检索结果-内蒙古大学图书馆

超声无损检测是一种应用十分广泛的无损检测(NDT)方法。它广泛应用于航空航天、石油化工、机车车辆、船舶制造、机械装备、核工业、桥梁以及建筑等行业。超声无损评价是NDT技术用于材料评价的重要组成部分,是NDT行业中一个崭新的发展方向,具有重要的研究价值和广阔的应用前景。材料的无损评价是在不损害材料使用性能的前提下,用来评价被检测对象的完整性的一门学科。它是利用超声换能器的振动产生的超声波与弹性介质相互作用,从而携带大量有关材料性能的信息,这种信息以超声回波信号的形式被接收到。因此,对超声回波信号的处理与分析就成为材料无损评价研究的关键。信号是通过数模转换技术生成的一组数字序列,它作为信息的载体,历来受信息研究、材料研究和无损检测人员的重视。但是,在各类信息传输系统中所传输的信号又往往带有随机性,因此,运用数理统计的理论和方法——统计信号处理技术对信号进行统计分析,进而最终实现有关材料性能信息的有效地提取和优化,是材料研究和无损检测人员所面临的首要问题。时间序列分析是用数理统计和随机过程理论研究随机数据序列的方法,通常是利用模型法实现的,如自回归(ar)模型、arMA模型等。本研究的基本技术路线和宗旨是通过对超声回波信号进行相应的分析,提取模型的特征参数,并与材料的组织形态及其演变过程相关联,最终实现材料的超声无损表征与评价。本文进行材料超声无损评价的具体思路是:在基于时序分析理论的基础上,提取并优化表征20钢不同时效组织形态超声回波信号的自回归(ar)模型参数,并将其用于材料的组织形态的分类和识别。结果表明:利用ar模型参数无损评价20钢的时效组织形态是可行的,对五种组织的识别率可达84%;此外,对Cr5Mo高温时效组织形态和结构钢30Mn2SiV的热处理组织形态识别率分别达到75%和83.3%。

关键词：超声无损评价数字信号处理 ar模型参数组织形态

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总体最小二乘求取ar(1)模型参数

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测绘信息与工程 2012年第3期37卷 1-2,8页

作者：张鹏杰邱卫宁侯贺平李成武汉大学测绘学院武汉大学灾害监测与防治研究中心武汉大学资源与环境科学学院武汉市珞喻路129号430079

针对最小二乘方法求取ar模型参数,引进总体最小二乘方法,通过ar模型的实例计算,结果表明,总体最小二乘可以得到更高精度的模型参数,具有更小的中误差。

关键词：最小二乘总体最小二乘 ar模型参数

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自回归模型参数的最佳辨识矢量及效果分析

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华北工学院学报 2001年第3期22卷 204-207页

作者：赵太勇靳雁霞吉小军华北工学院机械电子工程系山西太原030051

目的　研究用于模式识别的最佳特征矢量提取方法 .方法　基于 ar模型参数 ,利用改进的Fisher判别准则进行提取 .结果　经实测的车辆噪声数据检验表明 ,利用该方法提取的特征矢量具有很好的稳定性 ,且对车辆类别具有较强的识别能力 .

关键词： ar模型参数 Fisher比概率密度分布识别率车辆噪声

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一种有效的声信号特征提取算法及应用

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上海交通大学学报 2003年第11期37卷 1732-1735页

作者：吉小军施文康张国伟上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200030

针对复杂模式识别中的特征提取与选择问题,结合时间序列的参数模型和Fisher判别准则,提出了利用ar模型来拟合模式样本的时间序列,将模型参数作为原始特征矢量,然后在Fish-er鉴别准则函数取极大值的条件下,求得一组最佳鉴别矢量,最后再... 详细信息

针对复杂模式识别中的特征提取与选择问题,结合时间序列的参数模型和Fisher判别准则,提出了利用ar模型来拟合模式样本的时间序列,将模型参数作为原始特征矢量,然后在Fish-er鉴别准则函数取极大值的条件下,求得一组最佳鉴别矢量,最后再将高维原始特征矢量投影到这组矢量空间上来构成低维特征矢量的有效特征提取方法.对6类战场声目标的实测样本数据进行了实际的特征提取,分析了所提取特征的统计分布特性,并采用BP网络对用该算法所提取特征的有效性进行了检验,取得了令人满意的识别效果.

关键词：特征提取 ar模型参数 Fisher判别准则最佳鉴别矢量声信号

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基于自回归模型参数超声无损评价20钢的时效组织

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机械工程材料 2006年第8期30卷 25-27,60页

作者：李萍李会玲李喜孟大连理工大学材料科学与工程学院辽宁大连116024

基于时序分析理论,提取并优化选择表征20钢不同时效组织形态超声回波信号的自回归(ar)模型参数,用于超声无损评价。结果表明:利用ar模型参数无损评价20钢的时效组织形态是可行的,对五种组织的识别率可达84％;此外,对Cr5Mo钢高温时效组... 详细信息

基于时序分析理论,提取并优化选择表征20钢不同时效组织形态超声回波信号的自回归(ar)模型参数,用于超声无损评价。结果表明:利用ar模型参数无损评价20钢的时效组织形态是可行的,对五种组织的识别率可达84％;此外,对Cr5Mo钢高温时效组织形态和30Mn2SiV结构钢的热处理组织形态的识别率分别达到80％和88％。

关键词： ar模型参数时效组织超声无损评价

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一种改进的卡尔曼滤波语音增强法

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计算机应用 2008年第S2期28卷 363-365页

作者：张秀珍伏旭晖王霞河北工业大学信息工程学院天津300401 天津市公安局信息通信处天津300020

提出一种基于谱减法和听觉掩蔽效应的改进的卡尔曼滤波语音增强算法。引入基于谱减法的ar参数估计使卡尔曼算法降低了复杂度和计算量从而易于实现。用卡尔曼滤波滤除噪声的同时结合人耳听觉掩蔽特性设计一个后置感知滤波器,使得从卡尔... 详细信息

提出一种基于谱减法和听觉掩蔽效应的改进的卡尔曼滤波语音增强算法。引入基于谱减法的ar参数估计使卡尔曼算法降低了复杂度和计算量从而易于实现。用卡尔曼滤波滤除噪声的同时结合人耳听觉掩蔽特性设计一个后置感知滤波器,使得从卡尔曼滤波获得的估计误差低于人耳掩蔽阈值,在去噪和语音失真之间取较好的折中。仿真结果表明所提方法优于传统的卡尔曼滤波增强法,能够有效地减少语音失真,并且更符合人耳听觉特性,特别是在低信噪比的情况下,语音具有更好的清晰度和可懂度。

关键词：语音增强谱减法卡尔曼滤波人耳掩蔽效应 ar模型参数

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基于脑机接口的自然人机交互系统研究

基于脑机接口的自然人机交互系统研究

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作者：高莹西安工程大学

学位级别：硕士

随着国家“十三五”计划的提出,脑科学与类脑研究在人类的生活中变得尤为重要。脑机接口技术为人类提供了一种更便捷的通道来实现脑电信号与外界的交流与控制。人机交互技术是未来计算的发展趋势,它将不断的渗入到各行各业中。本课题在... 详细信息

随着国家“十三五”计划的提出,脑科学与类脑研究在人类的生活中变得尤为重要。脑机接口技术为人类提供了一种更便捷的通道来实现脑电信号与外界的交流与控制。人机交互技术是未来计算的发展趋势,它将不断的渗入到各行各业中。本课题在此背景下进行了基于脑机接口的自然人机交互系统的研究。其研究内容主要包含以下三方面:1、通过对MindWave设备进行二次开发,采集肢体动作产生的脑电信号,并用FIR数字滤波器对采集的脑电信号进行滤波以去除伪迹,提高信号的信噪比。2、将滤波后的脑电信号用小波能量熵和ar模型算法进行特征提取,并利用约束超限学习机和卷积神经网络对提取后的信号进行识别分类,对识别后的信号进行分析。分析结果表明,将小波能量熵和ar参数模型组合得到的特征向量用约束学习机进行分类,得到的分类效果相对较好,分类正确率达到87.5%。3、设计人机交互系统,并对其系统进行验证。其验证过程中,被控对象为现有无人机,将识别后的结果转化为特定的控制指令,以驱动无人机的飞行状态。验证结果表明:该系统具有高效的交互效率。本课题主要研究了多种脑电信号特征提取和识别算法,对各种算法处理结果进行对比分析,选择最优算法并应用于人机交互系统之中,最终达到了提高人机交互效率的目的。

关键词：脑机接口人机交互小波能量熵 ar模型参数卷积神经网络超限学习机

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基于高阶谱和支持向量机的电梯故障诊断

基于高阶谱和支持向量机的电梯故障诊断

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作者：徐姗华侨大学

学位级别：硕士

目前随着国家的发展，电梯运用得越来越多，然而，电梯事故率也增大，因此，人们对电梯运行的安全性和及故障的预测提出了更高的要求。考虑到电梯系统的复杂性及其故障的隐蔽性，单靠人力来排除故障是远远不够的。本文的贡献在于采用时... 详细信息

目前随着国家的发展，电梯运用得越来越多，然而，电梯事故率也增大，因此，人们对电梯运行的安全性和及故障的预测提出了更高的要求。考虑到电梯系统的复杂性及其故障的隐蔽性，单靠人力来排除故障是远远不够的。本文的贡献在于采用时间序列的高阶累计量和时间序列的高阶累积量系数的支持向量机结合的方法，对电梯的振动加速度信号进行分析，达到故障识别的目的。电梯运行过程中的振动信号存在明显的非线性、非高斯性的特征，高阶累积量是处理这类信号的有力工具，高阶累积量理论上可以完全抑制高斯噪声（高斯白噪声和色噪声）和对称分布噪声，将其应用于电梯作业的研究中，分析其高阶谱特性，试图找出电梯不同工况下高阶谱图之间的区别;同时，利用高阶累积量建立的自回归（Autoregressive，ar）模型系数作为支持向量机的输入，以电梯的正常和故障状态作为输出，通过支持向量机的自学习能力，达到机器自动识别故障的功能。两种方法结合应用于电梯的信号分析中，可得到以下结论：（1）分析所采集的电梯振动的加速度信号，发现不论电梯处于何种工况，高阶谱图中谱峰分布各不相同，这是由于电梯的信号具有非线性和非高斯性，它们的频率成分以及各频率分量之间发生不同程度的二次相位耦合的结果。（2）对高阶谱进行切片，发现电梯在不同工况下的切片图中，出现的谱峰个数以及谱峰所在的频率位置均不同。因此，从谱图中反映的信息，能有效区分出电梯是处于正常还是故障状态。（3）将高阶累积量所建立的ar模型系数与支持向量机结合应用于电梯的信号分析中，引入核主元分析，以降低支持向量机的输入维数，从而增强支持向量机模型的推广能力。（4）支持向量机对数据建模过程中，惩罚因子及核函数参数的值会影响模型预测的精度，为了选取更好的参数组合，采用交叉验证法优化参数，获得了较高的故障识别率。

关键词：电梯高阶累积量 ar模型参数高阶谱支持向量机

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