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中国科学：信息科学 2019年第9期49卷 1205-1216页

作者：康欢张小凤张光斌陕西师范大学物理学与信息技术学院

广义排列熵(PEq,δ)取恰当参数时能放大系统的微小变化,而信号的相位相比于幅度包含更多关键信息.本文将相位信息引入到广义排列熵中,提出了广义相位排列熵(PPEq,δ)算法,验证了广义相位排列熵在检测系统动态改变方面的优势,分析了参数q... 详细信息

广义排列熵(PEq,δ)取恰当参数时能放大系统的微小变化,而信号的相位相比于幅度包含更多关键信息.本文将相位信息引入到广义排列熵中,提出了广义相位排列熵(PPEq,δ)算法,验证了广义相位排列熵在检测系统动态改变方面的优势,分析了参数q,δ选取对于系统动态改变的影响,探究了数据长度和噪声对于广义相位排列熵的影响.最后,将广义相位排列熵算法运用到异常心电信号检测分析中.仿真结果表明,当广义排列熵和广义相位排列熵的q,δ取值相同时,广义相位排列熵对于同一动态变化的检测效果更为显著.无论是针对logistic映射还是异常心电信号的动态变化检测,当q> 0,δ> 0时,减小q值或者增大δ值,或者同时减小q值增大δ值,都能提高广义排列熵和广义相位排列熵对于动态改变的检测效果.此外,数据长度改变对于广义排列熵和广义相位排列熵基本无影响且两者对噪声均具有良好的鲁棒性.

关键词：广义相位排列熵动态改变检测 logistic映射心电信号非线性分析

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基于EMD分解和广义相位排列熵的相近金属材料分类

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陕西师范大学学报（自然科学版） 2020年第3期48卷 112-118页

作者：马明明张小凤贺升平贺西平陕西师范大学物理学与信息技术学院陕西省超声学重点实验室陕西西安710119 四川省泸州市116信箱1分箱四川泸州646000

为辨识性质相近且种类不同的金属材料,提出了一种基于EMD分解和广义相位排列熵的算法。该算法首先利用经验模态分解方法对原始信号从高频到低频进行分解,之后计算分解后信号的广义相位排列熵,根据信号不同分量的广义相位排列熵值,选取... 详细信息

为辨识性质相近且种类不同的金属材料,提出了一种基于EMD分解和广义相位排列熵的算法。该算法首先利用经验模态分解方法对原始信号从高频到低频进行分解,之后计算分解后信号的广义相位排列熵,根据信号不同分量的广义相位排列熵值,选取差异显著的信号分量的广义相位排列熵作为特征量,采用KSVM(KNN-SVM)算法,实现对金属材料的分类。通过实验采集性质相近的40个金属材料的超声回波信号,利用提出的算法提取回波信号特征,结合KSVM分类器进行分类。结果表明:金属材料IMF1分量的广义相位排列熵差异最显著,以此作为对40个金属材料超声回波信号的特征进行分类,分类效果稳定且准确率高于96.3%。

关键词：广义相位排列熵 EMD 超声回波信号 IMF分量 KSVM 金属材料

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金属材料超声回波信号特征的提取及辨识

金属材料超声回波信号特征的提取及辨识

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作者：马明明陕西师范大学

学位级别：硕士

金属矿产资源的开发和利用保障了现代工业的发展,在金属材料使用规模越来越大的趋势下,一旦出现假冒伪劣产品,会对工业生产和生命安全造成非常严重的影响,故金属材料的质量检测至关重要。超声检测技术由于其穿透力强,非接触、对材料和... 详细信息

金属矿产资源的开发和利用保障了现代工业的发展,在金属材料使用规模越来越大的趋势下,一旦出现假冒伪劣产品,会对工业生产和生命安全造成非常严重的影响,故金属材料的质量检测至关重要。超声检测技术由于其穿透力强,非接触、对材料和人体无害,使用方便等特点,在工程中得到广泛应用,被称为“绿色无损检测技术”。超声检测一般是利用超声波与待测样品之间的相互作用,测量回波的反射、透射和散射等相关参数,实现对金属材料的缺陷检测、参数测量、组织结构和力学性能的表征等。本文针对工程中对金属材料的检测需求,分别采用单探头和相控阵超声探头,采集金属材料的超声回波,利用信号处理算法提取特征,实现对金属材料的辨识。本文的主要工作和创新点如下:1针对工程中金属材料的检测需求,分别采用超声脉冲发射/接收系统及相控阵回波信号采集系统,提取样品的超声回波信号,计算时域回波信号的加权欧氏距离和相关性函数,对金属材料进行辨识。结果表明,通过计算金属材料回波信号的加权欧氏距离和相关性函数,能够快速、准确的辨识标准样品材料。2利用超声脉冲发射/接收系统和相控阵系统,分别采集四类性质相近金属材料的回波信号,对相近金属材料的超声回波信号进行经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD),计算特征量(Intrinsic Mode Function,IMF)的广义相位排列熵,最后找出差异最为显著的特征量作为材料辨识的参数。广义相位排列熵通过计算回波信号各特征分解分量瞬时相位的熵信息,依据对参数q、δ的调节,能够放大相近金属材料间的细微差异,以此信息作为辨识的特征参量,可以实现金属材料的准确辨识。3以超声回波信号重构特征分量的广义相位排列熵为参数,分别使用KNN(K Nearest Neighbors)和KSVM算法对采集的回波信号进行聚类分析,绘制聚类散点图,对比了两种算法的分类准确率。结果表明,KSVM分类准确率高于99.1%,对于性质相近材料的辨识,KSVM具有较好的检测性能。论文研究将为性质相近金属材料的质量检查、残次品辨识和分类提供了一种思路。

关键词：金属材料辨识超声回波信号经验模态分解广义相位排列熵最邻近-支持向量机算法

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