基于共振峰谐波特征和支持向量机的VDR人声检测方法

针对VDR人声检测的特殊要求,从语音的产生机理出发,结合驾驶室环境下各种声音特点,提出了基于共振峰谐波特征和支持向量机的人声检测方法。首先采用线性预测分析方法提取共振峰频率,再从线性预测分析的残差信号中提取低频段谐波个数和谐波频率间隔的方差,作为人声检测的主要特征参数,然后用支持向量机分类器进行人声检测,以在驾驶室内实际采集的多种语音和非语音构成语料库进行实验,得到了较高的检测正确率。     

高噪声背景下舰船指挥舱大词汇量连续语音识别方法

传统的舰船指挥舱大词汇量连续语音识别方法存在着识别错误率高的缺陷,为此提出高噪声背景下舰船指挥舱大词汇量连续语音识别方法研究。对采集的连续语音信号进行预加重和预处理,以预处理后的连续语音信号为基础,采用多通道语音增强方法对连续语音信号进行增强,得到纯净连续语音信号估计,采用CDMFCC方法对纯净连续语音信号特征参数进行提取,通过CDHMM方法实现了高噪声背景下舰船指挥舱大词汇量连续语音的识别。通过实验得到,提出的舰船指挥舱大词汇量连续语音识别方法识别错误率比传统方法低了16%,说明提出的舰船指挥舱大词汇量连续语音识别方法识别性能更好。     

无线网络的舰船识别方法

舰船识别依赖特征参数与待分类数据的联系,现有识别方法未挖掘信号隐性特征,影响可识别范围,基于无线网络提出一种舰船识别方法。对舰船信号进行预处理,计算短时能量和过零率,判断信号起始点。利用卷积神经网络挖掘样本信号的显性和隐性特征参数,并构建舰船识别模型对特征参数进行训练,得到最优分类面即为识别结果。实验结果表明,本文提出的识别方法能实现一对一的舰船识别,并且可识别范围大于基于SAR图像和基于稀疏信号分解算法的识别方法,基本上可覆盖全部的目标识别区域,有助于实际海洋环境的舰船监测。     

舰船辐射噪声非线性频谱特征提取与应用

舰船辐射噪声分类识别一直是被动声呐面临的难题,提取舰船辐射噪声的频谱特征来实现分类识别是一种常用的方法。基于舰船辐射噪声频谱特征主要聚于低频段的特点,按照稀疏分解的原理,通过构造完备的非线性频谱字典,提出了一种舰船辐射噪声非线性频谱特征提取方法。对海上实录的多种型号和多种工况的大量噪声样本进行了特征提取,采用最近邻分类器对辐射噪声样本进行了分类识别实验,结果表明,非线性频谱特征的正确分类识别概率高于线性频谱特征的正确分类识别概率。     

舰船辐射噪声非线性频谱特征提取与应用

舰船辐射噪声分类识别一直是被动声呐面临的难题,提取舰船辐射噪声的频谱特征来实现分类识别是一种常用的方法。基于舰船辐射噪声频谱特征主要聚于低频段的特点,按照稀疏分解的原理,通过构造完备的非线性频谱字典,提出了一种舰船辐射噪声非线性频谱特征提取方法。对海上实录的多种型号和多种工况的大量噪声样本进行了特征提取,采用最近邻分类器对辐射噪声样本进行了分类识别实验,结果表明,非线性频谱特征的正确分类识别概率高于线性频谱特征的正确分类识别概率。     

一种基于多频谱特征的舰艇识别方法

多频谱技术是红外探测中的一种重要方法。利用这种方法研究雷达信号的多频谱特征，讨论利用多频谱特征识别目标的方法，并利用神经网络的方法对这种识别技术进行验证，得到了很好的效果。     

基于阶次提取法的轴系轴心轨迹分析

针对轴系原始轴心轨迹不易识别的问题,采用阶次提取法对轴心轨迹进行提纯。以轴系试验台为基础,使用电涡流位移传感器测量径向平面内两垂直方向的振动信号,在Lab VIEW中对信号进行处理并合成轴心轨迹图,利用等角度采样得到各阶次轴心轨迹,然后利用Gabor变换对感兴趣的阶次进行时域重构并叠加得到提纯后的轴心轨迹图,最后选用适当的轴心轨迹特征参数表征轴系校中的状态。实验结果表明,阶次提取法具有较好的提纯效果,提取的轴心轨迹特征参数能有效反映轴系的校中状态。     

《2006航运业薪酬福利水平报告》解读

对某舰的单臂尾轴架,采用军标规范中的经验公式对其横向一阶的频率进行了计算;采用有限元数值计算方法,用三维的体单元建立了单臂尾轴架的有限元模型,计算了其前十阶频率和振型;进行了现场的振动特性实验,测得了某舰单臂尾轴架的横向一阶和纵向一阶频率和振型。对所得到的三种结果进行比较研究表明:经验公式计算所得的结果同实验结果相差较大,有限元计算所得的结果同实验结果相差较小;对用于尾轴架振动计算的经验公式应进行进一步的研究;在尾轴架设计时可以采用有限元方法进行振动计算预报。     

基于高阶累积量的近场源三维参数估计算法

针对近场源距离、频率和到达角三维参数的联合估计问题,采用了一种基于高阶累积量理论的对对近场源三维参数联合估计算法。利用几个四阶累积量矩阵构造一个高维的累积量矩阵,然后对其进行特征分解,以求得信号子空间,最终估计出各信号源参量。算法不需要谱峰搜索,适用于任意的加性高斯噪声环境,仿真结果表明算法可以较精确的估计出两个信源的方位角、距离和频率三维参数。     

多分量非均匀采样LFM信号的检测

提出了一种新的基于分数阶Fourier域非均匀采样理论的多分量LFM信号检测方法。给出一种新的非均匀采样方法,建立该方法的模型,得到了非均匀采样LFM信号在分数阶Fourier域的频谱表达式。在此基础上,对多分量非均匀采样LFM信号进行了检测研究。与传统的LFM信号检测方法相比,该方法具有较好的检测信号的能力,同时减少了运算量,满足了实时性要求。     

某舰单臂尾轴架振动特性研究

对某舰的单臂尾轴架，采用军标规范中的经验公式对其横向一阶频率进行了计算；采用有限元数值计算方法，用三维的体单元建立了单臂尾轴架的有限元模型，计算了其前十阶频率和振型；进行了实船的振动特性测试，测得了其尾轴架的横向一阶和纵向一阶频率和振型。对所得到的三种结果进行比较研究表明：经验公式计算所得的结果同实验结果相差较大，有限元计算所得的结果同实验结果相差较小；对用于尾轴架振动计算的经验公式应作进一步的研究；在尾轴架设计时可采用有限元方法进行振动计算预报。     

一种基于非负矩阵分解的改进FastICA盲源分离方法

针对语音信号线性瞬时混合模型的盲源分离求解问题,提出一种结合非负矩阵分解和负熵最大化的快速不动点迭代算法,结合语音信号的短时平稳性,在预加重、分帧加窗处理的基础上,通过短时傅立叶变换得到频谱,实现语音信号的时频转换,并将幅度谱作为非负矩阵分解算法的输入矩阵,从而得到源混合信号的估计矩阵,然后利用改进的快速不动点独立分量分析算法实现信号分离.仿真结果表明,与传统的基于负熵的快速独立分量分析方法相比,该方法在运行速率方面得到了优化,从而验证了该算法的有效性.     

一种基于船舶辐射噪声信号改进Mel倒谱系数的目标识别方法

基于船舶辐射噪声信号Mel频率倒谱系数(MFCC)的目标类型识别是目前研究的一个热点。现有方法虽然在无噪声环境下具有较好的识别效果,但是在信噪比较低时其识别效果较差。基于此,文章提出了一种改进的提取MFCC特征参数的船舶目标识别方法,该方法在船舶辐射噪声信号的预处理阶段采用多正弦窗来代替传统使用的Hamming窗进行多窗频谱估计,经过计算得到改进的MFCC参数。试验结果表明,相比传统方法提取的MFCC参数,使用该方法提取的MFCC参数分别在不同信噪比的高斯白噪声干扰下,在BP神经网络分类器中的识别率更高,抗噪声的鲁棒性和稳定性更好。     

基于柔度曲率矩阵的加筋板结构损伤识别方法

为了对船舶工程中典型结构即加筋板结构的损伤部位进行准确的损伤识别分析,文章提出了一种基于柔度曲率矩阵的损伤识别方法并进行了仿真分析。首先对加筋板结构进行单元划分,以结构响应通过矩阵的列最大值来建立节点柔度矩阵,并通过二阶微分对柔度值的变化进行放大进而得到柔度曲率矩阵,最后通过柔度曲率矩阵图或者柔度曲率矩阵的行(列)曲率图来判断损伤位置。算例分析表明,该方法损伤定位准确并且具有较高的灵敏度,避免了使用原未损结构的模态参数,只需损伤结构的一阶或者前几阶模态信息就可以有效地进行损伤识别分析。通过大量模拟,给出了加筋板结构损伤的判别图。     

舱室主控系统的差分故障数据重建算法研究

传统的差分故障数据重建算法得到的数据在经过多次迭代后出现误差,导致利用重建后数据构建的图形发生偏移,因此提出一种舱室主控系统的差分故障数据重建算法。分析差分故障数据结构,建立差分故障数据的目标函数模型,在迭代过程中利用故障数据最少的一批数据作为原始样本,优化迭代过程,根据故障数据与矩阵常数的大小,选择局部傅里叶矩阵作为观测矩阵,并通过傅里叶矩阵的变换完成了差分故障数据的重建。仿真实验结果表明,经过3次数据迭代,本文算法得到的数据重建图无明显偏移,验证了提出的舱室主控系统的差分故障数据重建算法的有效性。     

基于柔度曲率矩阵的曲面板结构损伤识别方法

为了对船体中曲面板结构的损伤部位准确地进行损伤识别分析,提出了一种基于柔度曲率矩阵的曲面板结构损伤识别方法并进行了仿真分析.按照Kirchhoff薄板假定对板结构进行单元划分,以结构的响应重建柔度矩阵,并通过类曲率半径方法对柔度值的变化进行放大进而得到柔度曲率矩阵.算例分析表明,该方法损伤定位准确并且具有较高的灵敏度,避免了使用原未损结构的模态参数,所需损伤结构的模态少甚至只需一阶模态信息就可有效地进行损伤识别分析.     

水槽物理模型频率域激电特征分析

频率域(CR)法借助于分析大地总电阻率(包括振幅、实分量和虚分量)及其相位来研究岩矿石标本的电性参数。本文通过对金属和水槽物理模型,利用SIP激电仪,测量其在不同频率下的电阻率,发现其频谱特征。通过大量实验和对实验数据的分析,对金属频率域激电性特征做出分析,为水槽实验提供模型电性参数实验基础。     

三维动态舰船图像颜色特征自动提取及应用研究

以提升舰船颜色特征的应用技术水平,研究三维动态舰船图像颜色特征自动提取和应用方法。通过相机采集三维动态舰船图像颜色特征后,先使用PCA算法获取三维动态舰船图像的颜色特征子空间,再通过K-means聚类算法得到三维动态舰船图像颜色特征,以该颜色特征作为基础,分别利用支持向量机算法和二阶常速模型实现舰船目标识别和航迹跟踪。实验结果表明,该方法可有效提取三维动态舰船图像颜色特征的R、G、B分量,提取舰船图像颜色特征能力较强。将提取到的三维动态舰船图像颜色特征,应用到舰船目标识别和航迹跟踪,可有效识别舰船和跟踪舰船航迹,应用效果较为显著。     

基于HHT边际谱与SVM的柴油机故障诊断方法研究

提出基于希尔伯特黄变换边际谱的柴油机故障诊断方法,对3110型柴油机几种故障工况及正常情况下的缸盖振动信号进行测试,采用抽区间采样分析法对缸盖振动信号进行时域特性分析,得出信号随时间和频率变化的精确表达。尝试以边际谱的最大峰值和最大峰值频率作为特征向量,用SVM分类器对柴油机的工作状态和故障类型识别。实验分析表明,该方法即使在小样本情况下也能准确有效地识别柴油机气门间隙变化和断油故障。     

裂纹损伤对典型船体结构振动频率的影响规律研究

为研究裂纹损伤对典型船体结构振动特性的影响,选择加筋板作为典型船体结构,选择穿透性裂纹作为典型损伤形式。首先利用数值仿真和模型试验对带有裂纹的结构模型固有频率计算方法进行了研究,在此基础上针对边裂纹和中间裂纹2种形式进行了大量的仿真计算,得到模型各阶固有频率、频率变化率随裂纹位置和长度变化的规律。研究结果表明,结构各阶固有频率以及频率变化率对裂纹较为敏感,可以作为裂纹识别的特征参数。同时,试验和仿真计算结果数据也可以为裂纹损伤识别研究提供训练样本和验证样本。