本文關(guān)鍵詞：基于最小熵翻卷積的網(wǎng)絡(luò)故障特征提取仿真

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【摘要】：傳統(tǒng)的基于FRFT網(wǎng)絡(luò)故障特征提取方法當(dāng)網(wǎng)絡(luò)信號發(fā)生突變時(shí),由于受到噪聲和信號衰弱的影響,導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)故障特征極其微弱,并且網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和權(quán)值分布成非線性映射,將信號簡單排列成矩陣,無法有效實(shí)現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)故障特征的提取。提出一種基于小波濾波以及最小熵翻卷積的網(wǎng)絡(luò)故障特征提取方法,將突變信號在與之相鄰尺度上的小波系數(shù)直接相乘,依據(jù)閾值對噪聲中的網(wǎng)絡(luò)故障信息進(jìn)行采集并過濾噪聲,使獲取的小波系數(shù)信噪比大大增強(qiáng)。將突變信號小波變換值在幾個(gè)尺度上進(jìn)行計(jì)算,實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)故障特征的初提取。獲取一個(gè)逆濾波器,通過網(wǎng)絡(luò)輸出恢復(fù)網(wǎng)絡(luò)輸入信號,依據(jù)解卷積后獲取的序列對可能估計(jì)值的最優(yōu)解進(jìn)行計(jì)算,求出逆濾波器矩陣,分析了最小熵歸迭代算法的具體實(shí)現(xiàn)過程。仿真結(jié)果表明,所提方法具有很高的準(zhǔn)確性。
【作者單位】： 北京聯(lián)合大學(xué)師范學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 逆濾波器 信噪比 最小熵翻卷積 故障特征
【分類號】：TP393.06
【正文快照】： 1引言當(dāng)前,隨著網(wǎng)絡(luò)的廣泛應(yīng)用,對于網(wǎng)絡(luò)的維護(hù)和管理也隨之更加復(fù)雜[1,2]。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)局部故障時(shí),將出現(xiàn)一系列的沖擊衰減響應(yīng),體現(xiàn)為網(wǎng)絡(luò)信號的突變點(diǎn)[3]。網(wǎng)絡(luò)信號突變點(diǎn)含有豐富的故障特征信息,所以,研究信號突變環(huán)境下的網(wǎng)絡(luò)故障特征提取問題對網(wǎng)絡(luò)的正常運(yùn)行維護(hù)具有重

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本文編號：944049