检索结果-内蒙古大学图书馆

微电子学与计算机 2014年第3期31卷 56-60,65页

作者：颜若愚河南财经政法大学计算机与信息工程学院河南郑州450002

针对网络用户行为的特点提出利用多尺度样本熵的两个评价规则来分析P-P flow流量矩阵,该方法能够对网络流量表现出来的一些特征进行合理解释,并得到一些有趣的结论.随后在多尺度样本熵分析特性基础上提出一种评估流量时间序列健康度的方... 详细信息

针对网络用户行为的特点提出利用多尺度样本熵的两个评价规则来分析P-P flow流量矩阵,该方法能够对网络流量表现出来的一些特征进行合理解释,并得到一些有趣的结论.随后在多尺度样本熵分析特性基础上提出一种评估流量时间序列健康度的方法,通过对真实网络流量和仿真流量的实验,表明该方法简单有效,能够准确合理评估网络流量的健康程度.

关键词：多尺度分析样本熵异常检测流量分析流量矩阵

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基于小波变换样本熵和深度核极限学习机的电压暂降源辨识

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西安理工大学学报 2022年第1期38卷 142-150页

作者：汪颖敬志凤四川大学电气工程学院四川成都610065

电压暂降源的准确辨识是电压暂降治理决策和责任划分的基础。本文针对电压暂降源辨识困难问题,以信号处理和机器学习为基础,提出了一种基于小波变换样本熵和深度核极限学习机的电压暂降源辨识方法。利用小波变换对电压暂降信号进行分解... 详细信息

电压暂降源的准确辨识是电压暂降治理决策和责任划分的基础。本文针对电压暂降源辨识困难问题,以信号处理和机器学习为基础,提出了一种基于小波变换样本熵和深度核极限学习机的电压暂降源辨识方法。利用小波变换对电压暂降信号进行分解,并计算分解后的小波系数的样本熵,以构成特征向量。基于极限学习机和自编码器理论并引入核函数构建深度核极限学习机模型,并将特征向量作为模型输入,通过多次训练和参数调试,获得最优参数。利用训练好的模型对输入数据进行辨识,以实现电压暂降源的辨识。结果表明,所提方法的准确率高、抗噪声性能好。

关键词：电压暂降源小波变换样本熵深度核极限学习机性能评价指标

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基于样本熵和SVM的滚动轴承故障诊断方法研究

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中国测试 2020年第11期46卷 37-42页

作者：但长林李三雁张彬四川大学锦城学院智能制造学院四川成都611731 重庆邮电大学先进制造工程学院重庆400065

滚动轴承状态监测信号一般表现出复杂的非平稳、非线性,从而需要研究非平稳信号分析与非线性特征提取的故障诊断方法。为此,该文研究一种基于振动信号分解样本熵特征和SVM分类器的滚动轴承故障诊断方法。首先,通过改进的自适应白噪声完... 详细信息

滚动轴承状态监测信号一般表现出复杂的非平稳、非线性,从而需要研究非平稳信号分析与非线性特征提取的故障诊断方法。为此,该文研究一种基于振动信号分解样本熵特征和SVM分类器的滚动轴承故障诊断方法。首先,通过改进的自适应白噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)算法将原始振动信号分解成一系列的本征模态函数;然后,将本征模态函数重构到相空间,分析提取样本熵特征以描述滚动轴承的运行状态;最后,构建和训练SVM多分类器以实现滚动轴承正常、故障状态的智能诊断。滚动轴承故障模拟实验台的案例研究结果表明,基于样本熵和SVM可以较准确地进行滚动轴承不同故障模式、不同故障尺寸的诊断。

关键词：滚动轴承故障诊断样本熵 SVM 状态监测

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基于样本熵的改进小波降噪在微电机质量检测中的应用

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机床与液压 2022年第7期50卷 158-163页

作者：马贤武刘其洪李漾兰钦泓李伟光华南理工大学机械与汽车工程学院广东广州510641 佛山衡生医疗自动化有限公司广东佛山528225

微型电机振动信号信噪比低,环境噪声复杂,对噪声信号进行有效去除是对其进行质量检测的关键步骤。针对传统小波降噪阈值函数连续性差、降噪效果不理想等问题,提出一种基于样本熵的改进小波阈值函数,能够根据信号混乱程度自动对阈值函数... 详细信息

微型电机振动信号信噪比低,环境噪声复杂,对噪声信号进行有效去除是对其进行质量检测的关键步骤。针对传统小波降噪阈值函数连续性差、降噪效果不理想等问题,提出一种基于样本熵的改进小波阈值函数,能够根据信号混乱程度自动对阈值函数进行调节。仿真结果表明:在低信噪比环境下,基于样本熵的改进阈值函数降噪效果明显优于传统阈值函数和普通改进阈值函数,信号信噪比得到显著提升。对微型电机异音信号进行降噪处理和特征提取,结合SVM分类器进行训练测试,试验结果表明:改进的小波降噪算法能够有效去除电机信号环境噪声,提取有效的信号特征,对出厂电机性能优劣进行准确判断。该方法将为微型电机厂家大规模质量检测提供理论依据和支持。

关键词：微型电机小波降噪样本熵信噪比 SVM

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基于样本熵和蜻蜓算法优化SVM的电能质量扰动识别和诊断研究

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电力电容器与无功补偿 2019年第1期40卷 115-122页

作者：屈高强王承民齐彩娟赵亮刘涌陈万喜国网宁夏电力公司经济技术研究院银川750001 上海交通大学上海200240 上海博英信息科技有限公司上海200240

为了避免支持向量机预测结果易受惩罚因子和核函数参数参数选择的影响,提出一种DA算法优化SVM的电能质量扰动诊断和识别模型,实现电能质量扰动最优化诊断和识别。首先运用EMD将电能质量扰动信号进行分解,之后计算各尺度下的IMF分量的样... 详细信息

为了避免支持向量机预测结果易受惩罚因子和核函数参数参数选择的影响,提出一种DA算法优化SVM的电能质量扰动诊断和识别模型,实现电能质量扰动最优化诊断和识别。首先运用EMD将电能质量扰动信号进行分解,之后计算各尺度下的IMF分量的样本熵,并将其作为电能质量扰动信号的特征向量,建立SVM的电能质量扰动信号的识别模型。实验结果表明,与GA_SVM、PSO_SVM和DE_SVM相比,本文提出的算法DA_SVM可以有效提高电能质量扰动识别的准确率,收敛速度快,为电能质量扰动诊断和识别提供新的方法和途径。

关键词：样本熵支持向量机蜻蜓算法电能质量经验模态分解

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基于脑电样本熵功率谱的VR诱发晕动症分析

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电子测量技术 2022年第20期45卷 43-52页

作者：柴立宁化成城周占峰南京信息工程大学自动化学院南京210044 南京信息工程大学江苏省智能气象探测机器人工程研究中心南京210044

如今,虚拟现实(VR)技术已在各个领域得到广泛应用,但很多VR系统在带给用户沉浸式体验时会使其产生一种不适症状——虚拟现实晕动症。为弄清虚拟现实晕动症对大脑神经活动的作用,本研究招募被试者利用头戴式VR体验虚拟现实晕动症诱发场景... 详细信息

如今,虚拟现实(VR)技术已在各个领域得到广泛应用,但很多VR系统在带给用户沉浸式体验时会使其产生一种不适症状——虚拟现实晕动症。为弄清虚拟现实晕动症对大脑神经活动的作用,本研究招募被试者利用头戴式VR体验虚拟现实晕动症诱发场景,记录体验前及过程中被试者的脑电信号。采用样本熵及功率谱方法提取不同状态下被试者脑电特征,并进行显著性检验。从全频段来看,在电极F8、F12、CZ、CPZ及OZ处的样本熵均值具有显著性差异,在电极F7、T7及T8处的功率谱均值具有显著性差异(P<0.01);从分频段来看,在Delta及Theta频段的样本熵均值及功率谱均值同时具有显著性差异(P<0.01)。研究结果表明,样本熵与功率谱分析结果可能与虚拟现实晕动症有关,有望成为度量虚拟现实病的有效指标。

关键词：虚拟现实晕动症脑电信号样本熵功率谱显著性检验

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基于样本熵和模式识别的脑电信号识别算法研究

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计算机工程与科学 2020年第8期42卷 1482-1488页

作者：沈晓燕王雪梅王燕南通大学信息科学技术学院江苏南通226019 南通大学神经再生协同创新中心江苏南通226019

脑-机接口BCI是一种实现人脑和外部设备通信的新兴技术。基于时频特性进行特征提取的传统方法无法体现EEG信号的非线性特征。为了进一步提高分类的准确率,首先采用小波阈值降噪的预处理方法提高了EEG信号的信噪比。然后结合非线性动力... 详细信息

脑-机接口BCI是一种实现人脑和外部设备通信的新兴技术。基于时频特性进行特征提取的传统方法无法体现EEG信号的非线性特征。为了进一步提高分类的准确率,首先采用小波阈值降噪的预处理方法提高了EEG信号的信噪比。然后结合非线性动力学的样本熵参数,对3种想象运动的脑电信号进行特征提取,保留了脑电信号的非线性特征。其中,运动想象MI脑电信号的研究一直都是BCI这一高速发展领域的重点目标。还研究了支持向量机、LVQ神经网络和BP神经网络3种分类器。通过实验结果对比发现,BP神经网络具有较高的识别率,更适用于脑电信号的分类识别。

关键词：样本熵特征提取 BP神经网络模式识别

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基于小波包分解和样本熵的电磁干扰分析方法

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海军工程大学学报 2011年第5期23卷 82-87页

作者：张涛任志良孙常存李耀波海军工程大学兵器工程系 92538部队

为了定量分析不同状态下电磁环境的变化,并有效提取电磁环境变化的干扰特征,提出了基于小波包分解和样本熵的电磁干扰分析方法。首先,对电磁环境的样本信号进行小波包分解,然后分别计算分解后各频带信号的能量谱系数和样本熵,通过能量... 详细信息

为了定量分析不同状态下电磁环境的变化,并有效提取电磁环境变化的干扰特征,提出了基于小波包分解和样本熵的电磁干扰分析方法。首先,对电磁环境的样本信号进行小波包分解,然后分别计算分解后各频带信号的能量谱系数和样本熵,通过能量谱系数和样本熵这两个指标的对比,综合判断电磁环境是否发生变化。仿真分析表明:样本熵可以弥补能量谱系数无法区分频率间隔较小的频率成分这一缺点。最后,通过某电子设备不同工作状态下电磁环境的实验分析,验证了该方法的可行性和有效性。

关键词：电磁干扰电磁环境小波包分解样本熵能量谱系数

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顺序形态滤波与样本熵在转子故障特征提取中的应用

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制造业自动化 2013年第7期35卷 79-81页

作者：张文斌红河学院工学院蒙自661100

结合顺序形态滤波方法与非线性动力学参数样本熵,提出一种新的转子故障特征提取方法。首先引入循环统计学的思想对传统形态滤波方法进行改进,定义了顺序形态滤波器,并结合实际选用最简单的直线结构元素,对实测转子振动信号进行顺序形态... 详细信息

结合顺序形态滤波方法与非线性动力学参数样本熵,提出一种新的转子故障特征提取方法。首先引入循环统计学的思想对传统形态滤波方法进行改进,定义了顺序形态滤波器,并结合实际选用最简单的直线结构元素,对实测转子振动信号进行顺序形态滤波降噪预处理;然后计算降噪后信号的样本熵,包括转子正常、不平衡、不对中、油膜涡动和碰摩等五种工况的振动信号;最后将样本熵作为特征,依据不同的故障对应不同的样本熵分布,对各种故障状态进行评价.转子系统故障识别的实例验证了该方法的可行性和有效性。

关键词：顺序形态滤波样本熵降噪特征提取分类转子

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加速度计信号的小波形态滤波与样本熵分析

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自动化仪表 2014年第5期35卷 22-25页

作者：陈雪冬陈硕红徐伟中国工程物理研究院电子工程研究所四川绵阳621000 西南科技大学信息工程学院四川绵阳621000

针对石英挠性加速度计的测量精度会受到噪声的影响而降低的问题,采用融合小波分析和数学形态学的方法对测量信号进行降噪处理。在采用统计参数的同时,提出了将样本熵复杂度指标用于降噪效果的评价参数,并分别在重力场静态条件和离心机... 详细信息

针对石英挠性加速度计的测量精度会受到噪声的影响而降低的问题,采用融合小波分析和数学形态学的方法对测量信号进行降噪处理。在采用统计参数的同时,提出了将样本熵复杂度指标用于降噪效果的评价参数,并分别在重力场静态条件和离心机动态条件下进行试验测试。试验结果表明,所采用的方法能有效去除加速度信号中的噪声,同时较好地保留了原始信号的主要特征,且样本熵能够有效描述加速度信号的复杂度和稳定性。

关键词：石英挠性加速度计降噪小波变换形态滤波样本熵

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