检索结果-内蒙古大学图书馆

光谱学与光谱分析 2016年第11期36卷 3752-3757页

作者：谈宏莹郑德忠李雪徐正侠燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室河北秦皇岛066004

在常温常压下,利用光电导天线式太赫兹时域光谱仪和自行设计的气室,在0.1~3.0THz范围内对甲醇气体进行太赫兹时域光谱测试,测试结果表明,甲醇气体在1.0~3.0THz没有明显的吸收峰,但是在0.1~1.0THz波段存在明显的吸收峰。为了准确测定甲... 详细信息

在常温常压下,利用光电导天线式太赫兹时域光谱仪和自行设计的气室,在0.1~3.0THz范围内对甲醇气体进行太赫兹时域光谱测试,测试结果表明,甲醇气体在1.0~3.0THz没有明显的吸收峰,但是在0.1~1.0THz波段存在明显的吸收峰。为了准确测定甲醇气体的浓度,根据甲醇气体在0.1~1.0THz范围内的15处不同的位置处的特征吸收峰强度和甲醇气体浓度的关系,对十五组不同浓度的甲醇气体进行检测,获得了在特征吸收峰处的差异曲线。基于误差反向传播（BP）神经网络的函数逼近特点,并利用遗传算法（GA）收敛速度较快,不宜陷入局部极值的优点,采用GA优化BP神经网络的初始的权值和阈值,构建了以预测甲醇浓度为目的的数学模型。结果表明,该网络模型适用于体积浓度范围为0.028 3~0.424 6m3·L-1的甲醇的浓度预测,两组样本的平均相对标准误差为1.7%,平均回收率为98%,神经网络误差精度10-1,实测值与期望值的相关系数为0.996 77,基本达到理想预测结果。本成果不仅获得了甲醇气体在太赫兹频段的实验数据,而且发现太赫兹时域光谱法和GA-BP神经网络相结合的方法能有效地检测甲醇气体的体积浓度,为检测甲醇气体浓度提供新的方法。

关键词：光谱学太赫兹时域光谱遗传算法误差反向传播神经网络甲醇

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基于光谱吸收法和荧光法的甲烷和二氧化硫检测系统的研究

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光谱学与光谱分析 2016年第1期36卷 287-291页

作者：王书涛王志芳刘铭华魏蒙陈东营王兴龙燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室河北秦皇岛066004

根据污染气体的光谱吸收特性与荧光特性,设计了一套时分复用检测系统,既可以使用光谱吸收法检测甲烷和二氧化硫又可以使用荧光法检测二氧化硫。系统采用组合可切换光源、共用光路、气室及信号处理部分,首先进行光谱吸收和荧光的特性测量... 详细信息

根据污染气体的光谱吸收特性与荧光特性,设计了一套时分复用检测系统,既可以使用光谱吸收法检测甲烷和二氧化硫又可以使用荧光法检测二氧化硫。系统采用组合可切换光源、共用光路、气室及信号处理部分,首先进行光谱吸收和荧光的特性测量,然后进行光谱吸收法检测甲烷与二氧化硫浓度实验,以及紫外荧光法检测二氧化硫浓度实验。经过光谱吸收和荧光的特性测量得出吸收法测二氧化硫和甲烷的吸收峰处的激发波长分别为280nm和1.64μm,荧光法测二氧化硫最佳激发波长为220nm。经光谱吸收法实验可得甲烷浓度与相对强度的线性关系和二氧化硫浓度与输出电压的线性关系,线性度分别为98.7%,99.2%;经荧光法实验可得二氧化硫浓度与电压成线性关系,线性度达到了99.5%。研究表明,该系统能使用于污染气体的光谱吸收检测和紫外荧光检测。将两种测量方式组合在一起,降低了成本与体积,同时此系统也可用于其他气体的检测,有一定的应用价值。

关键词：紫外荧光光谱吸收 SO2 CH4

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一种改进脑电特征提取算法及其在情感识别中的应用

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生物医学工程学杂志 2017年第4期34卷 510-517,528页

作者：李昕蔡二娟田彦秀孙小棋范梦頔燕山大学电气工程学院生物医学工程研究所河北秦皇岛066004 河北省测试计量技术及仪器重点实验室河北秦皇岛066004 北京工业大学生命科学与生物工程学院北京100124

音乐诱发下的情感状态评估结果可为辅助音乐治疗提供理论支持与帮助。情感状态评估的关键是情感脑电的特征提取,故本文针对情感脑电特征提取算法的性能优化问题开展研究。采用Koelstra等提出的分析人类情绪状态的多模态标准数据库DEAP,... 详细信息

音乐诱发下的情感状态评估结果可为辅助音乐治疗提供理论支持与帮助。情感状态评估的关键是情感脑电的特征提取,故本文针对情感脑电特征提取算法的性能优化问题开展研究。采用Koelstra等提出的分析人类情绪状态的多模态标准数据库DEAP,提取8种正负情绪代表各个脑区的14个通道脑电数据,基于小波分解重构δ、θ、α、β四种节律波;在分析比较小波特征(小波系数能量和小波熵)、近似熵和Hurst指数三种脑电特征情感识别效果的基础上,提出一种基于主成分分析(PCA)融合小波特征、近似熵和Hurst指数的脑电特征提取算法。本算法保留累积贡献率大于85%的主成分,并选择特征根差异较大的特征参数,基于支持向量机实现情感状态评估。结果表明,使用单一小波特征(小波系数能量和小波熵)、近似熵和Hurst指数特征量,情感识别的正确率均值分别是73.15%、50.00%和45.54%,而改进算法识别准确率均值在85%左右。基于改进算法情感识别的分类准确率比传统方法至少能提升12%,可为情感脑电特征提取以及辅助音乐治疗提供帮助。

关键词：音乐情绪小波变换近似熵 Hurst指数主成分分析特征融合

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面向心理压力评估的脑电信号多重分形去趋势波动分析方法研究

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生物医学工程学杂志 2017年第2期34卷 180-187页

作者：李昕孙小棋齐晓英侯永捷田彦秀燕山大学电气工程学院生物医学工程研究所河北秦皇岛066004 燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室河北秦皇岛066004 北京工业大学生命科学与生物工程学院北京100124 前景光电技术有限公司河北秦皇岛066004

本文基于多重分形去趋势波动分析方法(MFDFA)实现了对受试者心理压力状态的评估。研究针对不同心理压力状态下,脑电信号多重分形去趋势波动分析中最优分形阶数确定问题,重点分析了多重分形去趋势波动分析方法中的奇异指数、Hurst指数等... 详细信息

本文基于多重分形去趋势波动分析方法(MFDFA)实现了对受试者心理压力状态的评估。研究针对不同心理压力状态下,脑电信号多重分形去趋势波动分析中最优分形阶数确定问题,重点分析了多重分形去趋势波动分析方法中的奇异指数、Hurst指数等参数与阶数的关系,进而确定最优分形阶数,实现了基于脑电信号多重分形去趋势波动分析的心理压力状态评估。试验采集了14名在校学生有/无心理压力状态下的脑电信号,分别比较了奇异指数、奇异维数、Hurst指数、质量指数与阶数关系,确定了最优分形阶数范围为[—5,5],实现了基于脑电信号β波多重分形去趋势波动分析方法的心理压力状态评估。研究结果表明,心理压力状态下,脑电信号的Hurst指数和质量指数大于无压力状态下,脑电信号的相应参数,随着阶数的变大,Hurst指数减小,趋近于定值,而质量指数增大,奇异值随阶数的变化幅度较明显。本文还比较了有/无心理压力状态下,脑电信号的峰值和奇异谱宽度,结果表明,不同心理压力状态下脑电信号多重分形谱特性不同,心理压力状态下,脑电信号的奇异谱宽度明显大于无压力状态下脑电信号的奇异谱宽度。本文研究结果说明,该方法可以有效地评估心理压力状态,为实现心理压力状态干预,提高心理健康等提供支持与帮助。

关键词：脑电信号多重分形去趋势波动分析奇异谱宽度奇异指数

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基于支持向量机和窗函数的DEMD端点效应抑制方法

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计量学报 2016年第2期37卷 180-184页

作者：孟宗季艳谷伟明王娜燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室

在微分经验模式分解过程中,由于信号端点处极值点不确定,导致在样条曲线构造信号上下包络线的过程中产生端点效应,影响微分经验模式分解的质量。针对此问题,提出一种支持向量机延拓和窗函数相结合的方法来解决微分经验模式分解中的端点... 详细信息

在微分经验模式分解过程中,由于信号端点处极值点不确定,导致在样条曲线构造信号上下包络线的过程中产生端点效应,影响微分经验模式分解的质量。针对此问题,提出一种支持向量机延拓和窗函数相结合的方法来解决微分经验模式分解中的端点效应,通过采用支持向量机对信号两端进行数据延拓,再对延拓后的信号加特殊窗函数处理,减小延拓误差。通过仿真分析和滚动轴承故障诊断实例分析表明,该方法能较好地抑制微分经验模式分解的端点效应,提高信号分解的精度,得到准确的分析结果。

关键词：计量学故障诊断滚动轴承微分经验模式分解端点效应支持向量机窗函数

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基于局部特征尺度分解和形态学分形维数的滚动轴承故障诊断方法

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计量学报 2016年第3期37卷 284-288页

作者：孟宗李良良燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室

提出了一种基于局部特征尺度分解与形态学分形维数的滚动轴承故障诊断方法。首先采用局部特征尺度分解方法将机械故障信号分解为若干个内禀尺度分量，然后利用形态学分形维数计算包含故障特征分量的分形维数，将得到的分形维数作为特征... 详细信息

提出了一种基于局部特征尺度分解与形态学分形维数的滚动轴承故障诊断方法。首先采用局部特征尺度分解方法将机械故障信号分解为若干个内禀尺度分量，然后利用形态学分形维数计算包含故障特征分量的分形维数，将得到的分形维数作为特征量判别信号故障的状态，实验结果表明基于局部特征尺度分解与形态学分形维数的故障诊断方法能够有效识别滚动轴承的内圈故障、外圈故障、滚动体故障和正常状态，实现滚动轴承故障诊断。

关键词：计量学故障诊断滚动轴承局部特征尺度分解数学形态学分形维数

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基于改进奇异值分解和经验模式分解的滚动轴承早期微弱故障特征提取

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计量学报 2016年第4期37卷 406-410页

作者：孟宗谷伟明胡猛熊景鸣燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室

针对滚动轴承早期微弱故障特征难以提取的问题,提出了改进奇异值分解（SVD）和经验模式分解（EMD）的滚动轴承早期微弱故障特征提取方法。首先用多分辨奇异值分解将信号分成具有不同分辨率的近似和细节信号,然后对近似信号用奇异值差分... 详细信息

针对滚动轴承早期微弱故障特征难以提取的问题,提出了改进奇异值分解（SVD）和经验模式分解（EMD）的滚动轴承早期微弱故障特征提取方法。首先用多分辨奇异值分解将信号分成具有不同分辨率的近似和细节信号,然后对近似信号用奇异值差分谱进行消噪,对消噪后的信号进行经验模态分解,将得到的各本征模函数分量进行希尔伯特包络解调,从而获得滚动轴承故障特征信息,最后通过对滚动轴承早期内圈故障的诊断实验证明了该方法的有效性。

关键词：计量学故障特征提取多分辨奇异值经验模式分解轴承故障诊断

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广义S变换的参数优化及在电能质量分析中的应用

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中国科学：技术科学 2016年第6期46卷 593-601页

作者：张淑清李盼张立国胡永涛张航飞任爽燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室秦皇岛066004

针对广义S变换(generalized S-transform,GST)的参数优化困难问题,提出一种GST参数优化方法并应用到电能质量扰动分类与扰动参数检测中.对基频点对应的参数r独立设置突出时域扰动特征,便于其他频点的参数优化专注于频域扰动,使优化后的... 详细信息

针对广义S变换(generalized S-transform,GST)的参数优化困难问题,提出一种GST参数优化方法并应用到电能质量扰动分类与扰动参数检测中.对基频点对应的参数r独立设置突出时域扰动特征,便于其他频点的参数优化专注于频域扰动,使优化后的广义S变换(optimized generalized S-transform,OGST)能同时表征较高精度的时域扰动和频域扰动信息.提出确定r的优化指标,使r的求取具有自适应性和理论依据.基于OGST的时频矩阵,提出4种扰动特征,并设计决策树分类器进行分类识别.同时实现对扰动起止时间、扰动幅值、谐波成分等扰动参数的检测.仿真数据及实测数据分析表明OGST抗干扰能力强、识别精度和检测精度高.

关键词：优化广义S变换参数优化决策树电能质量分析

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基于总体平均经验模式分解近似熵和混合PSO-BP算法的轴承故障诊断方法

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中国机械工程 2016年第22期27卷 3048-3054页

作者：张淑清黄文静胡永涛宿新爽陆超姜万录燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室秦皇岛066004

针对机械系统的非平稳、非线性特性,提出了一种基于总体平均经验模式分解(EEMD)近似熵和混合PSO-BP算法的轴承故障诊断方法。EEMD能够解决EMD的端点效应,改善处理非线性信号时的局限性;引入随机权重和压缩因子来改进粒子群算法,优化BP... 详细信息

针对机械系统的非平稳、非线性特性,提出了一种基于总体平均经验模式分解(EEMD)近似熵和混合PSO-BP算法的轴承故障诊断方法。EEMD能够解决EMD的端点效应,改善处理非线性信号时的局限性;引入随机权重和压缩因子来改进粒子群算法,优化BP神经网络的权值和阈值,解决BP网络的全局收敛问题。将信号经EEMD得到的IMF分量与近似熵结合,组成特征向量,再将构造的特征向量输入到PSO-BP神经网络中进行模式识别。实验及工程应用实例证明了该方法的有效性和优越性。

关键词：轴承故障诊断总体平均经验模式分解近似熵混合粒子群神经网络

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荧光谱及平行因子分析在芝麻油与芝麻香精鉴别中的应用

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计量学报 2016年第6期37卷 657-662页

作者：吴希军田瑞玲杜德琴燕山大学测试计量技术及仪器河北省重点实验室燕山大学理学院

利用FS920荧光光谱仪测量21种芝麻油和同品牌不同批次2种芝麻香精共23个样品的荧光光谱，并对激发一发射荧光谱数据矩阵（EEMs）进行平行因子分析，确定了平行因子分析模型的因子数及各因子的物质基础。综合分析同步三维荧光谱、激发一... 详细信息

利用FS920荧光光谱仪测量21种芝麻油和同品牌不同批次2种芝麻香精共23个样品的荧光光谱，并对激发一发射荧光谱数据矩阵（EEMs）进行平行因子分析，确定了平行因子分析模型的因子数及各因子的物质基础。综合分析同步三维荧光谱、激发一发射三维荧光谱及其等高线光谱图，给出了芝麻油及芝麻香精的峰位、峰数和峰强等特征信息；应用平行因子模型建立了芝麻油及芝麻香精的3因子激发、发射光谱轮廓图和样本因子相对含量图。证实荧光光谱技术和平行因子分析法对芝麻油和芝麻香精进行分析和鉴别的有效性。

关键词：计量学芝麻油芝麻香精荧光谱平行因子分析

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