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波形特征与统计特征相结合的局部放电脉冲分类方法 被引量:5
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作者 夏云峰 高胜友 +3 位作者 陈锡阳 桂峻峰 何文 杨巧源 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2015年第8期146-151,共6页
当不同类型的局部放电脉冲具有相似的波形特征的时候,应用等效时频特征进行脉冲的分类将遇到一定的困难。笔者在保证每个网格中包含有足够的样本数量用于统计分析的原则下,对局部放电脉冲等效时频谱图进行网格状划分与合并。对每个网格... 当不同类型的局部放电脉冲具有相似的波形特征的时候,应用等效时频特征进行脉冲的分类将遇到一定的困难。笔者在保证每个网格中包含有足够的样本数量用于统计分析的原则下,对局部放电脉冲等效时频谱图进行网格状划分与合并。对每个网格内的脉冲,提取该网格内所有脉冲信号的6个统计参数,连同该网格内所有脉冲的平均等效时长和平均等效频率一起共8个参数作为分类的特征量。将每个网格中的所有脉冲视作同一类型的放电,对从各个网格中提取的特征量进行聚类分析,从而得到每个网格的分类结果,达到脉冲分类的目的。该方法将局部放电模式识别中常用的统计特征与放电脉冲的波形特征结合起来,应用该方法对于两类模拟缺陷所产生的局部放电信号进行了分类,其综合分类结果优于直接采用等效时频特征的分类方法,而且两类脉冲分类的准确性比较均衡。研究结果表明,该方法可以在一定程度上提高分类的准确率,实现对不同类型的放电脉冲之间以及放电脉冲与干扰脉冲之间的有效分离。 展开更多
关键词 局部放电 脉冲分类 波形特征 统计特征 聚类分析
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基于小波互信息的辐射源脉冲分类
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作者 胡建伟 杨绍全 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2005年第11期1895-1898,共4页
针对电子支援系统中实时识别截获的雷达信号类型,提出了一种基于小波互信息准则的辐射源脉冲分类方法。该方法首先对辐射源脉冲信号进行小波变换,获得不同尺度、不同时移下时频面的小波特征集,然后利用Parzen窗密度估计方法对小波特征... 针对电子支援系统中实时识别截获的雷达信号类型,提出了一种基于小波互信息准则的辐射源脉冲分类方法。该方法首先对辐射源脉冲信号进行小波变换,获得不同尺度、不同时移下时频面的小波特征集,然后利用Parzen窗密度估计方法对小波特征集的小波系数估计出其概率密度函数,从而计算出已知脉冲类和所有脉冲实现之间的互信息,用单个脉冲即可实现不同辐射源的脉冲分类。计算机仿真结果表明了方法的有效性。 展开更多
关键词 脉冲分类 互信息 小波变换 概率密度估计
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基于t-SNE与CFSFDP算法的多源局部放电脉冲分类技术 被引量:5
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作者 史强 刘鹍 +1 位作者 李金嵩 李福超 《中国电力》 CSCD 北大核心 2022年第5期102-110,共9页
为解决在进行多源局部放电脉冲分类时因等效时频特征分布重叠而导致的脉冲无法有效分离的问题,提出一种基于t-SNE与CFSFDP算法的局部放电脉冲分类技术。该技术首先通过一种相位同步装置同时采集放电脉冲信号与其对应的相位信息,以单一... 为解决在进行多源局部放电脉冲分类时因等效时频特征分布重叠而导致的脉冲无法有效分离的问题,提出一种基于t-SNE与CFSFDP算法的局部放电脉冲分类技术。该技术首先通过一种相位同步装置同时采集放电脉冲信号与其对应的相位信息,以单一放电脉冲的时频谱图作为对象,通过t-SNE算法对频谱数据进行降维,再对降维结果进行CFSFDP聚类,最后结合由相位同步装置采集到的相位信息对不同放电脉冲的PRPD谱图进行重构进而进行下一步分析。实验结果表明,基于t-SNE与CFSFDP的方法能有效地将不同放电脉冲进行分类,结合相位同步装置重构出的PRPD谱图符合放电特征。 展开更多
关键词 多源局部放电 脉冲分类 t-SNE CFSFDP 相位同步装置
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基于像素偏移值信号增强算法的单脉冲候选体分类方法研究
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作者 扈钰 马硕 《德州学院学报》 2023年第4期16-21,38,共7页
时域射电领域观测活动经常产生海量的数据,而随着深度学习技术近几年来的不断发展,以在海量的数据流中识别可能的单脉冲侯选体成为主流方法。相对于传统的脉冲星搜寻方法,使用深度学习领域的技术可以缩短搜寻时间,提高搜寻效率,同时能... 时域射电领域观测活动经常产生海量的数据,而随着深度学习技术近几年来的不断发展,以在海量的数据流中识别可能的单脉冲侯选体成为主流方法。相对于传统的脉冲星搜寻方法,使用深度学习领域的技术可以缩短搜寻时间,提高搜寻效率,同时能达到极高的预测精度。本文提出了一种像素偏移值信号增强算法,采用经ImageNet预训练、以EfficientNet-B0为骨干网络的迁移学习模型,可以直接处理来自射电望远镜的原始、高时间分辨率的数据集,不需要消色散,此方法亦可以应用于FRB侯选体的发现。实验证明,在来自FAST官方网站的数据集测试中,该模型可达到92.0%的召回率以及90.1%的精确率。经对比,本文提出的像素偏移值信号增强算法使得模型的Recall提高了45.8%,Precision提高了17.5%,Accuracy提高了26.3%,以及F1-score提高了31.1%。 展开更多
关键词 脉冲分类 迁移学习 EfficientNet-B0 像素偏移值信号增强
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基于径向基函数神经网络的多电极阵列信号脉冲电位的分类 被引量:1
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作者 李颖 刘海龙 《生物医学工程研究》 2006年第1期1-4,8,共5页
通过径向基函数神经网络的分析,对神经元脉冲电位信号提出了新的分类方法。对原始信号进行峰电位检测,获得脉冲电位信号样本,以主成分进行预分类,选取与类中心方差小的典型脉冲电位集合作为径向基网络的训练样本,让神经网络进行自适应学... 通过径向基函数神经网络的分析,对神经元脉冲电位信号提出了新的分类方法。对原始信号进行峰电位检测,获得脉冲电位信号样本,以主成分进行预分类,选取与类中心方差小的典型脉冲电位集合作为径向基网络的训练样本,让神经网络进行自适应学习,以实现对原始信号的分类。仿真结果表明,在对模拟的脉冲电位信号进行分类时此方法的错误率比主成分聚类法和形状聚类法小。多电极细胞外记录的海马神经元细胞电活动信号应用此方法分类也取得了较好的效果。 展开更多
关键词 径向基函数神经网络 脉冲电位分类 多电极阵列 主成分分析 海马神经元网络
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普氏蹄蝠声呐脉冲序列与结构形变的模式匹配
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作者 刘彦茗 张舒心 杨璐慧 《声学技术》 CSCD 北大核心 2021年第2期269-274,共6页
普氏蹄蝠的声呐系统具有显著的动态特性,包括声呐结构的动态形变(鼻叶运动、耳廓运动)和超声脉冲序列的动态调整(脉冲数目、激发时刻等)。为了研究这两种动态特性之间是否存在耦合关系,通过生物实验同步采集普氏蹄蝠的鼻叶运动、耳廓运... 普氏蹄蝠的声呐系统具有显著的动态特性,包括声呐结构的动态形变(鼻叶运动、耳廓运动)和超声脉冲序列的动态调整(脉冲数目、激发时刻等)。为了研究这两种动态特性之间是否存在耦合关系,通过生物实验同步采集普氏蹄蝠的鼻叶运动、耳廓运动和声呐脉冲序列;针对出现频率较高的两种鼻叶/耳廓耦合运动模式,利用神经脉冲模式分类方法(Spike train SIMilarity Space,SSIMS),对其同步的声呐脉冲序列进行分类。分析结果表明,普氏蹄蝠声呐脉冲序列的变化与其声呐系统结构的动态形变相匹配,即不同鼻叶/耳廓耦合运动模式对应不同脉冲数目和脉冲激发时刻的声呐脉冲序列。 展开更多
关键词 普氏蹄蝠 鼻叶/耳廓运动 生物声呐脉冲序列 脉冲模式分类
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Classification of Ultrasonic Signs Pre-processed by Fourier Transform through Artificial Neural Network Using the Echo Pulse Technique for the Identification of Defects in Welded Joints of Structural Steel
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作者 Renata Torres Melo Sotero Maria Clea S. de Albuquerque +2 位作者 Francisco G. de Paula Claudia T. T. Farias Eduardo F. de Simas Filho 《Journal of Mechanics Engineering and Automation》 2015年第5期286-290,共5页
It is due to the need to ensure the security and integrity of equipment, that the non-destructive tests have been increasingly used in the industrial sector. Among these, the ultrasonic pulse echo technique is the mos... It is due to the need to ensure the security and integrity of equipment, that the non-destructive tests have been increasingly used in the industrial sector. Among these, the ultrasonic pulse echo technique is the most used in industry, mainly for its simplicity and efficiency. With one transducer only, it is possible to emit the ultrasonic and receive the echo pulse. The ANNs (artificial neural networks) are artificial intelligence techniques that, when properly trained, align themselves to inspection tests becoming a powerful tool in the detection and fault identification. In this work, the echo pulse technique was used to detect discontinuities in welds, where ANNs were fed from the information obtained by digital signal processing techniques (Fourier transform), to identify and classify three distinct classes of defects. Results showed that with the combination of feature extraction by Fourier transformation and classification with neural networks, it is possible to obtain an automatic defect detection system in welded joints with average efficiency. 展开更多
关键词 Non-destructive testing digital signal processing neural networks echo pulse ultrasound.
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Sea ice concentration over the Antarctic Ocean from satellite pulse altimetry 被引量:1
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作者 YANG YuanDe E DongChen +4 位作者 WANG ,HaiHong CHAO DingBo HWANG CheinWay LI Fei AI SongTao 《Science China Earth Sciences》 SCIE EI CAS 2011年第1期113-118,共6页
Sea ice concentration (SIC) is an important parameter in characterizing sea ice. Limited by the environment and the spatial extent of observation, it is difficult for field work to meet the needs of a large-scale SIC ... Sea ice concentration (SIC) is an important parameter in characterizing sea ice. Limited by the environment and the spatial extent of observation, it is difficult for field work to meet the needs of a large-scale SIC study. However, with its many advantages, such as the ability to make large-scale, high-resolution and long-duration observations, the altimeter can be used to determine SIC on a large scale. Using the correspondence between the satellite pulse altimeter waveform and reflector property, waveform classification is employed. Moreover, this paper develops an algorithm to obtain the SIC from altimeter waveforms. In an actual computation, Pyrz Bay in the Antarctic is taken as an experimental region, and one-year and seasonal SICs are derived from ERS-1/GM waveforms over this study area. Furthermore, altimetric SICs are compared with those of SSMR SSM/I. The results show that the spatial distribution and the regions of maximum SIC determined employing these two methods are consistent. This demonstrates that altimeter data can be used to monitor sea ice. 展开更多
关键词 sea ice concentration ANTARCTIC altimeter waveform SSMR SSM/I ERS-1/GM
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