在日常生活中,自然現(xiàn)象與人類活動都可能產生一種人耳無法感知的低頻信號,這種信號就是次聲波,它的頻率通常在0.002-20Hz之間。隨著人們對次聲信號研究的深入,它所表現(xiàn)出來的特征信息也被賦予了越來越重要的意義。1996年,全面禁止核試驗條約（CTBT）組織成立,認定次聲信號是4種核試驗檢測的有效途徑之一,將次聲研究推向一個新的高度。模式識別理論在很多科學和技術領域中得到了廣泛重視,次聲監(jiān)測領域也不例外。在實際應用中,監(jiān)測系統(tǒng)采集到的次聲信號存在著大量的自然環(huán)境噪聲,分類識別工作主要是將特定的某種次聲信號從強背景干擾噪聲中提取出來,同時與其他類型的次聲事件進行區(qū)分。區(qū)別于其他領域的模式識別,次聲分類受到兩個因素的制約,一是諸如隕石降落與火箭發(fā)射時產生的次聲信號與其他聲信號相比發(fā)生幾率較小,樣本數量稀缺,基于大數量樣本模型的深度學習理論等分類方法在次聲信號的模式識別中阻礙重重;二是由于次聲信號本身的低頻特性,導致其易受環(huán)境風等背景噪聲的影響。這些因素都會增加使次聲信號達到高準確率分類的難度,基于上述分析,本文將從次聲信號的普遍性與特殊性兩方面出發(fā),對模式分類技術展開研究,旨在小樣本數據量的... 

【文章來源】：中國科學院大學(中國科學院國家空間科學中心)北京市

【文章頁數】：84 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究背景與意義
    1.2 次聲信號模式分類研究現(xiàn)狀
    1.3 論文的主體思路與工作
    1.4 論文的組織結構與內容
第2章 模式分類的總體框架
    2.1 分類識別系統(tǒng)的基本流程
    2.2 次聲數據集的構建與預處理
        2.2.1 原始數據集的構建
        2.2.2 小波降噪
    2.3 特征的選擇與提取
    2.4 模式的識別與分類
第3章 信號的特征提取
    3.1 特征提取技術方法概述
    3.2 基于信息熵的特征提取
        3.2.1 信息熵的方法原理
        3.2.2 基于信息熵的特征提取技術
    3.3 基于EMD和信息熵的特征提取
        3.3.1 經驗模態(tài)分解算法
        3.3.2 基于EMD和小波奇異譜熵的特征提取技術
        3.3.3 基于EMD和小波能譜熵的特征提取技術
        3.3.4 基于EMD和功率譜熵的特征提取技術
    3.4 基于HHT方法的特征提取
        3.4.1 HHT方法的基本原理
        3.4.2 基于HHT邊際譜的特征提取技術
第4章 信號的分類識別
    4.1 信號分類識別算法概述
    4.2 LSSVM原理概述
    4.3 基于LSSVM分類識別算法的實驗結果對比分析
        4.3.1 有效IMF分量的確定
        4.3.2 不同特征提取技術的分類準確率對比
    4.4 對分類識別系統(tǒng)算法的優(yōu)化
        4.4.1 對EMD算法的優(yōu)化
        4.4.2 對LSSVM參數的優(yōu)化
第5章 總結與展望
    5.1 論文取得的主要成果
    5.2 尚待研究的問題
參考文獻
作者簡歷及攻讀學位期間發(fā)表的學術論文與研究成果
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于EEMD的HHT多尺度油氣水多相流動力學特性研究[J]. 李利品,郝耀民,黃燕群.  化工自動化及儀表. 2019(01)
[2]基于區(qū)間運算的諧波用戶典型工況分析[J]. 邵振國,林坤杰,陳錦植,潘夏.  電力科學與技術學報. 2018(04)
[3]STFT與WVD在地震波時頻分析中的應用[J]. 劉�？�,丁志峰,李媛,崔仁勝.  地震地磁觀測與研究. 2016(01)
[4]CTBT國家數據中心概述[J]. 王媛,石紹柱,李靚,劉哲函,王海軍,唐偉,王燕.  地球物理學進展. 2016(01)
[5]次聲在災害監(jiān)測方面的研究現(xiàn)狀和進展[J]. 鄭菲,陳維升,林春.  科學技術與工程. 2015(07)
[6]炸藥性能對地震波品質影響的Hilbert-Huang變換分析[J]. 白春華,曾一鑫,王仲琦,陳健.  北京理工大學學報. 2014(12)
[7]泥石流自動化監(jiān)測預警技術的應用——以貴州省望謨縣望謨河泥石流為例[J]. 趙星,李龍,李禹霏,劉韜.  工程地質學報. 2014(03)
[8]基于希爾伯特-黃變換的船舶聲信號特征提取[J]. 李新欣.  哈爾濱理工大學學報. 2014(03)
[9]基于EEMD與奇異熵增量譜的齒輪故障特征提取[J]. 楊望燦,張培林,吳定海,陳彥龍.  機械傳動. 2014(02)
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博士論文
[1]圖核及其在模式識別中應用的研究[D]. 蔣強榮.北京工業(yè)大學 2012
[2]EMD算法研究及其在信號去噪中的應用[D]. 王婷.哈爾濱工程大學 2010
[3]內燃機的非平穩(wěn)信號分析方法及其噪聲源小波識別技術的研究[D]. 韓軍.天津大學 2004

碩士論文
[1]基于EEMD心音分割算法的研究[D]. 呼俊杰.南京大學 2018
[2]數據挖掘中聚類分析算法的研究與改進[D]. 張朋.江南大學 2016
[3]北京沙河流域泥石流監(jiān)測預警研究[D]. 冒建.中國地質大學(北京) 2015
[4]次聲波信號分析方法研究[D]. 尚媛媛.昆明理工大學 2013
[5]基于次聲波的泥石流監(jiān)測系統(tǒng)的研究與設計[D]. 許文杰.東華大學 2013



本文編號：3632927