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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

分类表

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文献类型

22 篇 专利
2 篇 学位论文
2 篇 会议

馆藏范围

26 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

4 篇 工学
- 2 篇 仪器科学与技术
- 2 篇 电气工程
- 2 篇 控制科学与工程
- 1 篇 光学工程
- 1 篇 计算机科学与技术...
- 1 篇 软件工程
2 篇 艺术学
- 2 篇 设计学（可授艺术学...
1 篇 理学
- 1 篇 系统科学
1 篇 管理学
- 1 篇 管理科学与工程(可...

主题

4 篇 信号模式识别
1 篇 人工神经网络
1 篇 小波包变换
1 篇 实时操作系统
1 篇 分布式光纤传感器
1 篇 迈克尔逊干涉
1 篇 支持向量机
1 篇 特征提取
1 篇 局部放电
1 篇 电力变压器
1 篇 声学共振谱
1 篇 数据采集
1 篇 dsp
1 篇 硬件设计

机构

3 篇 深圳市绘王动漫科...
3 篇 武汉理工光科股份...
2 篇 中国石油化工股份...
2 篇 燕山大学
1 篇 中石化安全工程研...
1 篇 安徽大尺度网络传...
1 篇 中国石油化工股份...
1 篇 江苏欧特电子科技...
1 篇 重庆理工大学
1 篇 江苏徐淮地区徐州...
1 篇 北京邮电大学
1 篇 创耀通信科技股份...
1 篇 北京航天测控技术...
1 篇 三星电子株式会社
1 篇 西安电子科技大学
1 篇 江苏铍迪埃坶节能...
1 篇 中铁十九局集团电...
1 篇 h-明步有限公司
1 篇 南京邮电大学
1 篇 96411部队

作者

3 篇 孙健
3 篇 王周宏
3 篇 杨玥
2 篇 张金平
2 篇 张秀玲
2 篇 张政
2 篇 李智平
2 篇 胡绪尧
2 篇 杨静怡
2 篇 徐绍刚
2 篇 代景欢
2 篇 彭特
2 篇 马明
2 篇 程艳涛
2 篇 刘洪凯
2 篇 王振
1 篇 熊永革
1 篇 贾凡
1 篇 韩暋
1 篇 朱红

语言

26 篇 中文

检索条件"主题词=信号模式识别"

共 26 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

电力变压器局部放电信号模式识别技术研究

电力变压器局部放电信号模式识别技术研究

引用

作者：蔡有为重庆理工大学

学位级别：硕士

电力变压器是电力系统中最关键的设备之一，负责变电、配电和电力输送任务。一旦变压器发生故障，将会导致大范围的停电，甚至引发火灾等安全事故，并由此造成重大的经济损失。\n 通过对大量变压器事故原因分析表明，百分之八十的事... 详细信息

电力变压器是电力系统中最关键的设备之一，负责变电、配电和电力输送任务。一旦变压器发生故障，将会导致大范围的停电，甚至引发火灾等安全事故，并由此造成重大的经济损失。\n 通过对大量变压器事故原因分析表明，百分之八十的事故是由于绝缘材料长期工作在高温高压条件下，其物理、化学和机电性能逐渐下降，当发展到一定程度后导致绝缘损坏，从而造成事故的发生。因此对电力变压器绝缘状况进行有效监测，是保证电力系统稳定运行的关键。\n 本文研究的是电力变压器局部放电信号模式识别技术。介绍了该项研究的背景、意义和国内外的研究现状及当前存在的问题，并对电力变压器绝缘的结构，局部放电的原因及其危害作了简要分析。文中设计了三个局部放电模型进行实验，通过实验得出数据进行分析，还介绍了常用的局部放电特政及特征量的提取方法。最后还研究了人工神经网络的结构、工作原理和BP神经网络的算法，以及局部放电的人人工神经网络识别。\n 文中通过对放电模式实验得出的数据进行提取、处理、分析，并将BP神经网络结合模式识别进行仿真，可以得出结论，用Φ-q-n三维谱图表列数据作为人工神经网络的输入特征矢量来进行模式识别，识别率基本上在百分之八十左右。所以BP网络基本可以满足局部放电模式识别的要求。

关键词：电力变压器局部放电信号模式识别人工神经网络特征提取

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声学共振谱信号模式识别方法

声学共振谱信号模式识别方法

引用

中国声学学会2010年全国会员代表大会暨学术会议

作者：马超方剑青李红军雷玉锦周陆军赵烨 96411部队，陕西宝鸡，721013

本文根据结构件声学共振谱的特点，提出了利用小波包分解与系数重构的方法，提取各频段的能量作为其特征向量，并利用支持向量机模式识别的方法对不同状态的结构件进行分类识别。实验结果表明，基于小波包支持向量机方法的声学共振谱模... 详细信息

本文根据结构件声学共振谱的特点，提出了利用小波包分解与系数重构的方法，提取各频段的能量作为其特征向量，并利用支持向量机模式识别的方法对不同状态的结构件进行分类识别。实验结果表明，基于小波包支持向量机方法的声学共振谱模式识别方法能够有效的区分结构件的状态。

关键词：声学共振谱信号模式识别小波包变换支持向量机

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用于信号模式识别的方法和设备

用于信号模式识别的方法和设备

引用

作者： O·海德德国

特别是能用于触发的、借助于遵守或违反信号幅度廊道的用于信号模式识别的方法从时间上离散地所采样的连续的数据流出发，将所述数据流划分为块，这些块分别由给出为二的幂(2n)的数量的采样值形成。在这些块的每个块上构建极大极小对的... 详细信息

标准号: CN118302679A

特别是能用于触发的、借助于遵守或违反信号幅度廊道的用于信号模式识别的方法从时间上离散地所采样的连续的数据流出发，将所述数据流划分为块，这些块分别由给出为二的幂(2ⁿ)的数量的采样值形成。在这些块的每个块上构建极大极小对的树状结构，其中、这些对中的每个对是树的结点并且包括在下一个更低的层面中的两个直接配置的对或者说值中的最小值和最大值。用于信号模式识别的掩码的廊道在数据块上逐个采样值地移动，树的构建与深度筛选同样借助于并行的数据处理发生。

关键词：采样信号模式识别数据流构建廊道树状结构信号幅度直接配置数据处理数据块触发结点掩码并行筛选移动违反

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一种信号模式识别方法及装置

一种信号模式识别方法及装置

引用

作者：请求不公布姓名 215021 江苏省苏州市苏州工业园区金鸡湖大道1355号国际科技园1期133单元

本发明公开了一种信号模式识别方法及装置，该信号模式识别方法的具体步骤包括：获取输入信号的采样序列；根据所述输入信号的采样序列和预设的CSS子符号计算序列互相关值；对所述序列互相关值进行延迟处理，得到经过不同延迟的第二序... 详细信息

标准号: CN111144201B

本发明公开了一种信号模式识别方法及装置，该信号模式识别方法的具体步骤包括：获取输入信号的采样序列；根据所述输入信号的采样序列和预设的CSS子符号计算序列互相关值；对所述序列互相关值进行延迟处理，得到经过不同延迟的第二序列互相关值；根据所述第二序列互相关值进行组合生成序列互相关值组；根据所述序列互相关值组计算同步识别度量值；根据所述同步识别度量值识别所述输入信号的信号模式。通过实施本发明，与预设的子符号做序列相关运算，根据同步识别度量值识别输入信号的信号模式，减少运算量。

关键词：互相关识别度信号模式识别采样序列信号模式预设符号计算序列相关延迟处理运算量延迟运算

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一种冷轧板带信号模式识别的方法

一种冷轧板带信号模式识别的方法

引用

作者：张秀玲程艳涛代景欢 066004 河北省秦皇岛市海港区河北大街西段438号

一种冷轧板带信号模式识别的方法，该方法内容包括以下步骤：采集板形仪在线测量的冷轧带钢宽度方向各测量段板形测量值，得到各测量段板形值；将板形仪输出的原始数据输入到一个n层的神经网络作为特征提取层，主要通过训练让网络自动... 详细信息

标准号: CN106862284A

一种冷轧板带信号模式识别的方法，该方法内容包括以下步骤：采集板形仪在线测量的冷轧带钢宽度方向各测量段板形测量值，得到各测量段板形值；将板形仪输出的原始数据输入到一个n层的神经网络作为特征提取层，主要通过训练让网络自动提取特征以排除人工的痕迹；使用基于遗传算法的改进型量子神经网络进行板形识别。本发明将遗传算法优化的多层激励函数的改进型量子神经网络应用到板形模式识别技术中，显著提高了网络的训练效率，有效解决了传统板形识别方法中遇到的精度和实时性不够理想、网络结构复杂且训练时间长和稳定性和鲁棒性差等问题。

关键词：量子神经网络测量段改进型板形稳定性和鲁棒性信号模式识别遗传算法优化板形测量板形模式冷轧板带冷轧带钢神经网络特征提取网络结构训练效率遗传算法有效解决原始数据在线测量自动提取板形仪采集板传统板人工的实时性多层网络输出应用

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一种冷轧板带信号模式识别的方法

一种冷轧板带信号模式识别的方法

引用

作者：张秀玲程艳涛代景欢 066004 河北省秦皇岛市海港区河北大街西段438号

标准号: CN106862284B

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智能语音信号模式识别系统装置

智能语音信号模式识别系统装置

引用

作者：宫文峰张泽辉刘志勇 541004 广西壮族自治区桂林市七星区金鸡路1号桂林电子科技大学研究生院

一种智能语音信号模式识别系统装置，包含有框体10，所述框体10设置有腔体，在框体10中设置有语音采集模块1、语音识别模块2、中央处理器3、无线信号收发装置4、显示屏8、存储器33、网络模块31、内存卡32、扬声器35和电源9，语音采集模... 详细信息

标准号: CN107808659A

一种智能语音信号模式识别系统装置，包含有框体10，所述框体10设置有腔体，在框体10中设置有语音采集模块1、语音识别模块2、中央处理器3、无线信号收发装置4、显示屏8、存储器33、网络模块31、内存卡32、扬声器35和电源9，语音采集模块1包含有话筒11、无线对讲机12和固定录音器13，语音识别模块2包含有语音输入单元20、语音预处理单元21、语音信号特征提取单元22、特征匹配判别分类单元23，语音信号由语音采集模块1采集，采集到的信号由语音识别模块2处理，数据信号由存储器33保存，人机交互的操作流程以及结果的输出的可视化由显示屏8显示，因此，人们识别语音信号更方便。

关键词：语音采集模块语音识别模块框体存储器语音信号显示屏无线信号收发装置语音预处理单元扬声器采集信号模式识别语音输入单元语音信号特征无线对讲机中央处理器操作流程分类单元人机交互数据信号特征匹配提取单元网络模块系统装置智能语音可视化录音器内存卡腔体话筒电源输出保存

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一种智能语音信号模式识别系统

一种智能语音信号模式识别系统

引用

作者：葛星 230000 安徽省合肥市高新区习友路3333号中国(合肥)国际智能语音产业园研发中心楼611-22室

本发明公开了一种智能语音信号模式识别系统，包括音频采集终端、模式处理服务端、通信服务端和反馈终端，所述音频采集终端包括语音输入模块和语音预处理模块，所述模式处理服务端包括特征提取模块、训练模块、特征存储模块和模式特征... 详细信息

标准号: CN109859763A

本发明公开了一种智能语音信号模式识别系统，包括音频采集终端、模式处理服务端、通信服务端和反馈终端，所述音频采集终端包括语音输入模块和语音预处理模块，所述模式处理服务端包括特征提取模块、训练模块、特征存储模块和模式特征数据库，所述反馈终端包括反馈模式选择模块、振动模块、图像输出模块和声音输出模块。本发明能独立识别音频信息，而且可以外接模式特征数据库，能适应不同语音识别，此外当输入语音信号中出现了本发明未存储的标本语音信号特征时，本发明会自动记录未知的该语音信号特征，另外系统运算量少，节省了系统功耗，并且内存等硬件要求更低。

关键词：终端语音信号特征模式处理模式特征音频采集服务端数据库语音预处理模块声音输出模块特征存储模块特征提取模块图像输出模块信号模式识别语音输入模块通信服务端系统运算量反馈反馈模式输入语音系统功耗选择模块训练模块音频信息硬件要求语音识别振动模块智能语音自动记录外接内存存储标本

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一种信号模式识别方法及装置

一种信号模式识别方法及装置

引用

作者：不公告发明人 215021 江苏省苏州市金鸡湖大道1355号国际科技园一期133单元

标准号: CN111144201A

关键词：互相关识别度信号模式识别采样序列信号模式预设符号计算序列相关延迟处理运算量延迟运算

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基于预测模型的分布式光纤传感信号模式识别方法及系统

基于预测模型的分布式光纤传感信号模式识别方法及系统

引用

作者：杨玥张政张金平徐绍刚刘洪凯彭特 430223 湖北省武汉市东湖高新区大学园路23号

本发明公开了一种基于预测模型的分布式光纤传感信号模式识别方法及系统，其中方法包括以下步骤：S1、样本采集，并针对单点信号，进行预设特征值的计算；S2、策略设置及预测模型生成；S3、单点信号模式识别，依据不同的特征参数组合以... 详细信息

标准号: CN109614926A

本发明公开了一种基于预测模型的分布式光纤传感信号模式识别方法及系统，其中方法包括以下步骤：S1、样本采集，并针对单点信号，进行预设特征值的计算；S2、策略设置及预测模型生成；S3、单点信号模式识别，依据不同的特征参数组合以及阈值设定，对待预测的单点信号进行作业行为的判别，并按照时间和空间记录各点的行为判别结果；S4、区域事件模式识别，依据单点信号的模式识别结果，将一段时间内待预测区域的区域信号与所述预测模型进行比对，满足相似度要求时，输出相应事件信息。本发明可以有效利用行为信号在时间空间上的分布，充分利用信号组合的隐藏信息，有效识别行为，降低误报，节省人力资源。

关键词：单点信号模式识别预测模型分布式光纤传感信号模式识别策略设置空间记录区域事件区域信号人力资源时间空间事件信息特征参数信号组合行为判别行为信号样本采集隐藏信息有效识别预测区域作业行为阈值设定相似度比对误报预设输出预测

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