检索结果-南通市图书馆

基于多尺度形态分解谱熵的电机轴承预测特征提取及退化状态评估

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振动与冲击 2013年第22期32卷 124-128,139页

作者：王冰李洪儒许葆华军械工程学院石家庄050003

由于预测特征提取与退化状态评估直接关系故障预测可信性,结合数学形态学与信息熵理论,针对电机滚动轴承,提出基于多尺度形态分解谱熵的预测特征提取方法,用灰色关联分析对退化状态进行评估。对不同损伤程度轴承振动信号进行多尺度形态... 详细信息

由于预测特征提取与退化状态评估直接关系故障预测可信性,结合数学形态学与信息熵理论,针对电机滚动轴承,提出基于多尺度形态分解谱熵的预测特征提取方法,用灰色关联分析对退化状态进行评估。对不同损伤程度轴承振动信号进行多尺度形态分解,分别计算其在不同尺度域内的复杂性度量能谱熵、奇异谱熵,以其作为预测特征向量。建立标准退化模式矩阵,对待检测样本信号特征向量与标准模式进行灰色关联分析,据关联度大小对样本信号退化状态进行评估。并仿真与实例数据验证该方法对电机轴承退化状态评估的有效性。

关键词：电机轴承性能退化多尺度形态分解谱熵灰色关联分析

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低信噪比下基于谱熵的语音端点检测算法

清华大学学报（自然科学版） 2005年第10期45卷 1397-1400页

作者：李晔张仁智崔慧娟唐昆清华大学电子工程系微波与数字通信技术国家重点实验室北京100084

为提高语音端点检测系统在低信噪(0dB以下)下检测的准确率,提出了一种基于谱熵的端点检测算法.将每帧信号分为16个子带,选取频谱分布在250～3.5kHz并且能量不超过该帧总能量90%的子带,计算经过语音增强后的子带能量以及各子带信噪比,根... 详细信息

为提高语音端点检测系统在低信噪(0dB以下)下检测的准确率,提出了一种基于谱熵的端点检测算法.将每帧信号分为16个子带,选取频谱分布在250～3.5kHz并且能量不超过该帧总能量90%的子带,计算经过语音增强后的子带能量以及各子带信噪比,根据各子带信噪比的不同调整其在整个谱熵计算过程中的权重,然后平滑谱熵,以最终的谱熵作为端点检测的依据.实验结果表明,此方法在较低的信噪比下能够显著地提高端点检测的准确率.对坦克噪声,检测效果明显优于G.729中的端点检测算法,即使在-5dB的信噪比下,仍然可以达到95%以上的检测率.

关键词：语音信号处理端点检测谱熵语音增强信噪比

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语音信号的谱熵检测在车辆通信中的应用

中南大学学报（自然科学版） 2005年第5期36卷 858-862页

作者：姚屏申群太王俊年中南大学信息科学与工程学院

结合车辆通信中语音信号的特殊性,利用傅里叶变换和最大离散熵定理,对含强噪语音的短时频谱进行分析,构造出一种熵函数来对语音信号进行语音/噪声的判决。以一段语音信号为例进行仿真,研究结果表明,谱熵检测方法计算简单,谱熵值和隔离... 详细信息

结合车辆通信中语音信号的特殊性,利用傅里叶变换和最大离散熵定理,对含强噪语音的短时频谱进行分析,构造出一种熵函数来对语音信号进行语音/噪声的判决。以一段语音信号为例进行仿真,研究结果表明,谱熵检测方法计算简单,谱熵值和隔离度较大,具有稳健的抗噪特性,可以应用于车辆通信中语音信号的检测。

关键词：车辆通信语音检测谱熵快速傅里叶变换

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基于AR模型和谱熵的自适应小波包络检测

中国机械工程 2017年第3期28卷 348-352页

作者：何翔高宏力郭亮吴远昊西南交通大学机械工程学院成都610031

针对传统故障诊断的包络问题,提出了一种基于自回归(auto regressive,AR)模型和谱熵的自适应复解析小波包络检测方法。通过AR模型从数据内在规律性上剔除机械振动信号中可线性预测的平稳成分,提取共振衰减的非平稳成分,在不同频带下进... 详细信息

针对传统故障诊断的包络问题,提出了一种基于自回归(auto regressive,AR)模型和谱熵的自适应复解析小波包络检测方法。通过AR模型从数据内在规律性上剔除机械振动信号中可线性预测的平稳成分,提取共振衰减的非平稳成分,在不同频带下进行复解析小波包络,结合谱熵在频域内与通带滤波的相关性选定最佳包络。仿真和试验数据分析结果表明,该方法能有效地提取故障特征频率,较传统方法自适应性更强,鲁棒性更高,包络效果更好,在工程应用中具有良好的前景。

关键词：自回归预测小波变换谱熵包络检测

基于DCT和FFT谱熵分析的机械传动系统状态检测与趋势预测

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中国机械工程 2008年第24期19卷 2995-2999页

作者：邵忍平黄欣娜胡军辉西北工业大学西安710072

采用DCT和FFT两种方法分别对同一组机械传动齿轮振动信号进行了时域到频域的变换,应用谱熵分析的方法对变换后的信号进行研究和分析处理,计算了不同转速下不同故障类型的齿轮系统信号谱熵值,给出了不同转速下的二维谱熵分布图,并且对系... 详细信息

采用DCT和FFT两种方法分别对同一组机械传动齿轮振动信号进行了时域到频域的变换,应用谱熵分析的方法对变换后的信号进行研究和分析处理,计算了不同转速下不同故障类型的齿轮系统信号谱熵值,给出了不同转速下的二维谱熵分布图,并且对系统的工作状态进行了区别和趋势分析预测。结果表明:DCT变换能更好地将时域信号的特征在频域中集中表现出来,可以更好地将不同状态的机械传动齿轮信号加以区分、分离与聚类;FFT变换能够对机械传动齿轮的工作状态和恶化工作趋势进行分析、估计和预测。两种方法的应用为机械传动及其机械系统的工作状态分析、监控和诊断提供了可靠的手段。

关键词： DCT FFT 谱熵机械传动工作状态预测

利用谱熵解决零前缀正交频分复用系统的符号盲同步算法

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宇航学报 2013年第2期34卷 278-285页

作者：白彧杨晓静刘建成电子工程学院合肥230037

针对低信噪比多径条件下的ZP-OFDM系统符号盲同步问题,提出了基于谱熵的ZP-OFDM系统的符号盲同步算法。该算法不需要数据辅助,对接收到的ZP-OFDM信号进行双滑动窗的谱熵比运算,通过寻找其峰值点来实现符号同步。给出了算法的具体步骤和... 详细信息

针对低信噪比多径条件下的ZP-OFDM系统符号盲同步问题,提出了基于谱熵的ZP-OFDM系统的符号盲同步算法。该算法不需要数据辅助,对接收到的ZP-OFDM信号进行双滑动窗的谱熵比运算,通过寻找其峰值点来实现符号同步。给出了算法的具体步骤和性能分析。算法是对接收信号的功率谱进行求熵运算,可以有效克服能量检测法易受信道噪声影响的缺点,并且不需要针对信道调整窗口宽度。仿真结果表明,在低信噪比多径信道条件下,算法仍然具有较好的同步性能。

关键词：谱熵零前缀正交频分复用符号盲同步

基于局部特征尺度分解谱熵和VPMCD的液压泵退化状态识别

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振动与冲击 2016年第12期35卷 189-196页

作者：王余奎李洪儒魏晓斌许葆华空军勤务学院徐州221000 军械工程学院石家庄050003

针对液压泵故障信号的非平稳特性以及其退化状态难以识别的问题,结合局部特征尺度分解与信息熵理论,提出了局部特征尺度分解谱熵的退化特征提取方法,并将基于变量预测模型的模式识别(Variable Predictive Model based Class Discriminat... 详细信息

针对液压泵故障信号的非平稳特性以及其退化状态难以识别的问题,结合局部特征尺度分解与信息熵理论,提出了局部特征尺度分解谱熵的退化特征提取方法,并将基于变量预测模型的模式识别(Variable Predictive Model based Class Discriminate,VPMCD)方法引入到液压泵的退化状态识别。对不同程度故障的液压泵振动信号进行局部特征尺度分解,从得到的内禀尺度分量中提取振动信号的复杂度和随机性度量指标能谱熵、奇异谱熵和包络谱熵,以其作为液压泵的退化特征向量,通过建立VPMCD退化状态识别模型实现液压泵的退化状态识别。仿真信号分析结果验证了所提出的局部特征尺度分解谱熵具有较好的表征液压泵故障退化状态的能力。通过对实测液压泵松靴和滑靴磨损两种故障模式下的退化状态振动信号进行分析验证了提出方法的有效性。

关键词：液压泵退化状态识别局部特征尺度分解谱熵变量预测模型的模式识别

基于SNR和谱熵的协作式频谱感知算法仿真研究

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系统仿真学报 2013年第4期25卷 662-667页

作者：邝祝芳陈志刚杨艺清中南林业科技大学计算机与信息工程学院长沙410004 中南大学信息科学与工程学院长沙410083

目前的频谱感知算法大多受到信道衰落、噪声不确定性等因素的影响,针对此问题,提出了一种基于SNR和谱熵的协作式频谱感知算法CSSE。1)CSSE算法选择具有最大SNR的节点作为中继节点转发信号进行协作频谱感知,有效的解决信道衰落带来的影响... 详细信息

目前的频谱感知算法大多受到信道衰落、噪声不确定性等因素的影响,针对此问题,提出了一种基于SNR和谱熵的协作式频谱感知算法CSSE。1)CSSE算法选择具有最大SNR的节点作为中继节点转发信号进行协作频谱感知,有效的解决信道衰落带来的影响。2)CSSE算法采用谱熵检测主用户信号,有效的解决噪声不确定性带来的影响。提出的CSSE算法在不需要知道主用户信号先验知识的情况下,不但能够有效的缓解信道衰落、噪声不确定性带来的影响,而且具有较低的频谱感知时间,具有很好的实际应用价值。仿真结果表明,相比已有的频谱感知算法,不仅检测性能得到了比较大的提高,而且频谱感知的时间也减少了近40%。

关键词：频谱感知信噪比谱熵协作

谱熵和小波熵算法在混沌序列结构复杂性分析中的应用

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小型微型计算机系统 2014年第2期35卷 348-352页

作者：董燕青谈国强孙克辉贺少波新疆大学物理科学与技术学院乌鲁木齐830046 中南大学物理与电子学院长沙410083

为了分析混沌伪随机序列的结构复杂性,分别采用谱熵和小波熵算法,研究了三种混沌伪随机序列的结构复杂度.分别计算了Logistic映射、Hénon映射和TD-ERCS离散混沌系统的结构复杂度大小;采用窗口滑动方法,分析了混沌系统随时间演化的复杂... 详细信息

为了分析混沌伪随机序列的结构复杂性,分别采用谱熵和小波熵算法,研究了三种混沌伪随机序列的结构复杂度.分别计算了Logistic映射、Hénon映射和TD-ERCS离散混沌系统的结构复杂度大小;采用窗口滑动方法,分析了混沌系统随时间演化的复杂度稳定性.研究表明,两种结构复杂度计算算法是有效的;TD-ERCS混沌序列的结构复杂性与Logistic系统相当,且对m参数的复杂度稳定性好;结构复杂度大的混沌系统时间稳定性好.为混沌序列在信息安全中的应用提供了实验依据.

关键词：混沌序列复杂性谱熵小波熵