原文服务方: 中国机械工程       
摘要:
系统地阐述了运用改进的Morlet小波进行模态参数识别的方法.运用小波熵对小波参数进行了优化选择从而可以进行密频模态的识别,针对小波分析时产生的端部效应问题,提出了运用最小二乘支持向量机(LS-SVM)对小波骨架进行预测延拓的方法,经预测分析后可获取较准确的模态参数.通过仿真及实验信号的验证分析,表明基于LS-SVM方法可以有效地消除端部效应,且其准确效果优于基于RBF的神经网络和时变自回归的预测方法.
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文献信息
篇名 LS-SVM在基于小波变换的模态分析中端部效应的应用
来源期刊 中国机械工程 学科
关键词 小波变换 模态分析 端部效应 最小二乘支持向量机(LS-SVM)
年,卷(期) 2008,(13) 所属期刊栏目 科学基金
研究方向 页码范围 1614-1620
页数 7页 分类号 TP337
字数 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1004-132X.2008.13.024
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 史铁林 华中科技大学数字制造装备与技术国家重点实验室 192 2245 25.0 38.0
2 轩建平 华中科技大学数字制造装备与技术国家重点实验室 24 253 8.0 15.0
3 吴波 华中科技大学数字制造装备与技术国家重点实验室 139 1797 20.0 39.0
4 胡友民 华中科技大学数字制造装备与技术国家重点实验室 49 493 13.0 20.0
5 徐增丙 华中科技大学数字制造装备与技术国家重点实验室 4 41 4.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
小波变换
模态分析
端部效应
最小二乘支持向量机(LS-SVM)
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国机械工程
月刊
1004-132X
42-1294/TH
大16开
湖北省武汉市洪山区南李路湖北工业大学
1990-01-01
中文
出版文献量(篇)
13171
总下载数(次)
0
总被引数(次)
206238
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
国家重点基础研究发展计划(973计划)
英文译名:National Basic Research Program of China
官方网址:http://www.973.gov.cn/
项目类型:
学科类型:农业
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