基于小波包能量及高阶谱的特征提取方法

基于小波包能量及高阶谱的特征提取方法

ID:36739882

大小:879.66 KB

页数:5页

时间:2019-05-14

基于小波包能量及高阶谱的特征提取方法_第1页
基于小波包能量及高阶谱的特征提取方法_第2页
基于小波包能量及高阶谱的特征提取方法_第3页
基于小波包能量及高阶谱的特征提取方法_第4页
基于小波包能量及高阶谱的特征提取方法_第5页
资源描述:

《基于小波包能量及高阶谱的特征提取方法》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库

1、第43卷第6期天津大学学报Vol.43No.62010年6月JournalofTianjinUniversityJun.2010▋基于小波包能量及高阶谱的特征提取方法1,21孙洁娣,靳世久(1.天津大学精密测试技术与仪器国家重点实验室,天津300072;2.燕山大学信息科学与工程学院,秦皇岛066004)摘要:针对广泛存在的油气管道周边安全问题,研究了管道周围地面活动目标产生的震动信号的特性,提出了一种基于小波包能量谱和信号高阶谱分析相结合的特征提取方法来区分不同的活动目标.根据目标产生的地面震动信号是非平稳的特点,采用基于小波包

2、分解能量的方法对信号的各频带进行分解,得到信号在不同频带内的能量分布特性.仅根据能量谱并不能完全区分不同类型信号,通过对信号高阶统计特性的分析,提取出高阶谱特征频率,结合这两种方法提取出的特征作为神经网络的输入向量进行模式识别.通过对实验数据进行分析,单独采用小波包能量特征其平均识别率为88.5%,而采用本文提出的方法平均识别率可以提高到94.6%,验证了文中提出方法的有效性.关键词:特征提取;小波包能量谱;高阶谱分析;地面震动信号中图分类号:TP274.2文献标志码:A文章编号:0493-2137(2010)06-0562-05

3、FeatureExtractionMethodBasedonWaveletPacketEnergyandHigh-OrderSpectrum1,21SUNJie-di,JINShi-jiu(1.StateKeyLaboratoryofPrecisionMeasurementTechnologyandInstrument,TianjinUniversity,Tianjin300072,China;2.CollegeofInformationScienceandEngineering,YanshanUniversity,Qinhuan

4、gdao066004,China)Abstract:Inviewoftheprevalentperipheralsecurityproblemsaroundoilandgaspipelines,characteristicsofseismicsignalsgeneratedbymovingtargetsonthesurroundinggroundhavebeeninvestigatedandafeatureextractionmethodbasedonwaveletpacketenergydistributionandhigh-o

5、rderspectrumanalysishasbeenputforwardtodistinguishthedifferenttargets.Astheseismicsignalsgeneratedbygroundtargetswerenotstable,waveletpacketenergymethodwasusedtodecomposethesignalsatseveralindependentfrequencybandsandtodrawtheenergydistributionfeaturesinthesebands.How

6、ever,thewaveletpacketenergydistributioncouldnotdistinguishthetypesofsignalsverywell.Therefore,high-orderstatisticfeaturesofsignalswereanalyzedandthecharacteristicfrequencieswereextracted.Thefeaturesextractedbasedonwaveletpacketenergydistributionandhigh-orderspectrumwe

7、reinputintotheneuralnetworkaseigenvectorsforpatternrecognition.Experimentresultsindicatethattheaveragerecognitionrateis88.5%withonlywaveletpacketenergyspectrumbasedmethodwhileitincreasesto94.6%withthemethodproposed,thusverifyingitseffectiveness.Keywords:featureextract

8、ion;waveletpacketenergyspectrum;high-orderspectrumanalysis;seismicsignal近年来我国的输油管网因盗窃而受到严重破列的地震检波器进行探测.以色列和美国等已经开坏.常规的泄漏检测技术

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。