典型文献
基于压电振动能量采集器的信息感知与模式识别系统
文献摘要：
压电振动能量采集器不仅能高效收集环境振动能量,同时也可感知振动信息,通过进一步信息处理也可识别出振动的模式.在充分研究振动能量采集器输出特征的基础上,构建了一种振动信息感知以及振动模式识别系统.根据能量采集器输出的信号特征,采用卷积神经网络(CNN)算法给出了振动模式识别方法,并通过现场可编程门阵列(FPGA)的算法运行实现了振动模式的实时快速识别.实验结果表明:采用卷积神经网络算法的模式识别准确率可达96.7％,基于FPGA的识别系统能在能量采集器触发后的0.6 s内完成振动模式的快速识别.
文献关键词：
压电振动能量采集器;信息感知;卷积神经网络;模式识别
中图分类号：
作者姓名：
颜佟佟;鲁征浩;徐大诚
作者机构：
苏州大学微纳传感技术研究中心,江苏苏州215006
文献出处：
引用格式：
[1]颜佟佟;鲁征浩;徐大诚-.基于压电振动能量采集器的信息感知与模式识别系统)[J].传感器与微系统,2022(07):37-39,43
A类：
实时快速识别
B类：
压电振动能量采集器,信息感知,模式识别,识别系统,环境振动能,信息处理,振动模式,信号特征,现场可编程门阵列,FPGA,神经网络算法,识别准确率
AB值：
0.108536
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
