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冲击振动提取的优化稀疏表征方法

振动与冲击 2016年第1期35卷 54-58页

作者：秦毅郭磊吴宏钢重庆大学机械传动国家重点实验室重庆400044 重庆通信学院重庆400035

针对在背景噪声及其他振动干扰下冲击振动信号提取问题,提出了一种利用基追踪实现冲击振动优化稀疏表征的方法。建立了冲击振动提取的稀疏求解问题模型,设计了用于冲击振动特征提取的变换基,并利用特征谱线在频谱中所占能量比作为评价... 详细信息

针对在背景噪声及其他振动干扰下冲击振动信号提取问题,提出了一种利用基追踪实现冲击振动优化稀疏表征的方法。建立了冲击振动提取的稀疏求解问题模型,设计了用于冲击振动特征提取的变换基,并利用特征谱线在频谱中所占能量比作为评价冲击振动提取效果的指标,实现了冲击振动成分的优化提取。将该方法用于仿真试验和齿轮故障诊断,结果表明,与Morlet小波软阈值方法相比,所提方法能更好地提取微弱周期性冲击成分,具有很好的应用前景。

关键词：稀疏求解基追踪变换基齿轮故障特征提取

编码与解码框架下的局部平面波域浅水多次波压制方法

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石油物探 2019年第3期58卷 346-355,403页

作者：徐鹏刘亚辉王华忠波现象与智能反演成像研究组(WPI) 同济大学海洋与地球科学学院上海200092 中国石油大学(华东)地球科学与技术学院山东青岛266580

多次波压制是提高地震数据品质与成像结果分辨率的重要手段之一,浅海环境给多次波压制引入了额外的难点。浅海环境中主要的多次波是水体相关多次波,由于海底海面路径短,且海面、海底都是强反射界面,因此该类多次波周期短、能量强,对有... 详细信息

多次波压制是提高地震数据品质与成像结果分辨率的重要手段之一,浅海环境给多次波压制引入了额外的难点。浅海环境中主要的多次波是水体相关多次波,由于海底海面路径短,且海面、海底都是强反射界面,因此该类多次波周期短、能量强,对有效波的干扰严重,采用常规多次波压制方法不能将其很好地压制。提出了针对浅水多次波的有效压制方法:将多次波的产生与压制用线性编码解码系统进行描述,即将上行波在水层震荡产生多次波的过程视为编码过程,将剥离多次波的过程视为解码过程,并从线性系统求解角度给出了平面波域多次波压制算法。首先将水体相关多次波的预测转移到局部平面波域,利用稀疏τ-p变换减弱了采样不规则、近偏移距缺失造成的影响;然后利用射线理论描述水体介质中的地震波传播,高效生成多次波模型;最后在τ-p域进行匹配相减,并利用一次波与多次波的视速度差异,提高匹配精度。利用浅海OBC数据和拖缆数据验证了方法的有效性和实用性,通过对比压制浅水多次波前后的地震剖面和自相关结果,展示了方法压制浅水多次波的效果和应用前景。

关键词：多次波压制多次波预测编码与解码稀疏求解 τ-p变换局部平面波反射射线追踪匹配相减

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PEB模型在同步核磁-脑电源定位中的应用

现代电子技术 2020年第6期43卷 156-159页

作者：刘茵姜忠义邹凌毕卉张蔚常州大学信息科学与工程学院江苏常州213164 常州市生物医学信息技术重点实验室江苏常州213164

利用脑电(Electroencephalographic,EEG)和功能性磁共振成像(functional Magnetic Resonance Imaging,fMRI)时间和空间上的互补性可以获得大脑的电源活动。为了获得经典奖惩任务中脑区的激活情况,同步采集fMRI-EEG数据,使用以fMRI空间... 详细信息

利用脑电(Electroencephalographic,EEG)和功能性磁共振成像(functional Magnetic Resonance Imaging,fMRI)时间和空间上的互补性可以获得大脑的电源活动。为了获得经典奖惩任务中脑区的激活情况,同步采集fMRI-EEG数据,使用以fMRI空间作为约束的参数经验贝叶斯(Parametric Empirical Bayesian,PEB)模型进行了脑电源活动分析。同时,结合稀疏求解的方法,提取更集中的神经电活动,进一步突出激活强度高的脑区。实验结果表明,在奖惩结果呈现后的200~350 ms内,奖赏刺激能够诱发出反馈相关负波(Feedback Related Negativity,FRN)。fMRI空间定位显示前额叶、眶额叶等奖赏相关脑区出现激活,EEG源定位提取到了前额叶脑区的激活,但是这些激活区域均分散在脑区的各个部位。相比于单一模态fMRI空间定位和EEG源定位结果,同步源定位提取的脑区更集中,获得的模型证据也更大,更准确地描绘了脑区激活情况。

关键词：脑电功能磁共振成像参数经验贝叶斯模型同步采集稀疏求解结果分析

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多任务学习在SAR图像目标识别中的应用

多任务学习在SAR图像目标识别中的应用

作者：尹洁珺南京航空航天大学

学位级别：硕士

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)是一种全天时、全天候、主动对地观测传感器,实现SAR图像目标识别具有重要意义。由于SAR图像获取成本高以及SAR图像目标姿态敏感性,导致用于目标识别的带标签SAR图像样本不完备,对SAR图像目... 详细信息

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)是一种全天时、全天候、主动对地观测传感器,实现SAR图像目标识别具有重要意义。由于SAR图像获取成本高以及SAR图像目标姿态敏感性,导致用于目标识别的带标签SAR图像样本不完备,对SAR图像目标识别带来挑战。多任务学习(Multi-task Learning,MTL)利用不同信息源或特征,同时学习多个回归模型优化参数,实现多特征信息融合,有利于提高识别性能。本文基于SAR图像多尺度特征的稀疏表示,研究MTL架构中的特征选择策略、稀疏表示、稀疏求解等问题,主要完成工作如下:(1)为满足MTL对多尺度特征在稀疏域中空间分布相似性的要求,提出一种基于稀疏向量分布相似度的特征选择方法。首先,对验证集样本进行多尺度特征稀疏表示,在不同尺度下,按类别统计稀疏度分布,定义尺度间的稀疏度分布相似度矩阵,求得对应的相关信息熵。最后,选择相关信息熵最大的特征子集。通过实验分析特征的冗余性和目标识别率,验证了特征选择方法的有效性。(2)针对训练样本量不充足时,稀疏表示自由度偏高,提出一种多尺度特征的局部线性约束稀疏字典优化方法。基于MTL的架构,建立多尺度特征局部线性约束,降低稀疏表示自由度,实现稀疏字典的优化,提高了样本不充足下的目标识别率。实验表明,在训练样本不充足时,与联合稀疏表示相比,本文方法提升了目标识别效果。(3)设计了一种多尺度邻域加权的匹配追踪算法。在MTL的架构下,通过对残差的多尺度稀疏向量进行邻域加权,选择原子,实现匹配追踪,得到多尺度联合稀疏系数。在不同尺度下按类别稀疏重构,依据多尺度累加重构偏差,实现目标分类。实验结果表明该算法的重构精度与凸优化方法相当并且耗时较短。

关键词：合成孔径雷达目标识别多任务学习特征选择稀疏向量分布字典优化局部线性约束稀疏求解

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基于稀疏表示理论的风速信号波动特征分析

基于稀疏表示理论的风速信号波动特征分析

作者：马文新天津大学

学位级别：硕士

开展智能机器人快速定位毒害气体泄漏源的研究,无论在民用还是军用领域都蕴藏着巨大的应用价值。但复杂多变的实际气流场环境给智能机器人气味源快速搜寻和定位带来了极大的困难和挑战。深入研究复杂气态流场的流动及演化规律将为上述... 详细信息

开展智能机器人快速定位毒害气体泄漏源的研究,无论在民用还是军用领域都蕴藏着巨大的应用价值。但复杂多变的实际气流场环境给智能机器人气味源快速搜寻和定位带来了极大的困难和挑战。深入研究复杂气态流场的流动及演化规律将为上述难题的解决提供非常有价值的线索。本文主要借助稀疏表示理论,对自然风场的风速波动特性及不同环境的波动差异进行深入细致的研究,获得了对自然风场的一些规律性认识。具体工作如下:一、对稀疏表示理论中五种算法的性能做了对比测试分析。其中基追踪(BP)、匹配追踪(MP)以及正交匹配追踪(OMP)三大稀疏求解算法的测试结果表明:选择相同的误差容限,将同一段风速信号在相同的字典上进行分解,OMP方法得到的向量是最稀疏的;DCT分析字典和K-SVD学习字典的对比测试结果表明:K-SVD学习字典具有更强的表征能力,原因在于K-SVD字典通过对风速信号样本进行一定次数的迭代训练,可以更好地捕捉到信号的内部特征结构。二、由于K-SVD字典通过对风速信号样本的不断训练可以有效地捕捉到风速信号的细节波动特征,因此采用该算法从室内外三维合成风速信号中提取出局部细节特征。最后采用排序递归图结合递归定量分析方法对两种局部细节特征做了分析和对比,由分析结果可知:室内风速信号与室外风速信号具有相似的局部细节特征,但整体而言室内风速信号的波动特性要比室外风速信号更加复杂。三、K-SVD字典训练时没有考虑到相邻信号片段的相关性、连续性,造成了字典原子的冗余性。而卷积稀疏编码充分地考虑到了信号的局部相关性,对整段风速信号进行训练,每次迭代时,进行全局搜索,查找信号的特征。故本文采用卷积稀疏编码算法分别从整段室内外三维合成风速信号中训练出滤波器字典,作为风速信号的全局波动特征。最后同样采用排序递归图和递归定量分析方法对室内外风速信号全局波动特征进行分析,得到如下结论:室内外风速信号中含有相近的波动成分,但从整体来看,室内风速信号的波动成分要比室外信号更加复杂,随机性更强。

关键词：风速信号稀疏表示稀疏求解字典构造卷积稀疏编码排序递归图递归定量分析