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基于小波包与倒频谱分析的风电机组齿轮箱齿轮裂纹诊断方法 被引量：65
1
作者 罗毅 甄立敬 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2015年第3期210-214,共5页
为实现风电机组齿轮箱及时有效地监测和维护,提出基于小波包与倒频谱分析的风电机组齿轮箱齿轮裂纹诊断方法。该方法针对齿轮裂纹振动信号为转速频率对啮合频率及其倍频调制的特点,利用小波包分解来识别振动信号中的故障特征,通过小波... 为实现风电机组齿轮箱及时有效地监测和维护,提出基于小波包与倒频谱分析的风电机组齿轮箱齿轮裂纹诊断方法。该方法针对齿轮裂纹振动信号为转速频率对啮合频率及其倍频调制的特点,利用小波包分解来识别振动信号中的故障特征,通过小波包频带能量监测得到故障部位的啮合频率范围;考虑到倒频谱可以分离和提取难以识别的密集调制信号的周期成分,基于倒频谱识别故障部位的转速频率,综合利用两种频谱分析方法得到的啮合频率和转速频率,能诊断故障部位和类型。实验研究表明,该方法能精确地诊断齿轮裂纹故障,并可以实现对风电机组齿轮在复杂环境中退化状态的监测,预防断齿等重大故障的发生。 展开更多
关键词 风电机组齿轮 故障诊断 齿轮裂纹 小波包 倒频谱
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基于倒谱特征和小波包特征熵的直升机声目标识别 被引量：9
2
作者 黄博 高勇 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2007年第6期15-18,23,共5页
提出了一种将倒谱特征和小波包特征熵相结合的直升机声目标识别新算法,首先分析了直升机声信号的特点,计算了声信号的MFCC(MEL频率倒谱系数)、差分MFCC(差分MEL频率倒谱系数)和小波包分解后各个频带内的小波包特征熵组成的特征向量,并... 提出了一种将倒谱特征和小波包特征熵相结合的直升机声目标识别新算法,首先分析了直升机声信号的特点,计算了声信号的MFCC(MEL频率倒谱系数)、差分MFCC(差分MEL频率倒谱系数)和小波包分解后各个频带内的小波包特征熵组成的特征向量,并以此向量输入反向误差传播(Back Propagation,BP)神经网络进行训练,再用训练好的神经网络进行不同直升机型号的识别,最后给出了统计结果。结果表明:该算法对直升机机型的识别有较好的效果。 展开更多
关键词 识别 直升机声信号 MEL倒谱系数 小波包特征熵 特征向量 BP神经网络
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基于改进小波包去噪与梅尔倒谱系数的低信噪比交通环境声音识别 被引量：14
3
作者 王若平 李仁仁 +2 位作者 陈达亮 王东 房宇 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第36期290-295,共6页
随着自动驾驶汽车研究的不断深入,对其环境感知系统提出了更高的要求。为了使自动驾驶汽车适应更复杂的交通环境,研究了低信噪比声学环境感知技术,提出改进的小波包去噪方法;采用经验模态分解(EMD)的方法改进梅尔频率倒谱系数(MFCC)的提... 随着自动驾驶汽车研究的不断深入,对其环境感知系统提出了更高的要求。为了使自动驾驶汽车适应更复杂的交通环境,研究了低信噪比声学环境感知技术,提出改进的小波包去噪方法;采用经验模态分解(EMD)的方法改进梅尔频率倒谱系数(MFCC)的提取;采用支持向量机(SVM)识别模型完成低信噪比交通环境声音识别。实验结果表明,本文提取的去噪方法提高声音事件信噪比的同时保持声音特征,且对噪声有自适应性;改进的MFCC提取方法一定程度上提高了特征参数的抗噪性能。通过对低信噪比交通环境声音去噪和特征参数优化后,其平均识别率比优化前提高了33.34%,并改变了识别率骤降的趋势。 展开更多
关键词 交通环境声音事件 小波包去噪 经验模态分解 梅尔频率倒谱系数 支持向量机
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一种基于临界带宽的新小波包变换算法 被引量：2
4
作者 李杰 刘贺平 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第14期5-7,89,共4页
针对传统语音短时分析技术容易出现丢失信息的现状,提出了一种基于临界带宽的小波包变换算法,该算法借鉴传统倒谱特征参数(MFCC)提取的过程并在该过程中引入临界带宽(Critical Bandwidth)的概念。在基于高斯混合模型的说话人识别系统中... 针对传统语音短时分析技术容易出现丢失信息的现状,提出了一种基于临界带宽的小波包变换算法,该算法借鉴传统倒谱特征参数(MFCC)提取的过程并在该过程中引入临界带宽(Critical Bandwidth)的概念。在基于高斯混合模型的说话人识别系统中进行实验,结果表明在选取不同小波包函数的情况下,该算法所取得的识别率较MFCC参数均有提高。 展开更多
关键词 特征提取 小波包变换 临界频带 Mel频率倒谱系数(MFCC)
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基于小波包和倒频谱分析的颤振特征提取方法 被引量：2
5
作者 王二化 刘忠杰 《机床与液压》 北大核心 2017年第1期173-176,149,共5页
立铣加工过程中的颤振会严重影响工件表面质量和材料去除率,加剧刀具磨损和恶化工作环境。虽然大部分颤振监测系统可以监测到颤振发生,但颤振发生时已经对工件和刀具产生了严重的损伤,因此,需要提前监测到颤振特征。由于加工过程的非线... 立铣加工过程中的颤振会严重影响工件表面质量和材料去除率,加剧刀具磨损和恶化工作环境。虽然大部分颤振监测系统可以监测到颤振发生,但颤振发生时已经对工件和刀具产生了严重的损伤,因此,需要提前监测到颤振特征。由于加工过程的非线性导致振动信号频率成分复杂,单一的时频分析方法难于得到可靠的颤振特征。通过小波包分解确定颤振发生频段并重构该频段信号,通过颤振发生频段的倒频谱辨识稳定、过渡和颤振状态。研究结果表明,该方法可以有效识别立铣加工过程的稳定、过渡和颤振状态。 展开更多
关键词 颤振 立式铣削 小波包分解 倒频谱 特征提取
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基于改进MFCC和能量算子倒谱的语种识别 被引量：13
6
作者 陈思竹 龙华 邵玉斌 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第S02期367-372,共6页
针对广播语音信号低信噪比下语种识别准确率低和鲁棒性差的问题,提出了基于小波包变换改进MFCC和能量算子倒谱特征的语种识别算法。首先,采用小波包变换代替MFCC中的傅里叶变换和Mel滤波得到WMFCC特征参数。在保留人耳听觉感知特性的基... 针对广播语音信号低信噪比下语种识别准确率低和鲁棒性差的问题,提出了基于小波包变换改进MFCC和能量算子倒谱特征的语种识别算法。首先,采用小波包变换代替MFCC中的傅里叶变换和Mel滤波得到WMFCC特征参数。在保留人耳听觉感知特性的基础上提升语音信号的高频分析能力和分析精确度,克服傅里叶变换的局限性。其次,提取Teager能量算子倒谱,得到语音瞬时能量的特性,与改进的MFCC特征参数融合得到新的特征参数TWMFCC。最后,为进一步提升低信噪比语音的识别效果,提出了VMD自适应维纳滤波去噪算法。通过实验对比了所提特征与传统特征的识别效果,所提特征的平均识别准确率显著提升,带噪语音在未进行语音去噪处理的情况下较传统MFCC高13.02%,有效改善了传统特征在低信噪比下识别准确率低的问题,具有较强的抗噪性和鲁棒性。 展开更多
关键词 语种识别 MFCC 小波包变换 能量算子倒谱 GMM-UBM
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小波包变换与Teager能量算子结合的说话人识别 被引量：2
7
作者 祝鹏 王成儒 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第9期187-189,共3页
在说话人识别系统中,语音特征参数的提取是影响系统性能的关键因素之一。在研究了MFCC参数的基础上,结合MFCC参数在信号的低频部分具有高频率分辨率以及小波包变换可以对信号的高频部分进行分解以提高高频部分的频率分辨率的优点,将二... 在说话人识别系统中,语音特征参数的提取是影响系统性能的关键因素之一。在研究了MFCC参数的基础上,结合MFCC参数在信号的低频部分具有高频率分辨率以及小波包变换可以对信号的高频部分进行分解以提高高频部分的频率分辨率的优点,将二者结合,将Teager能量算子引入到信号高频部分的能量参数求解,构造了一种新的混合特征参数,采用支持向量机实现说话人的分类识别。实验结果表明,该特征参数有效提高了说话人辨识系统的识别率。 展开更多
关键词 说话人识别 梅尔频率倒谱系数 小波包变换 TEAGER能量算子
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车内异响自动识别方法研究
8
作者 顾灿松 房宇 王东 《汽车文摘》 2019年第10期21-25,共5页
车内异响的识别是改进优化异响声源的前提。根据异响声音信号非平稳突变的特点,提出一种基于Mel频率倒谱系数、小波包能量和支持向量机的车内异响识别方法。分别提取各种异响声音的Mel频率倒谱系数和小波包能量参数,以此作为支持向量机... 车内异响的识别是改进优化异响声源的前提。根据异响声音信号非平稳突变的特点,提出一种基于Mel频率倒谱系数、小波包能量和支持向量机的车内异响识别方法。分别提取各种异响声音的Mel频率倒谱系数和小波包能量参数,以此作为支持向量机的输入向量,实现对车内常见的4种异响声音的识别。实验结果表明,该方法可有效识别4种常见的车内异响声音,且与实验人员主观评价的方法相比,其分类的准确率可提高到90%以上。 展开更多
关键词 车内异响识别 MEL频率倒谱系数 小波包能量 支持向量机 NVH
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基于MFCC和自编码器的风机设备异常检测系统 被引量：5
9
作者 林施旗 丁兰飒 陈从颜 《工业控制计算机》 2023年第10期47-48,51,共3页
自编码器常常用来对大量无监督的数据进行学习,得到数据的有效特征。因此,自编码器常应用于数据分类、异常检测、数据重构等领域当中。然而,对于工业机械设备的异常检测由于其自身的数据较为接近噪声数据,直接输入自编码器对其的训练难... 自编码器常常用来对大量无监督的数据进行学习,得到数据的有效特征。因此,自编码器常应用于数据分类、异常检测、数据重构等领域当中。然而,对于工业机械设备的异常检测由于其自身的数据较为接近噪声数据,直接输入自编码器对其的训练难度较大,并且提取的特征不容易区分噪声和正常数据。因此,在输入自编码器之前,需要进一步提取数据的特征,再将特征输入自编码器进行学习,以此提高异常检测的准确率。前序的特征选用声音数据的梅尔倒谱系数以及小波包能量共同组成,充分结合人耳听觉特性以及高低频频带的能量。最后,应用设计的硬件系统,采集实际声音数据,并进行验证。实验结果表明该系统对工业风机的异常检测有良好表现。 展开更多
关键词 梅尔倒谱 小波包能量 异常检测 自编码器
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地震信号倒谱分解技术及其在超深层碳酸盐岩储层烃类检测中的应用
10
作者 张永升 黄超 +3 位作者 刘军 张永恒 王兴建 薛雅娟 《物探与化探》 CAS 2024年第6期1618-1625,共8页
地震信号倒谱分解技术是近年来发展起来的一种烃类检测方法,有利于突出宽频带地震信号内某些特定频段的弱流体信息。本文着重研究了基于傅里叶变换倒谱和基于小波包变换倒谱的地震信号倒谱分解技术,并应用于顺北地区超深层碳酸盐岩储层... 地震信号倒谱分解技术是近年来发展起来的一种烃类检测方法,有利于突出宽频带地震信号内某些特定频段的弱流体信息。本文着重研究了基于傅里叶变换倒谱和基于小波包变换倒谱的地震信号倒谱分解技术,并应用于顺北地区超深层碳酸盐岩储层烃类检测。对比分析了共倒谱剖面与传统共频率剖面的特征,进一步详细对比分析了基于傅里叶变换倒谱和基于小波包变换倒谱的一阶和二阶共倒频剖面特征,在此基础上,对比研究了基于傅里叶变换倒谱和基于小波包变换倒谱的烃类检测效果。实际地震数据处理结果表明,倒谱分解技术较常规基于小波变换的谱分解技术时空分辨率更高,能给出更多的细节信息。小波包倒谱分解技术较傅里叶变换倒谱分解技术检测到的地震幅度异常剖面能给出更准确的含气性解释结果。 展开更多
关键词 倒谱分解 傅里叶变换倒谱 小波包倒谱 超深层碳酸盐岩储层
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