交通事件小波分解与支持向量机声频识别方法

分析了现有交通事件自动检测和识别方法,提出了应用小波分解与支持向量机相结合的交通事件声频识别方法。将车辆行驶的声音信号进行小波分解,以不同频段的重构信号能量作为特征向量,对由多个支持向量机构成的交通事件分类器进行训练,并对正常行驶、刹车和碰撞事件的声音信号进行识别。试验结果表明:利用车辆声音信号能够正确识别不同的交通事件,识别准确率达95%,识别方法可行。     

基于智能优化方法的SVM电机故障诊断模型研究

为提高电机故障诊断的准确率和有效性,提出了基于智能优化算法的支持向量机电机故障诊断模型.首先采集交流电机不同位置上的振动加速度信号,使用小波包分析方法对所采集的振动加速度信号进行特征提取,将得到的能量比向量作为支持向量机故障诊断模型的输入,使用遗传算法、粒子群优化算法对支持向量机故障诊断模型进行参数优化并进行模型训练,在使用测试样本集对得到的两种故障诊断模型进行分析之后可以看出经过参数优化后的支持向量机模型提高了故障预测的准确率,并且粒子群优化方法具有比遗传算法更高的预测准确率,并极大地减小了优化时间及优化次数.     

基于小波变换与支持向量机的舰船水压信号检测方法

采用小波变换与支持向量机相结合对舰船水压场信号建立检测模型.该方法通过对海浪信号进行小波分解并对某一特定低频频段信号重构,利用支持向量机对重构信号建立预测模型,预测误差值作为特征值对舰船水压信号进行检测.通过检测验算表明此方法的有效性,特别是在低信噪比情况下,仍能较好地检测到目标信号.     

基于SVM和小波边缘检测的车型图像识别

在基于小波边缘检测和SMO算法的基础上进行车型图像识别,首先将待识别目标进行二维小波分解,获取不同尺度下的小波系数,然后对其进行主元分析,得到的主元作为支持向量机的特征量输入.实验结果表明,该方法具有良好的分类性能.     

参数优化VMD对变压器声音信号的故障诊断

变压器内部局放声音信号包含了设备故障特征信息,但是局放声音信号的非线性、非平稳性使得故障特征难以提取,因此现有基于声音信号识别变压器内部故障识别率低.为此,提出模拟退火优化变分模态分解—样本熵的特征提取方法,并与支持向量机结合进行变压器内部局放故障诊断.首先,基于模拟退火算法实现变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)的参数寻优;然后,采用最优参数设定VMD并对故障声音信号进行分解,得到包含故障特征的本征模态函数,进而求取各本征模态函数的样本熵作为对应样本的特征向量;最后,利用支持向量机实现特征向量的识别与分类.模拟实验结果表明,所提出的方法可以有效提取局放故障声音信号的特征,具有较好的故障识别率.     

基于加权FCM算法的轴承故障诊断

提出一种基于特征评估和特征加权FCM算法的滚动轴承故障诊断方法．对原始振动信号提取时域、频域和小波包归一化能量特征，组成联合特征．然后对联合特征进行评价，计算类可分性评价指标．根据该指标大小选取敏感特征，进行特征加权模糊聚类分析，实现对轴承故障状态的自动识别．特征评估克服了传统方法在特征选择上的盲目性，特征加权提高了分类准确率．实例表明，该算法不仅可以可靠识别不同类型的滚动轴承故障，而且可以识别不同程度的故障．     

野外植物波谱中噪声分布规律研究

基于空间相关算法和小波方差估计法,进行了噪声检测.实验表明,野外波谱噪声总体方差数量级介于10-2～10.之间,在350～1 300 nm.野外波谱曲线的噪声方差略高于JPL光谱库中的Conifers,1450 nm和1800 nm附近则噪声相当显著.野外波谱曲线的小波系数能量分布与加性仿真信号不同.在1450 nm和1800 nm附近,噪声在高分解尺度上表现为尖锐毛刺的减少,噪声能量减弱同时在这2个区段的信号总体能量逐渐增大,证明有波谱特征信号存在.野外波谱数据中这种尖锐噪声与2个污噪信号相除得到的复合信号表现出相似的特征,其能量传播特征也相似.     

基于模糊支持向量机的变压器故障诊断

针对支持向量机对训练样本内的噪声和孤立点比较敏感,影响了支持向量机分类性能的弱点,利用模糊支持向量机的学习方法,构建了变压器故障诊断模型．采取一种基于二叉树的多分类方法,使用模糊C均值聚类算法求取模糊支持向量机的模糊隶属度,采用径向基核函数,并利用遗传算法对模糊支持向量机的参数进行寻优．实验结果表明,基于二叉数的模糊支持向量机模型相比BP神经网络、支持向量机有更高的诊断准确率,基于二叉树模糊支持向量机的变压器故障诊断方法是可行的．     

噪声背景下的语音情感识别

为有效实现含噪声的语音信号情感类型的识别,提出了一种基于抗噪声的模糊最小二乘支持向量机的语音情感识别新方法．该方法先提取情感语音的韵律特征和音质特征,再利用模糊最小二乘支持向量机构建最优分类超平面,实现生气、高兴、悲伤和惊奇4种情感类型的识别．试验结果表明,与其他多种语音情感识别方法相比,在不同信噪比下,新方法的情感正确识别率较高,抗噪声识别效果较好,表明了其有效性．     

基于最小二乘支持向量机的乐器音乐分类

提出使用最小二乘支持向量机LS—SVM（Least Squares Support Vector Machines）算法进行乐器音乐分类,从而实现乐器的辩识。在对Ls—sVM理论进行深入探讨的基础上,选择乐器音乐clip作为样本,进行特征提取,提取的特征包括频谱特征,短时自相关系数和MFCC等,然后用最小二乘支持向量机算法进行分类。对古琴、古筝、箜篌和琵琶音乐采取样本进行仿真实验,求得分类准确率和运行时间,同时使用逻辑回归（Logistic Regression）算法进行对比试验,其中最小二乘支持向量机和逻辑回归分类的准确率分别为96．5％和92．5％,且LS—SVM的运行时间比Logist的少。实验结果表明最小二乘支持向量机具有更为优越的分类性能和非线性处理能力,可以推广用于解决其它实际分类问题。     

Radar Emitter Signal Recognition Using Wavelet Packet Transform and Support Vector Machines

This paper presents a novel method for radar emitter signal recognition. First, wavelet packet transform （WPT） is introduced to extract features from radar emitter signals. Then, rough set theory is used to select the optimal feature subset with good discriminability from original feature set, and support vector machines （SVMs） are employed to design classifiers. A large number of experimental results show that the proposed method achieves very high recognition rates for 9 radar emitter signals in a wide range of signal-to-noise rates, and proves a feasible and valid method.     

Feature extraction and modeling of welding quality monitoring in pulsed gas touch argon welding based on arc voltage signal

Arc sensing plays a significant role in the control and monitoring of welding quality for aluminum alloy pulsed gas touch argon welding （GTAW）. A method for online quality monitoring based on adaptive boosting algorithm is proposed through the analysis of acquired arc voltage signal. Two feature extraction algorithms were developed in time domain and frequency domain respectively to extract six statistic characteristic parameters before removing the pulse interference using the wavelet packet transform （WPT）, based on which the Adaboost classification model is successfully established to evaluate and classify the welding quality into two classes and the classified accuracy of the model is as high as 98.81%. The Adaboost algorithm has been verified to be feasible in the online evaluation of welding quality.     

基于小波能谱系数的声发射源特征提取方法研究

研究了基于小波能谱系数的声发射源特征提取方法,利用小波变换对典型声发射源的波形信号进行了分析,获取其频域特征.采用小波能谱系数描述信号能量在每个频率范围的分布情况,以区别各种不同的声发射源.利用该方法对港口链斗卸船机现场测试获取的裂纹声发射信号进行了小波分析和特征提取,结果表明,该方法能合理地描述缺陷的声发射特征.     

Automatic product image classification with multiple support vector machine classifiers

For the task of visual-based automatic product image classification for e-commerce, this paper constructs a set of support vector machine (SVM) classifiers with different model representations. Each base SVM classifier is trained with either different types of features or different spatial levels. The probability outputs of these SVM classifiers are concatenated into feature vectors for training another SVM classifier with a Gaussian radial basis function (RBF) kernel. This scheme achieves state-of-the-art average accuracy of 86.9% for product image classification on the public product dataset PI 100.     

基于深度时频特征的机车轴承故障诊断

针对现有机车轴承诊断方法存在故障特征提取不理想、诊断精度低等问题，提出了一种基于深度时频特征的机车轴承故障诊断新方法；利用双通道一维和二维卷积神经网络(CNN)分别对输入的一维原始信号和连续小波变换(CWT)提取的二维时频信号进行深度特征提取；为使输入的一维原始信号简单而有效地反映出信号在时域的全局特征，上通道使用一维CNN，为使输入的二维时频域信号能多角度地反映出信号的细微局部变化，下通道使用二维CNN；在融合层中将上下通道特征自动融合成一个新的深度时频特征，并将提取到的深度融合时频特征经归一化指数函数进行故障分类识别；在此基础上，分析了某局机务段实测的7种机车轴承数据，验证了本文方法的实际工程应用价值。研究结果表明:基于深度时频特征的机车轴承故障诊断方法对7种机车轴承故障的平均诊断精度达到了100%，与一维CNN模型、二维CNN模型和支持向量机(SVM)模型相比，平均诊断精度分别提高了0.7%、1.9%和2.2%；本文方法提取的深度时频特征中每类故障分布间隔规则有序，类内间距很小，而单个一维CNN模型和二维CNN模型提取的特征的每类故障分布间隔不规则，类内间距较大，说明基于深度时频特征的机车轴承故障诊断方法提取深度特征的能力优越，是一种解决机车轴承故障诊断问题的有效模型。      

Forecasting of stock returns by using manifold wavelet support vector machine

An admissible manifold wavelet kernel is proposed to construct manifold wavelet support vector machine(MWSVM) for stock returns forecasting.The manifold wavelet kernel is obtained by incorporating manifold theory into wavelet technique in support vector machine(SVM).Since manifold wavelet function can yield features that describe of the stock time series both at various locations and at varying time granularities,the MWSVM can approximate arbitrary nonlinear functions and forecast stock returns accurately.T...     

Efficient iris recognition via ICA feature and SVM classifier

With the increasing demands of security in ournet worked society,the technology for personalidentification works as the main solution to safe-guard people s properties.Biometrics is an alterna-tive to solve the problemand has the advantage thatthey cannot be stolen or forgotten like pass words.Because personal identification numbers or identifi-cation tokens(such as s mart cards)cannot provide ahighlevel of security which can be copied,inspec-ted and/or stolen.They only showthe knowledgeof som…