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机械振动信号局域判别基特征提取方法
Feature extraction based on machinery vibration signal Local Discriminant Bases
【摘要】 研究了基于相对熵的小波包局域判别基算法,构造了以局域判别基空间上的结点能量为元素的特征矢量,并在发动机上进行了实验研究,结果表明,小波包局域判别基结点能量谱具有明显的类别特征,经过压缩,作为分类器的特征输入具有较高的模式识别率。
【Abstract】 The Wavelet packet Local Discriminant Bases(LDB)algorithm based on relative entropy is studied,and the node-energy on LDB is taken as the feature vector.The vibration experimental results on the engine show that the node-energy spectrum on wavelet packet LDB has obvious classified features.The compressed features can be taken as the input for the high pattern recognition rate.
【关键词】 小波包;
局域判别基;
相对熵;
特征提取;
【Key words】 Wavelet packet; Local Discriminant Bases(LDB); relative entropy; feature extraction;
【Key words】 Wavelet packet; Local Discriminant Bases(LDB); relative entropy; feature extraction;
【基金】 吉林省教育厅“十二五”科学技术研究基金资助项目(吉教科合字2013第525号)
- 【文献出处】 长春工业大学学报(自然科学版) ,Journal of Changchun University of Technology(Natural Science Edition) , 编辑部邮箱 ,2013年05期
- 【分类号】TH165.3;TN911.6
- 【被引频次】2
- 【下载频次】46