船舶电力系统故障特征提取的小波变换方法

船舶电力系统故障时暂态号中包含丰富的特征息,对故障工况暂态号特征息的有效提取是船舶电力系统故障诊断的核内容之一。基于小波变换理论,利用小波分析和小波包能量熵方法,在Matlab仿真环境下,对船舶电力系统电故障暂态号进行了分析和特征息提取。结果表明两种方法都有效地提取了故障特征息,其中小波分析方法有特征向量与故障之间的映射关系简单明了的特点,小波包能量熵方法提取的特征向量与故障之间是一种非性的映射关系,适用于与其他智能故障诊断方法结合。说明特征提取可以为故障的识别与诊断提供基础。     

基于舰船噪声小波包重构子带权重系数的确定方法

文章采用了一种基于小波包分解与能量特征提取的时频域综合分析方法。使用小波包来对舰船噪声进行分解,求取小波包子带系数能量百分比构建子带能量的特征向量,以此作为权重系数,对分解的舰船噪声的各个子带进行加权重构,并将重构信号与原始信号进行时频域比较分析。通过对大量的舰船的实录噪声进行分解重构实验表明,使用此方法重构后的噪声较原始信号特征更为明显,有更强的类别可分性。     

基于特征提取的装备可靠性不确定度量方法

针对当前大型复杂装备可靠性动态变化特性难以量化评估的问题,提出基于特征提取的装备可靠性不确定度量方法,通过提取特征参数,建立运行状态与特征参数之间的逻辑回归模型,改进系统多状态评估方法,识别装备运行过程中的隐患状态,为预防性维修提供决策支持。     

无人驾驶汽车行车环境下鲁棒性声学特征提取算法（双语出版）

无人驾驶汽车在行车过程中，需要通过视觉感知和听觉感知来构建当前周围环境模型，声学事件检测是听觉感知系统构建模型的核心所在。行车环境下声学事件检测系统面临着复杂而强烈的噪声挑战，尤其是行车过程中的风噪。声学事件检测中，常用的声学特征梅尔频率倒谱系数（MFCC）对噪声干扰十分敏感，为了解决这一问题，提出一种谐波梅尔频率倒谱系数（HMFCC）的鲁棒性声学特征提取算法，用于声学事件的目标分类。该算法通过声学信号的谐波模型与MFCC算法相结合，提取目标声学信号中的共振峰频率，改进传统Mel滤波器组，从而增强HMFCC中目标声学信号的中高频分量。研究结果表明：在不同的风噪环境下，基于HMFCC声学特征的检测结果具有较高的精准率和召回率，且在低噪和强噪环境下HMFCC和MFCC之间分类效果差异明显；低噪环境下，几种声学事件的HMFCC特征分类的平均精准率和召回率分别达到82.66%、84.15%，而基于MFCC特征分类检测的平均精准率和召回率只有73.93%、74.61%；随着风噪增强，MFCC特征分类精度严重下降，平均精准率和召回率仅为54.15%、44.95%，HMFCC特征在强噪环境下的平均精准率和召回率为72.16%、69.87%。行车环境下，HMFCC特征不仅可以提高分类的准确率，而且表现出对噪声不敏感的特性。     

基于改进的BP神经网络的车牌识别研究

车牌识别作为目标自动识别技术之一应用非常广泛,本文研究了字符特征提取方法,利用神经网络的方法构建一种改进的BP神经识别网络,最后此基础上对识别系统进行了改进优化,实验结果表明系统具有良好的鲁棒性,系统满足实时车牌识别的要求。     

基于小波变换和奇异值的人脸特征提取

在"基于奇异值特征的人脸识别新途径"的基础上,将小波变换和奇异值分解用于人脸识别的特征提取,更进一步地降低了特征向量的复杂度.实验证明,这种特征提取方法实现简单,识别率高,是一种有效可行的特征提取方法.     

水下目标识别技术的研究

本文分析了水下目标识别技术的研究现状,阐述了水下目标识别技术的基本原理,为了提高水下目标识别的正确率,给出了三种新的研究方法,最后提出了水下目标识别面临的主要困难与亟待解决的问题。     

路面破损自动识别的一种新算法

针对路面破损分类这一难题,提出了一种基于破损密度因子的路面破损分类新算法。对破损密度因子进行了定义和仿真实验,仿真结果表明其对5种常见的路面破损状况的分类效果非常理想。为了进行对比,文中还选择了美国博士论文中的PROXIMITY算法进行比较,两种方法对相同的10几万幅路面样本进行分类试验,试验结果表明,笔者提出的基于破损密度因子的路面破分类方法,整体优于PROXIMITY方法的分类效果。     

基于BP神经网络的手写签名识别方法

手写字符识别是一个难度很大，但却具有广阔的应用前景的研究课题。提出了一种基于BP神经网络的手写签名识别方法，实验表明，采用一个签名的6个真伪样本训练BP网络后，对该签名真伪的正确识别率达到80％以上；如果使用10个真伪样本训练网络，那么该签名的真伪识别率约达90％。     

变速器齿裂及轴承故障建模与故障特征提取

建立了变速器齿裂故障、轴承故障的动力学模型，依据此模型仿真了齿裂故障、轴承内圈、外圈、滚动体故障的故障信号。采用平滑伪维格纳分布提取了这几种故障的特征。结果表明所建模型能提取出故障的特征。