針對不同織物摩擦聲音的辨別問題,本文在哈爾特征基礎上構建辨別機制,通過不同種類織物摩擦聲音的差異,探索高效的織物摩擦聲音辨別方法。通過摩擦聲音采集裝置采集了4組織物摩擦聲音信號,對采集到的信號提取所有尺度及位移上的哈爾特征來構建1個特征空間;在特征空間中對每個點建立1個相應的辨別器,該辨別器允準該類所有正樣本盡可能多地否決該類負樣本;利用單個負樣本被大量辨別器允準的概率非常小這一特點過濾掉該類全部負樣本;對辨別器進行漸進性選擇以構建辨別器隊列,得到了具有同等辨別力的無序辨別器精簡版本。結(jié)果表明:本文構建的辨別器隊列可在大幅減少辨別器數(shù)量的同時維持織物摩擦聲音辨別的正確率不變。 

【文章來源】：毛紡科技. 2020,48(03)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

摩擦聲音采集裝置

圖1 摩擦聲音采集裝置從4類織物中各選1個具有代表性的試樣進行分析,具有代表性試樣織物摩擦聲音信號見圖2。可以看出,這些信號具有典型的非穩(wěn)定狀態(tài)和衰減特征,使用頻譜分析難以描述其全貌,故本文用哈爾特征進行分析。

利用灰度映射方法可將哈爾特征空間可視化。將p和s分別作為縱坐標和橫坐標,將所有特征點上的值映射到灰度范圍[0, 1],得到摩擦聲音信號的哈爾特征空間可視圖見圖3。圖3示出了與圖2各試樣摩擦聲音信號對應的哈爾特征空間�？梢钥闯�,較亮的區(qū)域代表具有較大值的特征點,較暗的區(qū)域代表具有較小值的特征點。

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3041476