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基于MFCC和HSMM的加工过程信号状态标记
被引量：
1
1
作者
姜东升
周焮钊
李雄伟
《机床与液压》
北大核心
2025年第12期81-86,共6页
针对加工过程中加工信号自动状态标记困难的问题,结合梅尔倒谱系数(MFCC)和隐半马尔科夫模型(HSMM),提出一种适用于单一参数加工场景的模型。该模型通过对振动信号进行预处理和特征提取,利用Baum-Welch算法估计隐半马尔科夫模型的参数,...
针对加工过程中加工信号自动状态标记困难的问题,结合梅尔倒谱系数(MFCC)和隐半马尔科夫模型(HSMM),提出一种适用于单一参数加工场景的模型。该模型通过对振动信号进行预处理和特征提取,利用Baum-Welch算法估计隐半马尔科夫模型的参数,并基于给定的观测序列采用Viterbi方法进行预测,从而根据状态序列得到分割边界,实现信号的标记。在此基础上,搭建基于MFCC和线性判别分析(LDA)降维的隐半马尔可夫(HSMM)时序信号状态标记模型,同时采用查准率P、查全率R以及边界准确性F_(B)等指标来全面评估模型在信号标记任务中的表现。最后验证了MFCC-HSMM模型在单一参数场景下进行信号状态标记的有效性。
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关键词
信号标记
时序信号
序列标记
mfcc-hsmm
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职称材料
题名
基于MFCC和HSMM的加工过程信号状态标记
被引量：
1
1
作者
姜东升
周焮钊
李雄伟
机构
中国航发南方工业有限公司
华中科技大学机械科学与工程学院
出处
《机床与液压》
北大核心
2025年第12期81-86,共6页
基金
国家自然科学基金面上项目(51875224)。
文摘
针对加工过程中加工信号自动状态标记困难的问题,结合梅尔倒谱系数(MFCC)和隐半马尔科夫模型(HSMM),提出一种适用于单一参数加工场景的模型。该模型通过对振动信号进行预处理和特征提取,利用Baum-Welch算法估计隐半马尔科夫模型的参数,并基于给定的观测序列采用Viterbi方法进行预测,从而根据状态序列得到分割边界,实现信号的标记。在此基础上,搭建基于MFCC和线性判别分析(LDA)降维的隐半马尔可夫(HSMM)时序信号状态标记模型,同时采用查准率P、查全率R以及边界准确性F_(B)等指标来全面评估模型在信号标记任务中的表现。最后验证了MFCC-HSMM模型在单一参数场景下进行信号状态标记的有效性。
关键词
信号标记
时序信号
序列标记
mfcc-hsmm
Keywords
signal marking
sequential signal
sequence marking
mfcc-hsmm
分类号
TH16 [机械工程—机械制造及自动化]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于MFCC和HSMM的加工过程信号状态标记
姜东升
周焮钊
李雄伟
《机床与液压》
北大核心
2025
1
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