导读:本文包含了特征分解论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:分解,特征,信号,多字,模态,局部,波束。
特征分解论文文献综述
赵文彬[1]（2019）在《一种基于二重特征分解的稳健波束形成方法》一文中研究指出针对强干扰背景下的弱目标被动探测与定位问题,提出了一种基于特征分解的稳健波束形成方法。首先搭建了一个由信号子空间与干扰方向导向矢量组合的特殊矩阵,理论推导了该矩阵特征向量与信号导向矢量间的内在关系,并证明这种数学关系仅与信号间相对方位有关,与信号能量无关;接着利用该关系,构造了能够抑制训练数据中期望信号并保证其余信号功率不变的预处理矩阵;最后对预处理后的训练数据,结合对角加载方法,获得最终波束形成方法的权向量。仿真实验证明,在干扰区间已知时,该算法在保证波束形成的稳健性同时,具有更强的干扰抑制能力。(本文来源于《电讯技术》期刊2019年11期）
马建伟,钱进,毕建鑫[2]（2019）在《基于变分模态分解和共振解调的轴承冲击特征》一文中研究指出本文针对轴承的早期故障,提出基于变分模态分解和共振解调相结合的分析方法。通过Adams建立轴承故障模型,分析出冲击特征;通过轴承试验台获取轴承冲击信号,分析出信号的特征。通过仿真和试验分析表明,该方法能够获得轴承的冲击特征,可以为轴承的故障诊断提供一定的借鉴意义。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年22期）
张知先,陈伟根,汤思蕊,王有元,万福[3]（2019）在《基于互补集总经验模态分解和局部异常因子的有载分接开关状态特征提取及异常状态诊断》一文中研究指出为了及时发现和诊断有载分接开关(OLTC)的异常状态,在特征提取方面,结合驱动电机电流信号选取OLTC振动信号的特定时段,以突出状态特征;利用互补集总经验模态分解(CEEMD)得到振动信号的固有模态函数(IMF),针对OLTC振动信号的特点,提出基于IMF能量特征的降噪算法;设计了时频矩阵划分算法,提取划分线、峭度、包络谱熵、时频矩阵能量密度、时频矩阵变异系数等特征参量。在异常状态诊断方面,通过多个振动测点,同时实现OLTC本体和传动机构的异常状态诊断;建立了以局部异常因子(LOF)为诊断参量的OLTC异常状态诊断方法,通过待测样本与正常样本集的比较来发现和诊断OLTC的异常状态,具有较好的普适性。仿真和实验结果表明,基于该文提出的方法能有效发现和诊断OLTC的异常状态。(本文来源于《电工技术学报》期刊2019年21期）
陈敏,王娆芬[4]（2019）在《基于总体局部均值分解方法的心律失常特征提取与分类》一文中研究指出针对心电信号自动分类技术中的特征提取,提出一种新的特征提取方法—总体局部均值分解(ELMD)方法。该方法首先对心电信号加入不同的高斯白噪声,然后进行局部均值分解得到若干乘积函数(PF)分量,求取多次分解后的PF分量均值。多次加入噪声及分量平均的过程可以克服基本局部均值分解方法存在的模态混迭问题。选取较优的前4个PF分量进行特征计算,将得到的特征向量矩阵送入支持向量机对正常心电信号和4种常见的心律失常信号进行分类。从MIT-BIH心律失常数据库的分类结果来看,ELMD总体分类准确率达到99.61%,高于一般方法,证明了ELMD方法的有效性。(本文来源于《中国医学物理学杂志》期刊2019年10期）
王霄,谢平,郭源耕,武鑫,江国乾[5]（2019）在《基于多字典-共振稀疏分解的脉冲故障特征提取》一文中研究指出针对信号共振稀疏分解(RBSSD)方法中因字典单一导致其在处理低信噪比信号时存在分解不完全,以及因参数繁多选取困难而使其在实际工程中存在应用局限的问题,提出了多字典-共振稀疏分解(MD-RBSSD)方法。该方法在RBSSD调Q字典的基础上添加了Symlet8字典和正弦字典,通过对RBSSD分解后的低共振分量进行再次分离来实现对故障脉冲的增强提取。同时,引入相关峭度指标对提取结果进行量化评价,以验证分解结果的可靠性。算法仿真、实验分析和工程实例结果均表明,与传统RBSSD方法相比,所提出的MD-RBSSD方法能够更加准确有效地提取故障冲击成分,降低了RBSSD参数选择的难度,从而增加了RBSSD方法在工程领域的适用性。(本文来源于《中国机械工程》期刊2019年20期）
蒲嘉霖,刘亮[6]（2019）在《亚热带森林凋落物分解特征及水文效应》一文中研究指出为了研究亚热带森林凋落物的分解特征及其水文效应,连续12个月采用凋落物分解网袋法研究了栲树(Castanopsis fargesii)、青冈(Cyclobalanopsis glauca)、枫香(Liquidambar formosana)、马尾松(Pinus massoniana)凋落物分解残留率、分解率、分解模型及水文特征。结果表明:(1)亚热带森林凋落物未分解层均占总厚度的一半以上,凋落物总厚度大小排序为栲树>青冈>枫香>马尾松,凋落物总蓄积量大小排序为栲树>青冈>枫香>马尾松,栲树最大(22.3 t/hm~2),马尾松最小(7.2 t/hm~2)。(2)亚热带森林凋落物半分解层和未分解层最大持水量、最大持水率、自然含水率、有效拦蓄率和有效拦蓄量均表现出一致的变化趋势,基本表现为栲树>青冈>枫香>马尾松,并且未分解层高于半分解层,有效拦蓄量深度表现为栲树<青冈<枫香<马尾松,栲树和青冈拦蓄能力较强。(3)观测期内凋落物分解残留率均呈"急剧降低—平缓—缓慢降低"的变化趋势。凋落物急剧降低期约出现在凋落物分解的前1～2个月内,之后有2～3个月的平缓期,随后出现缓慢降低的趋势。对不同分解历时的凋落物分解残留率均表现为栲树<青冈<枫香<马尾松。(4)凋落物分解半衰期分别表现为栲树(2.65)<青冈(2.97)<枫香(3.54)<马尾松(5.98),阔叶植物凋落物分解半衰期和分解50%和95%所需时间明显小于针叶植物。(5)凋落物持水率与分解残留率呈现正相关关系(p<0.05),凋落物持水率与分解残留率符合线性模型;土壤含水率与凋落物持水率呈现正相关关系(p<0.05),土壤含水率与凋落物持水率符合反函数模型。综合分析表明,阔叶凋落物分解率明显高于针叶林。(本文来源于《水土保持研究》期刊2019年06期）
陈东毅,陈建国,李玉榕[7]（2019）在《改进经验模态分解与谱峭度法的步态信号特征分析》一文中研究指出通过对步态信号进行分析,提出基于能量矩占比与方差贡献率的改进经验模态分解和谱峭度法的步态信号特征频率分析方法.改进的经验模态分解消除了传统分解过程中存在的低频虚假本征模态分量,抑制了高频噪声的干扰.通过确定谱峭度图上的中心频率和带宽构造带通滤波器对信号进行包络解调分析,并通过实验验证了该方法能有效提取步态信号的特征频率,为步态信号的后期研究提供一条新的思路.(本文来源于《福州大学学报(自然科学版)》期刊2019年05期）
靳海岗[8]（2019）在《应用变分模态分解和独立分量分析的变压器局部放电信号特征提取研究》一文中研究指出针对现有局部放电信号特征提取方法存在的不足以及变压器局部放电信号中存在大量的电磁干扰,提出了一种利用变分模态分解法将被测信号分解成围绕若干中心频率波动的模态,同时去除白噪声。再进行含变压器局部放电信息的模态重构,用独立分量分析法滤除周期干扰噪声,实现了信号的特征提取。仿真结果验证了该方法的有效性,保证原始信号能量损失较小,局部放电特征保留较好,是局部放电信号去噪的一种新方法。(本文来源于《电测与仪表》期刊2019年21期）
王利民,刘佳,姚保民,高建孟,杨福刚[9]（2019）在《综合NDVI时序特征的冬小麦混合像元分解及面积估算》一文中研究指出基于MODIS数据进行面积提取易受混合像元影响,为了降低因混合像元导致的错分和漏分误差,该研究提出一种线性的混合像元分解模型,建立MODIS混合像元中冬小麦占比与MODIS/NDVI时间序列影像波峰波谷差值之间的定量关系。基于2017年保定市MODIS数据和GF数据进行了模型构建,基于2014年数据进行了模型验证。结果显示纯度指数(PPI)精确度均值为0.485,基于混合像元分解模型得到的2014年保定市冬小麦面积推算值为40.05万hm2,基于GF数据得的2014年保定市冬小麦面积"真值"为37.39万hm2,绝对误差为2.66万hm2,相对误差率为7.11%。利用河北省冬小麦广泛种植的8个地市对模型的适用性进行评价,结果表明不同地市的冬小麦面积推算值和冬小麦面积"真值"间平均误差率为3.69%。基于该模型的冬小麦面积推算值误差相对较低,数据可靠性较高,且受地域影响较小,具有较为普遍适用性。(本文来源于《中国农学通报》期刊2019年27期）
马超,陈子豪,宋洁云,谢从华[10]（2019）在《基于关键帧Haar小波分解和SURF特征的视频拼接研究》一文中研究指出针对当前视频拼接速度较慢的问题,提出了一种基于关键帧Haar小波分解和SURF特征的视频拼接方法.首先,利用差分法提取视频关键帧并用Haar小波分解向下抽样降低图像分辨率;其次,几何校正关键帧小波分解的低通滤波图像;再次,基于低通滤波图像的SURF特征实现图像配准;最后,基于渐入渐出的融合算法实现图像融合.实验结果表明,本文方法在保证拼接质量的前提下可以大大提高视频拼接速度.(本文来源于《常熟理工学院学报》期刊2019年05期）
特征分解论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文针对轴承的早期故障,提出基于变分模态分解和共振解调相结合的分析方法。通过Adams建立轴承故障模型,分析出冲击特征;通过轴承试验台获取轴承冲击信号,分析出信号的特征。通过仿真和试验分析表明,该方法能够获得轴承的冲击特征,可以为轴承的故障诊断提供一定的借鉴意义。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
特征分解论文参考文献
[1].赵文彬.一种基于二重特征分解的稳健波束形成方法[J].电讯技术.2019
[2].马建伟,钱进,毕建鑫.基于变分模态分解和共振解调的轴承冲击特征[J].电子技术与软件工程.2019
[3].张知先,陈伟根,汤思蕊,王有元,万福.基于互补集总经验模态分解和局部异常因子的有载分接开关状态特征提取及异常状态诊断[J].电工技术学报.2019
[4].陈敏,王娆芬.基于总体局部均值分解方法的心律失常特征提取与分类[J].中国医学物理学杂志.2019
[5].王霄,谢平,郭源耕,武鑫,江国乾.基于多字典-共振稀疏分解的脉冲故障特征提取[J].中国机械工程.2019
[6].蒲嘉霖,刘亮.亚热带森林凋落物分解特征及水文效应[J].水土保持研究.2019
[7].陈东毅,陈建国,李玉榕.改进经验模态分解与谱峭度法的步态信号特征分析[J].福州大学学报(自然科学版).2019
[8].靳海岗.应用变分模态分解和独立分量分析的变压器局部放电信号特征提取研究[J].电测与仪表.2019
[9].王利民,刘佳,姚保民,高建孟,杨福刚.综合NDVI时序特征的冬小麦混合像元分解及面积估算[J].中国农学通报.2019
[10].马超,陈子豪,宋洁云,谢从华.基于关键帧Haar小波分解和SURF特征的视频拼接研究[J].常熟理工学院学报.2019
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