导读:本文包含了信号提取方法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:信号,小波,特征,分解,脉冲,包络,电子束。
信号提取方法论文文献综述
肖力伟[1]（2019）在《一种基于小波包和主成分分析的超声信号特征提取方法》一文中研究指出为了有效识别不同类型的超声缺陷信号,提出了一种基于小波包分解和主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)的信号特征提取方法。首先,提取缺陷信号小波包分解后的能量系数组成多维特征向量集;然后,使用PCA方法对多维特征向量进行降维得到融合特征量;最后,输入BP神经网络对不同类型的缺陷信号进行分类测试,并与未经PCA处理的特征量分类测试结果进行对比。试验结果证明,该特征量提取的方法能够有效地对缺陷进行分类,且测试速度明显得到提高。(本文来源于《无损检测》期刊2019年12期）
孙喆,江微娜[2]（2019）在《基于小波分解重构方法提取煤层反射槽波信号》一文中研究指出槽波地震勘探具有探测距离大、抗电干扰能力强的特点。但是由于槽波本身的频散特性,以及井下复杂的激发接收条件,多种类型的纵波和横波及噪声迭加在一起,原始槽波信号难以识别。常规的处理方法是根据理论频散曲线设计频率域窄带滤波的方式提取槽波埃里震相。为了提高反射槽波成像的信噪比,通过对原始信号进行小波分解进行多尺度分析,重构提取有效槽波信号的方法进行处理。实际应用结果表明,小波分解重构方法提高了反射槽波成像的信噪比。(本文来源于《煤炭技术》期刊2019年12期）
吕远向,张江梅,王坤朋,冯兴华[3]（2019）在《核脉冲信号快速提取方法研究》一文中研究指出当存在环境本底噪声以及其他噪声干扰时,传统检测方法难以实现核脉冲信号高精度、高效率检测,提出了一种快速检测核脉冲信号的方法。首先,用自相关检测和滑动窗口相结合的方法构建信号检测器截取有用信号;其次,利用最优方向法对每一段有用信号训练生成相对应的完备字典,获取核脉冲信号的时域信息;最后,利用稀疏分解算法中的匹配追踪算法从每一段信号相对应的完备字典中选择最佳原子重构信号。通过Matlab仿真实验和实测实验验证了所提方法的快速性和有效性。改进的算法能够有效避免追踪算法时间复杂度高的问题,将核脉冲信号的检测效率提高近50倍。(本文来源于《仪表技术与传感器》期刊2019年11期）
田桂娥,张建[4]（2019）在《基于武汉超导数据的非潮汐信息信号提取方法研究》一文中研究指出随着超导重力仪观测精度的提高,重力潮汐信号中非潮汐信号的提取更为方便.对武汉国际重力潮汐基准台GWR-C032型超导重力仪记录的1998年1～6月的重力潮汐数据,采用傅里叶变换、别尔采夫滤波和日均值3种方法提取重力非潮汐信号,提取的非潮汐信号幅值变化分别为-38～+37,-46～+43,-50～+48 nm/s~2,幅值变化范围均小于10μGal,并在此基础上对3种方法所提取的结果在频率域内进行功率谱分析,其分析结果与时间域分析结果一致.(本文来源于《河北师范大学学报(自然科学版)》期刊2019年06期）
卓欣然,郭海召,窦修全[5]（2019）在《基于跳周期变换的多跳信号特征盲提取方法》一文中研究指出针对多跳频信号特征提取算法整体精度不高,算法适应性能较弱的问题,提出了一种基于跳周期变换的多跳信号特征盲提取方法。采用生成跳周期谱线的方法提取多跳频信号特征参数,与传统方法相比,所提算法提高了多跳频信号的参数估计精度,尤其解决了丢跳等情况发生时估计性能不佳的问题。仿真实验表明,在相同条件下,所提算法的跳周期估计方差比传统算法低一个数量级。(本文来源于《无线电工程》期刊2019年11期）
李国一,张正帅[6]（2019）在《基于Hilbert-Huang变换提取语音信号共振峰方法研究》一文中研究指出为了改善语音信号因非线性特性对线性共振峰提取算法的影响,文章基于Hilbert-Huang变换实现了对语音信号共振峰提取的算法。首先由各阶共振峰频率,确定相应FIR带通滤波器的参数,利用该滤波器参数对语音信号进行带通滤波,经过校正延迟得到一组本征模式函数IMF,抑制端点效应。最后,利用能量最大的原则确定含有共振峰频率的某阶IMF,经过求出该阶IMF的瞬时频率、瞬时幅值和Hilbert谱进而确定共振峰频率值。经过仿真计算表明,基于HHT方法对语音信号共振峰频率的提取算法,能够保证结果的准确性,同时提高了稳定性和时间分辨率。(本文来源于《智能城市》期刊2019年20期）
马龙,贾竣,裴昕,胡艳敏,周航[7]（2019）在《基于有效信号提取的白光干涉信号快速处理方法》一文中研究指出针对白光扫描干涉术在垂直大范围扫描过程中的测量效率问题,提出了一种基于有效信号提取的白光信号快速处理方法。使用白光LED光源,建立了双峰频谱分布模型,并使用该模型进行了仿真实验,给出了不同算法在特定采样步长下所需的最小采样区间长度确定方法,在不改变测量精度的条件下减少了解算所需的数据量,并使得轮廓解算可以在采样结束前开始。针对垂直大范围扫描过程中的背景值波动问题,给出了一种基于背景集合的白光干涉信号背景分离方法,并通过与几种常见信号处理方法的比较,证明了背景值提取的完整性,有效消除了背景值波动现象对测量精度造成的影响。最后将上述方法应用于自主设计开发的白光轮廓仪,使用傅里叶变换法精确测量了U盘接口表面形貌特征。测量结果表明:从扫描开始到获得表面高度信息的总时间减少了49.02%。(本文来源于《红外与激光工程》期刊2019年10期）
刘德兴,母一宁,曹喆,樊海波,郝国印[8]（2019）在《微通道波导栅型复合探测信号提取方法与验证》一文中研究指出为改善波导栅型薄膜复合探测器件位敏阳极读出光电信号质量,降低栅型薄膜引起的电子束多径展宽对阳极探测信号的影响,研究了微通道板波导栅型复合探测信号在阳极的直接耦合提取方法。根据低能电子束在多元介质中的散射模型,利用蒙特卡洛统计方法对入射到栅型薄膜中的低能电子束轨迹进行模拟,并分析均匀分布和高斯分布下波导栅极引入噪声和透射电子束径向偏移对阳极信号提取精度的影响。对透射过栅型薄膜到达阳极的微弱光电脉冲信号的前置放大和串联压控多级级联放大模式,给出适用于加性高斯分布噪声迭加下基于Sallen-Key拓扑结构的四阶切比雪夫低通滤波和峰值保持电路的专用提取方案,减小波导栅型薄膜对信号信噪比和频响特性的影响。搭建专用波导栅型复合探测位敏信号读出平台,结合系统并行单点接地的连接模式和楔条形阳极位敏电荷直接耦合提取方式,验证器件阳极信号提取方法,获得2μs脉宽,200kHz频率的准高斯脉冲提取信号。(本文来源于《红外与激光工程》期刊2019年10期）
李名莉,焦欣欣[9]（2019）在《信号特征提取方法在球磨机故障诊断中的应用》一文中研究指出球磨机运行现场工矿复杂,为对球磨机进行故障监测与诊断,在研究中对球磨机的故障信号进行小波分解和Hilbert小波包络谱分析,找出奇变点对应的频率,诊断出故障部位,最后通过特征向量和欧氏距离的计算,证明了方法的有效性。(本文来源于《计算机与数字工程》期刊2019年10期）
韩宝国,马驰,李静鹏,王洪富,刘长道[10]（2019）在《基于DTCWT与LLE算法的变压器局部放电特高频信号特征参数提取方法》一文中研究指出提出了一种基于对偶树复小波变换(Dual-tree Complex Wavelet Transform,DTCWT)与局部线性嵌入(Locally Linear Embedding,LLE)算法的局部放电特高频信号特征参数提取方法,可以有效识别典型变压器内部绝缘缺陷。首先采用DTCWT算法分解变压器局部放电特高频信号,得到一系列不同变化尺度下细节分量信号。再提取出各细节分量信号的偏斜度和峭度作为初始特征参数。采用LLE算法对初始特征参数组成的特征向量进行降维处理,得到最终的特征参数及特征向量,输入到支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)中识别各类绝缘缺陷。结果表明,该特征参数可以有效识别典型变压器内部绝缘缺陷,模拟绝缘缺陷识别准确率达到98.35%,现场检测信号识别准确率达到92.1%。(本文来源于《电力系统保护与控制》期刊2019年20期）
信号提取方法论文开题报告
（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：
槽波地震勘探具有探测距离大、抗电干扰能力强的特点。但是由于槽波本身的频散特性,以及井下复杂的激发接收条件,多种类型的纵波和横波及噪声迭加在一起,原始槽波信号难以识别。常规的处理方法是根据理论频散曲线设计频率域窄带滤波的方式提取槽波埃里震相。为了提高反射槽波成像的信噪比,通过对原始信号进行小波分解进行多尺度分析,重构提取有效槽波信号的方法进行处理。实际应用结果表明,小波分解重构方法提高了反射槽波成像的信噪比。
（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。
信号提取方法论文参考文献
[1].肖力伟.一种基于小波包和主成分分析的超声信号特征提取方法[J].无损检测.2019
[2].孙喆,江微娜.基于小波分解重构方法提取煤层反射槽波信号[J].煤炭技术.2019
[3].吕远向,张江梅,王坤朋,冯兴华.核脉冲信号快速提取方法研究[J].仪表技术与传感器.2019
[4].田桂娥,张建.基于武汉超导数据的非潮汐信息信号提取方法研究[J].河北师范大学学报(自然科学版).2019
[5].卓欣然,郭海召,窦修全.基于跳周期变换的多跳信号特征盲提取方法[J].无线电工程.2019
[6].李国一,张正帅.基于Hilbert-Huang变换提取语音信号共振峰方法研究[J].智能城市.2019
[7].马龙,贾竣,裴昕,胡艳敏,周航.基于有效信号提取的白光干涉信号快速处理方法[J].红外与激光工程.2019
[8].刘德兴,母一宁,曹喆,樊海波,郝国印.微通道波导栅型复合探测信号提取方法与验证[J].红外与激光工程.2019
[9].李名莉,焦欣欣.信号特征提取方法在球磨机故障诊断中的应用[J].计算机与数字工程.2019
[10].韩宝国,马驰,李静鹏,王洪富,刘长道.基于DTCWT与LLE算法的变压器局部放电特高频信号特征参数提取方法[J].电力系统保护与控制.2019
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