典型文献
基于VMD与改进DAE人车地震动包络信号识别算法
文献摘要：
为解决在野外环境中使用传统模式识别方法对低信噪比(signal-noise rate,SNR)的人车地震动信号进行分类时应用不便,效果不佳的问题,提出了通过基于包络检波、变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和改进的深度自编码器(deep auto-encoder,DAE)的特征提取算法.首先对目标的地震动信号进行希尔伯特变换以获取信号的平滑包络线,然后进行变分模态分解得到本征模函数(intrinsic mode function,IMF)信号,并利用皮尔森相关系数对分解得到的IMF信号进行筛选,之后将相关度较高的分量加权为高信噪比的中间信号,再使用改进的深度自编码器对其进行特征提取,最后使用泛化性能好的随机森林算法充当分类器,从而实现对人车目标的识别和分类.结果表明:所提算法有效缓解了其他传统算法的部分缺陷,综合识别正确率有所提高,且更加方便应用.
文献关键词：
变分模态分解(VMD);深度自编码器(DAE);相关系数;随机森林;人车地震动信号
中图分类号：
作者姓名：
刘文杰;邹瑛珂;张珊;贾云飞
作者机构：
东南大学苏州联合研究生院, 苏州215127;南京理工大学机械工程学院, 南京210094
文献出处：
引用格式：
[1]刘文杰;邹瑛珂;张珊;贾云飞-.基于VMD与改进DAE人车地震动包络信号识别算法)[J].科学技术与工程,2022(24):10379-10387
A类：
人车地震动信号
B类：
VMD,DAE,信号识别,识别算法,在野,野外环境,传统模式,模式识别,低信噪比,signal,noise,rate,SNR,包络检波,变分模态分解,variational,mode,decomposition,深度自编码器,deep,auto,encoder,特征提取算法,希尔伯特变换,取信,包络线,本征模函数,intrinsic,function,IMF,皮尔森相关系数,将相,相关度,高信噪比,泛化性能,随机森林算法,充当,分类器,传统算法,综合识别
AB值：
0.308366
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