本文選題：振動信號 + 改進(jìn)字典學(xué)習(xí)��； 參考：《儀器儀表學(xué)報》2017年03期

【摘要】：針對強噪聲環(huán)境下難以有效提取微弱振動信號特征的問題,提出了基于改進(jìn)字典學(xué)習(xí)和移不變分量過濾(IDL-SICF)的稀疏編碼振動信號特征提取算法。首先,將振動信號進(jìn)行分段和平滑預(yù)處理以降低數(shù)據(jù)處理復(fù)雜度,接著利用改進(jìn)的字典學(xué)習(xí)和高效系數(shù)求解算法構(gòu)建基于移不變稀疏編碼的自適應(yīng)濾波器,然后過濾字典原子重構(gòu)的移不變分量以獲得表征信號本質(zhì)特征的最優(yōu)基函數(shù),取最優(yōu)基函數(shù)對應(yīng)的移不變分量的特征頻率強度作為評價信號特征提取效果的優(yōu)劣。仿真和實測數(shù)據(jù)的試驗結(jié)果表明,相比于現(xiàn)有微弱振動信號提取算法,提出的算法具有更強的特征提取能力,在實際應(yīng)用中具有較高的可行性。
[Abstract]:In order to solve the problem that it is difficult to extract the feature of weak vibration signal effectively in strong noise environment, a sparse coded feature extraction algorithm based on improved dictionary learning and shift invariant component filtering (IDL-SICF) is proposed. Firstly, the vibration signal is preprocessed by segmenting and smoothing to reduce the complexity of data processing. Then, an adaptive filter based on shift invariant sparse coding is constructed by using the improved dictionary learning and efficient coefficient solving algorithm. Then the shift invariant component of dictionary atom is filtered to obtain the optimal basis function which characterizes the essential feature of the signal. The feature frequency intensity of the shift invariant component corresponding to the optimal basis function is taken as the evaluation of the advantages and disadvantages of the signal feature extraction effect. The experimental results of simulation and measured data show that compared with the existing weak vibration signal extraction algorithm, the proposed algorithm has a stronger feature extraction ability and is more feasible in practical application.
【作者單位】： 海軍航空工程學(xué)院青島校區(qū);
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51505491)項目資助
【分類號】：TN911.7

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本文編號：1787268