类。分析水下环境中被动声呐所接收到的信号的功率谱特征用于水下目标识别与分类成为一种有效的方式。结合深度学习在语音识别和... 详细信息

＜正＞0引言随着人们对海洋环境资源的开发利用,各国都在探索如何在低信噪比的海洋环境中对目标进行识别分类。分析水下环境中被动声呐所接收到的信号的功率谱特征用于水下目标识别与分类成为一种有效的方式。结合深度学习在语音识别和图像识别领域获取的巨大成功,提出一种基于卷积神经网（convolutional neural network,CNN）的舰船噪声分类器。通过MATLAB数据仿真实验,其结果表明CNN分类器效果要好于BP神经网络分类效果。1系统结构首先,将实录目标信号输入到Welch功率谱特

关键词：水下目标分类被动声呐信号卷积神经网功率谱特征

来源： cnki会议评论

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现代电力 2024年第2期41卷 201-208页

作者：丁新虎潘学萍孙晓荣和大壮陈海东河海大学能源与电气学院江苏省南京市210098

传动系统是双馈风电机组的重要组成部分,其模型对电力系统同步稳定及频率稳定分析具有重要影响,准确的传动系统模型参数是分析新能源电力系统动态特性的前提。为解决因大扰动量测信息不充裕导致模型参数难以辨识的困难,提出利用机组正... 详细信息

传动系统是双馈风电机组的重要组成部分,其模型对电力系统同步稳定及频率稳定分析具有重要影响,准确的传动系统模型参数是分析新能源电力系统动态特性的前提。为解决因大扰动量测信息不充裕导致模型参数难以辨识的困难,提出利用机组正常运行状态时随机小扰动激励下丰富的历史响应数据,根据响应数据与模型参数的对应关系构建神经网络模型,并根据当前响应数据进行驱动系统模型参数预测。首先讨论了基于BP神经网络进行数据建模的基本流程;针对含双馈风电机组的无穷大系统仿真算例,提取随机风速扰动下响应信号受扰轨迹的功率谱特征;定义功率谱灵敏度指标,提出选取功率谱灵敏度较大的参数作为重点参数;最后基于BP神经网络构建响应信号功率谱与模型参数之间的非线性映射,基于训练得到的BP网络辨识新响应下的模型参数。通过分析BP神经网络动态模型的误差,验证数据驱动建模方法的可行性。

关键词：双馈风电机组参数预测功率谱特征可辨识性 BP神经网络

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SAR图像海洋内波星上自动检测与特征反演

微波学报 2024年

作者：陈捷李健伟余路杨继锋海军潜艇学院

随着合成孔径雷达（SAR）卫星及其在海洋领域应用技术的快速发展，急需发展面向应用的海洋内波星上快速自动检测与特征反演方法，以解决海量卫星数据与快速应用之间的矛盾。在分析海洋SAR图像特征的基础上，提出采用图像功率谱特征与改... 详细信息

随着合成孔径雷达（SAR）卫星及其在海洋领域应用技术的快速发展，急需发展面向应用的海洋内波星上快速自动检测与特征反演方法，以解决海量卫星数据与快速应用之间的矛盾。在分析海洋SAR图像特征的基础上，提出采用图像功率谱特征与改进的椭圆域归一化Radon变换相结合的方法，自动检测包含内波的海洋区域，在定位内波区域的同时，对区域中内波波长、波向、波速参数进行反演。试验结果表明，图像功率谱特征与改进的椭圆域归一化Radon变换相结合的方法可以自动检测SAR图像中海洋内波区域，并快速反演内波波长、波向、波速，具有高自动化、高检测率、低虚警率的优势，可为SAR图像海洋内波星上自动检测与特征反演提供重要参考。

关键词：海洋内波功率谱特征椭圆域归一化Radon变换内波自动检测内波特征反演

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一种基于脑电信号的疲劳驾驶检测方法

控制工程 2024年第6期31卷 1091-1098页

作者：王家曜张震宋光乐马亮亮青岛大学自动化学院山东青岛266071 山东省工业控制技术重点实验室山东青岛266071 潍坊科技学院智能制造学院山东潍坊262700 哈尔滨工程大学烟台研究院山东烟台265503

脑电信号一直被誉为疲劳检测的“金标准”,基于脑电信号的功率谱特征和微分熵特征,构建了基于Conformer和门控Transformer网络(gated Transformer network,GTN)的脑电信号分类器。引入深度可分离卷积,实现了基于脑电信号的疲劳检测方法... 详细信息

脑电信号一直被誉为疲劳检测的“金标准”,基于脑电信号的功率谱特征和微分熵特征,构建了基于Conformer和门控Transformer网络(gated Transformer network,GTN)的脑电信号分类器。引入深度可分离卷积,实现了基于脑电信号的疲劳检测方法。该方法使用SEED-VIG数据集进行验证,同时引入了其他主流时序分类模型作为对比。采用所提方法对疲劳状态进行分类时,准确率最高可达97.5%。通过混淆矩阵分析,证明了该方法识别各状态时都有很高的准确率。实验结果表明,微分熵特征在各分类器上的训练效果更好,相比其他模型,所提出的基于Conformer和GTN的分类器在4种特征处理数据集上的平均准确率达到96.2%,具有明显优势。

关键词：疲劳检测脑电信号深度学习功率谱特征微分熵特征

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基于SVM的海洋内波图像预选方法

计算机科学与应用 2024年第1期14卷 1-6页

作者：陈捷于振涛李婷婷余路海军潜艇学院山东青岛

针对海量海洋卫星SAR数据处理和海洋内波应用急需,研究SAR海洋图像内波预选方法。根据SAR图像内波明暗条纹的周期性、延展性、独立性等特点,提取内波特征向量,通过支持向量机对这些特征向量进行训练,根据训练集开展SAR海洋图像自动内波... 详细信息

针对海量海洋卫星SAR数据处理和海洋内波应用急需,研究SAR海洋图像内波预选方法。根据SAR图像内波明暗条纹的周期性、延展性、独立性等特点,提取内波特征向量,通过支持向量机对这些特征向量进行训练,根据训练集开展SAR海洋图像自动内波预选。通过对典型含内波SAR图像的测试可知,本文提出的SVM与内波多特征结合的方法可有效预选含内波的海洋SAR图像区域,预选结果与人工目视结果高度一致,可极大减轻人工处理工作量,为后续内波深入处理和应用奠定基础。

关键词：支持向量机(SVM) 海洋内波功率谱特征条纹延展性特征