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摘要:
针对矿山煤岩破裂与人工爆破微震信号难以辨识的问题,提出了一种结合参数化和非参数化分析的多尺度非线性特征提取与加权融合SVM信号辨识方法.首先,采用经验模态分解(EMD)将原始信号自适应分解到不同的频段;利用Volterra级数对分解后的本征模态分量(IMF)建立非线性预测模型,提取模型参数作为特征向量形成特征子集,根据每个特征子集分别建立独立的信号辨识SVM子分类器;最后,采用训练集精确度作为参数加权融合各个子分类器形成最终预测分类器.实验表明,与多尺度线性特征提取方法以及不经过非参数化分析的特征提取方法相比,该方法有明显的优势,具有良好的应用效果.
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文献信息
篇名 微震信号多尺度非线性特征提取与辨识研究
来源期刊 仪器仪表学报 学科 工学
关键词 矿山微震信号 多尺度 非线性 信号辨识
年,卷(期) 2014,(5) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 969-975
页数 7页 分类号 TD712|TH86
字数 5699字 语种 中文
DOI
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 钱建生 中国矿业大学信息与电气工程学院 141 1486 20.0 31.0
2 吴响 中国矿业大学信息与电气工程学院 8 32 3.0 5.0
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多尺度
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仪器仪表学报
月刊
0254-3087
11-2179/TH
大16开
北京市东城区北河沿大街79号
2-369
1980
chi
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