陕西省自然科学基金(SJ08F17)
- 作品数：3 被引量：5H指数：2
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- 相关机构：陕西师范大学西安交通大学更多>>
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- 基于非参数基函数的自适应信号分解算法被引量：3
- 2010年
- 提出了一种分解信号特征的自适应信号处理算法.算法的核心是将观察信号分解为一组最好匹配信号局部结构的特征波形的线性展开,这些特征波形是由非参数基函数特征波形估计方法计算所得.分解算法中模板信号的自适应调整使算法可以不再过多地需要信号的先验知识,在实际应用中具有更加良好的柔性和适应性.通过对算法自适应性和收敛性的测试,验证了算法的性能.仿真信号的提取结果与传统匹配追踪算法分解结果及EMD方法分解结果的比较,进一步表明了所提算法的可行性和有效性.
- 范虹孟庆丰
- 关键词：信号分解
- 基于信号稀疏表示的非参数基函数特征提取理论研究进展和展望
- 2012年
- 有效的信号特征提取技术在信号的分析、增强、压缩、复原等领域起着重要的作用,是模式识别、智能系统和故障诊断等诸多领域的基础和关键。虽然目前研究者提出了很多方法来解决这个问题,然而处理效果并不理想。非参数基函数特征提取是一种基于稀疏表示的特征提取方法,方法的核心是将观察信号分解为一组最好匹配信号局部结构的特征波形的线性展开,这些特征波形是由非参数基函数特征波形估计方法计算所得。详细描述了非参数基函数特征提取方法的理论思想,介绍了该方法的最新研究进展及其存在的问题,最后指出了该方法进一步发展的方向。
- 范虹孟庆丰王凤妮
- 关键词：特征提取信号分解稀疏性
- 非平稳信号稀疏表示的研究发展被引量：2
- 2012年
- 信号分解是从信号中获取特征信息的过程,是模式识别、智能系统和故障诊断等诸多领域的基础和关键。非平稳信号往往包含着反映系统变化的重要信息,并且广泛存在,对其研究具有非常重要的理论意义和工程应用价值。以改进信号表示的稀疏性为主线,分析了推动非平稳信号特征提取方法发展的工程背景,详细描述了5类特征提取方法的特性与机理、历史沿革和面临的挑战,比较研究了各种方法的模型,并系统评述了这些模型在信号处理和分析中的最新进展,以及在一些领域中的应用。最后指出了各种方法目前存在的问题和不足,探讨了进一步的研究重点。
- 范虹郭鹏王芳梅
- 关键词：非平稳信号信号分解稀疏性
