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基于奇异值特征和隐马尔可夫模型的人脸检测 被引量：15
1
作者 李士进 杨静宇 陆建峰 《中国图象图形学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2001年第7期681-688,共8页
提出了基于奇异值特征和隐马尔可夫模型 (HMM)的人脸检测方法 .首先提出了基于奇异值特征和隐马尔可夫模型的正面端正人脸检测方法 ;然后将该算法扩展到检测任意旋转角度的人脸 .其中正面端正人脸检测算法是通过隐马尔可夫模型来识别人... 提出了基于奇异值特征和隐马尔可夫模型 (HMM)的人脸检测方法 .首先提出了基于奇异值特征和隐马尔可夫模型的正面端正人脸检测方法 ;然后将该算法扩展到检测任意旋转角度的人脸 .其中正面端正人脸检测算法是通过隐马尔可夫模型来识别人脸 /非人脸的奇异值特征 ,从而达到人脸检测的目的 ;扩展算法首先计算当前位置子图象窗口的奇异值特征向量 ,然后利用识别各个旋转角度人脸的 HMM模型对之进行分类 ,以得到该子图象窗口的旋转角度 ,再经过旋正 ,重新再与识别正面端正人脸的 HMM模型对比 ,由此确定该子图象窗口是否为人脸 .通过对一个由 5 1幅集体照片组成的图象集进行测试 ,其中 ,正面端正人脸检测率为 85 .1% ,而任意旋转角度的人脸检测率只有 72 .2 % 展开更多
关键词 人脸检测 模式识别 隐马尔可夫模型 奇异值特征 人脸识别
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语音识别中HMM与自组织神经网络结合的混合模型 被引量：10
2
作者 李晶皎 孙杰 +1 位作者 张俐 姚天顺 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第2期144-147,共4页
基于隐马尔可夫模型和自组织神经网络模型提出了一种用于语音识别的混合模型，给出了训练调整权向量的算法，实验结果表明其在语音识别中具有很好的性能·
关键词 自组织神经网络 语音识别 HMM 学习算法
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基于音素的发音质量评价算法 被引量：12
3
作者 梁维谦 王国梁 +1 位作者 刘加 刘润生 《清华大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第1期5-8,共4页
面对广大的外语学习者,计算机辅助语言学习系统已经成为一种最佳的口语学习方式。该文提出了一种新的应用于计算机辅助语言学习系统的面向英语学习人群的发音质量评价算法,名为PASS(phone-basedautomaticscoreforl2speechquality)。PAS... 面对广大的外语学习者,计算机辅助语言学习系统已经成为一种最佳的口语学习方式。该文提出了一种新的应用于计算机辅助语言学习系统的面向英语学习人群的发音质量评价算法,名为PASS(phone-basedautomaticscoreforl2speechquality)。PASS算法以基于隐含Markov模型的语音识别和口音自适应技术为基础,考察了音素发音的准确性和流利性信息,定义了音素级的发音质量分数,从而可以综合得到整句的评分结果。在实验室自行采集和精细标注的非母语语音库上与其他评分算法进行比较实验,PASS与专家评分的句子级相关性达到了0.66,优于其他算法。目前PASS算法已经被成功地应用于清华大学出版社的互动式语言学习系统中。 展开更多
关键词 语音信号处理 发音质量评价 隐含markov模型 置信测度 语音识别
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面向中等词汇量的中国手语视觉识别系统 被引量：11
4
作者 张良国 高文 +2 位作者 陈熙霖 陈益强 王春立 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2006年第3期476-482,共7页
手语识别的研究和实现具有重要的学术价值和广泛的应用前景.提出了基于混合元捆绑的隐马尔可夫模型(TMHMM)用于视觉手语识别.TMHMM的模型刻画精度接近于连续隐马尔可夫模型,因此能保证最终的识别率不会明显降低,同时通过混合元捆绑降低... 手语识别的研究和实现具有重要的学术价值和广泛的应用前景.提出了基于混合元捆绑的隐马尔可夫模型(TMHMM)用于视觉手语识别.TMHMM的模型刻画精度接近于连续隐马尔可夫模型,因此能保证最终的识别率不会明显降低,同时通过混合元捆绑降低计算成本,有效地提高识别速度.在特征提取方面,提出的层次型特征描述方案更加适合于中等或更大词汇量的手语识别.在此基础上,通过集成鲁棒的双手检测、背景去除和瞳孔检测等技术,实现了一个面向中等词汇量的中国手语视觉识别系统.实验结果表明,提出的方法能较好地实现常规背景中的中等词汇量的手语识别. 展开更多
关键词 手语识别 隐马尔可夫模型 人机交互 计算机视觉
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基于小波与隐式马尔科夫模型的发电机局部放电信号去噪 被引量：10
5
作者 左问 张毅刚 +1 位作者 郁惟镛 黄成军 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第6期137-142,共6页
目前基于小波变换的马尔科夫模型(HMMs)被用于图像信号处理。其方法的优势在于考虑了小波系数之间的相关性,而且在去噪时不存在待定的自由参数,具有更强的自适应性。该文使用小波域HMMs方法去除发电机局部放电信号中的白噪声。为了验证... 目前基于小波变换的马尔科夫模型(HMMs)被用于图像信号处理。其方法的优势在于考虑了小波系数之间的相关性,而且在去噪时不存在待定的自由参数,具有更强的自适应性。该文使用小波域HMMs方法去除发电机局部放电信号中的白噪声。为了验证方法的有效性,采用了实验室的线棒放电信号和电厂的发电机中性点电流局放信号进行实验验证。结果证明,与传统的SURE、Fixed form门限、罚函数和Minimax等方法对比,HMMs方法能获得更高的信噪比,正确区分和保留更多的脉冲数,对进一步的绝缘状态分析有重要意义。 展开更多
关键词 发电机 局部放电 信号去噪 小波变换 隐式马尔科夫模型
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用于噪声鲁棒性语音识别的子带能量规整感知线性预测系数 被引量：14
6
作者 蔡尚 金鑫 +2 位作者 高圣翔 潘接林 颜永红 《声学学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第6期667-672,共6页
为了提高感知线性预测系数(PLP)在噪声环境下的识别性能,使用子带能量偏差减的方法,提出了一种基于子带能量规整的感知线性预测系数(SPNPLP)。PLP有效地集中了语音中的有用信息,在安静环境下自动语音识别系统使用PLP可以取得良好的识别... 为了提高感知线性预测系数(PLP)在噪声环境下的识别性能,使用子带能量偏差减的方法,提出了一种基于子带能量规整的感知线性预测系数(SPNPLP)。PLP有效地集中了语音中的有用信息,在安静环境下自动语音识别系统使用PLP可以取得良好的识别率;但是在噪声环境中其识别性能急剧下降。通过使用能量偏差减的方法对PLP的子带能量进行规整,抑制背景噪声激励,提出了SPNPLP,增强自动语音识别系统在噪声环境下的鲁棒性。在一个语法大小为501的孤立词识别任务和一个大词表连续语音识别任务上做了测试,SPNPLP在这两个任务上,与PLP相比,汉字识别精度分别绝对提升了11.26%和9.2%。实验结果表明SPNPLP比PLP具有更好的噪声鲁棒性。 展开更多
关键词 语音识别系统 线性预测系数 噪声鲁棒性 子带能量 感知 量规 噪声环境 连续语音识别
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基于隐马尔可夫模型的音乐分类 被引量：13
7
作者 肖晓红 张懿 +1 位作者 刘冬生 欧阳春娟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第16期138-143,165,共7页
音乐类型(Genre)是应用最普遍的管理数字音乐数据库的方式,提出一种基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Models,HMMs)的音乐自动分类方案。在考虑传统的音色特征(Timbre)的同时,将另一重要特征节奏(Tempo)也加以考虑,并通过bagging训练两... 音乐类型(Genre)是应用最普遍的管理数字音乐数据库的方式,提出一种基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Models,HMMs)的音乐自动分类方案。在考虑传统的音色特征(Timbre)的同时,将另一重要特征节奏(Tempo)也加以考虑,并通过bagging训练两组HMM进行分类,达到了良好的效果。从结构、状态数和混合高斯模型数三个方面进行了参数优化,找到了最佳的HMM参数。在音乐数据集GTZAN上对传统模型和新模型分类效果进行了测试,结果表明考虑了节奏特征的HMM分类效果更佳。 展开更多
关键词 分类 音乐类型 节奏 隐马尔可夫模型
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大型旋转机械升降速过程故障诊断HMM-AR方法研究 被引量：9
8
作者 童进 吴昭同 严拱标 《振动与冲击》 EI CSCD 1999年第2期79-80,共2页
由于大型旋转机械升降速过程振动的复杂多样性，对其进行监测能获得较平稳运行更多的机组状态信息。本文通过提取 Ａ Ｒ 系数反映振动特征，并将隐 Ｍ ａｒｋｏｖ 模型引入升降速过程故障诊断研究中，实验证明应用 Ｈ Ｍ Ｍ  Ａ ... 由于大型旋转机械升降速过程振动的复杂多样性，对其进行监测能获得较平稳运行更多的机组状态信息。本文通过提取 Ａ Ｒ 系数反映振动特征，并将隐 Ｍ ａｒｋｏｖ 模型引入升降速过程故障诊断研究中，实验证明应用 Ｈ Ｍ Ｍ  Ａ Ｒ 法能较好地达到机组故障诊断目的。 展开更多
关键词 大型 旋转机械 升降速过程 HMM-AR法 故障诊断
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基于HMM与RBF的混合语音识别新方法 被引量：7
9
作者 何振亚 顾明亮 +1 位作者 王太君 史笑兴 《数据采集与处理》 CSCD 1999年第2期153-156,共4页
提出了一种隐马尔可夫模型（ＨＭＭ）和径向基函数神经网络（ＲＢＦ）相结合的语音识别新方法。该方法首先利用ＨＭＭ生成最佳语音状态序列，然后用函数逼近技术产生对最佳状态序列进行时间规正，最后通过ＲＢＦ神经网络进行分类识别。... 提出了一种隐马尔可夫模型（ＨＭＭ）和径向基函数神经网络（ＲＢＦ）相结合的语音识别新方法。该方法首先利用ＨＭＭ生成最佳语音状态序列，然后用函数逼近技术产生对最佳状态序列进行时间规正，最后通过ＲＢＦ神经网络进行分类识别。理论和实验结果表明，该系统比ＨＭＭ具有更好的识别效果，特别对提高易混淆词的识别性能尤为显著。 展开更多
关键词 神经网络 语音识别 隐马尔可夫模型 径向基函数
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基于多特征HMM融合的复杂动态手势识别 被引量：12
10
作者 陈国良 葛凯凯 李聪浩 《华中科技大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第12期42-47,共6页
针对基于体感控制器(leap Motion)的手势识别方法通常无法识别复杂的动态手势问题,提出一种基于多特征隐马尔科夫模型(HMM)融合的动态手势识别方法.首先,根据手的移动速率,从连续数据中分割出有效手势,均匀采样得到数据帧;然后提取手掌... 针对基于体感控制器(leap Motion)的手势识别方法通常无法识别复杂的动态手势问题,提出一种基于多特征隐马尔科夫模型(HMM)融合的动态手势识别方法.首先,根据手的移动速率,从连续数据中分割出有效手势,均匀采样得到数据帧;然后提取手掌姿态、手指弯曲度、手指分开度和运动轨迹四类特征;最后用K-means聚类后的特征序列建立四类单特征HMM.在手势识别阶段,计算并融合未知手势序列在四个单特征HMM下的发生概率,选择概率最大手势为识别结果.实验结果表明:所设计的特征能充分表达动态手势,提出的方法能有效识别复杂动态手势,且识别实时性良好. 展开更多
关键词 复杂动态手势 隐马尔可夫模型 体感控制 多特征提取 K-MEANS聚类
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基于立体视觉平面单应性的智能车辆可行驶道路边界检测 被引量：12
11
作者 郭春钊 山部尚孝 三田诚一 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第4期371-380,共10页
道路检测是智能车辆及先进驾驶辅助系统(Advanced driver assistance systems,ADAS)研究的关键问题之一.本文提出了一种基于立体视觉的可行驶道路区域与非道路区域间边界的检测方法.该方法基于立体视觉平面单应性建立了一个隐马尔科夫模... 道路检测是智能车辆及先进驾驶辅助系统(Advanced driver assistance systems,ADAS)研究的关键问题之一.本文提出了一种基于立体视觉的可行驶道路区域与非道路区域间边界的检测方法.该方法基于立体视觉平面单应性建立了一个隐马尔科夫模型(Hidden Markov model,HMM).针对该模型,我们应用Viterbi算法,并提出了一种巧妙的状态序列的观测概率函数,以寻找道路/非道路边界的最优状态序列.实验结果证明了该方法在各种典型且复杂的实际道路场景中的有效性和鲁棒性. 展开更多
关键词 智能车辆 道路检测 立体视觉 单应 隐马尔科夫模型 全局优化
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新兴市场国家间的金融危机传染效应研究 被引量：11
12
作者 张一 吴宝秀 李喆 《管理评论》 CSSCI 北大核心 2016年第5期23-34,共12页
在全球金融一体化程度不断深入的背景下,金融危机所伴随的传染效应需要加倍关注。以2007年全球金融危机为背景,采用多元FIAPARCH动态时变相关系数模型研究了此次危机对巴西、俄罗斯、印度、中国和南非五个新兴市场国家间的传染效应,按... 在全球金融一体化程度不断深入的背景下,金融危机所伴随的传染效应需要加倍关注。以2007年全球金融危机为背景,采用多元FIAPARCH动态时变相关系数模型研究了此次危机对巴西、俄罗斯、印度、中国和南非五个新兴市场国家间的传染效应,按照宏观经济定性分析法和隐马尔科夫转换模型两种方式对金融危机演化过程的不同阶段进行了时间上的划分,并分别进行了实证研究。实证结果表明在金融危机爆发后的初期,均没有传染现象发生;随着危机的深入,各个市场开始受到美国市场的影响发生传染现象,但传染的时间窗口并不同步;随着雷曼破产事件的发生,传染程度加剧,五个市场同时受到强烈的传染;直到2009年随着全球经济的复苏,五个市场同时表现出强劲的回升势头。 展开更多
关键词 金融危机传染 FIAPARCH-DCC模型 隐马尔科夫转换模型 新兴市场国家
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基于HMM的击键特征用户身份认证 被引量：7
13
作者 芮挺 沈春林 +1 位作者 Qi TIAN 张金林 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第2期7-9,230,共4页
由于击键过程的时间序列特性和隐马尔可夫模型(HMM)在处理序列化动态信号中的优越性能,该文提出了根据用户击键特征采用HMM对用户身份进行认证的新方法。并对击键特征值的提取、观测值编码等问题进行了分析。实验证实了采用HMM进行击键... 由于击键过程的时间序列特性和隐马尔可夫模型(HMM)在处理序列化动态信号中的优越性能,该文提出了根据用户击键特征采用HMM对用户身份进行认证的新方法。并对击键特征值的提取、观测值编码等问题进行了分析。实验证实了采用HMM进行击键特征身份验证的有效性。 展开更多
关键词 HMM 用户身份认证 身份验证 序列化 隐马尔可夫模型 时间序列 编码 动态信号 观测值 性能
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连续字符识别的级联HMM训练算法 被引量：6
14
作者 赵巍 刘家锋 +1 位作者 唐降龙 吴锐 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第12期2142-2150,共9页
用较简洁的模型表达词典中成千上万的词条以及由这些词组成的类别无以计数的句子,是连续手写识别技术要解决的关键问题之一.利用HMM对时间序列的较强的建模能力这一特点,提出了可用于连续字符识别的HMM级联模型;给出了字符HMM模型连接... 用较简洁的模型表达词典中成千上万的词条以及由这些词组成的类别无以计数的句子,是连续手写识别技术要解决的关键问题之一.利用HMM对时间序列的较强的建模能力这一特点,提出了可用于连续字符识别的HMM级联模型;给出了字符HMM模型连接概率和模型间状态转移概率的定义,并通过修正训练算法的重估公式,重估字符模型的连接参数,描述了用于手写体识别的字符HMM的设计方案;给出了级联训练算法重估公式和级联Baum-Welch训练算法描述.将级联方法应用于手写体英文单词的识别,结果表明,级联模型的描述能力与比较系统相比有明显的优势,获得了良好的识别性能. 展开更多
关键词 连续手写字符识别 隐马尔可夫模型 级联模型 模型间状态转移 级联训练
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旋转机械轴心轨迹识别的隐Markov模型方法研究 被引量：4
15
作者 冯长建 丁启全 吴昭同 《机床与液压》 北大核心 2002年第6期53-54,210,共3页
隐Markov模型 (HMM)是一种时间序列的统计模型 ,在语音识别领域中得到了成功的应用。轴心轨迹是旋转机械故障监测中最为重要的一类图形征兆。本文利用模拟多元时间序列的HMM理论对轴心轨迹的时间序列建立HMM并进行分类。
关键词 识别 隐markov模型 时间序列 旋转机械 轴心轨迹
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基于流形学习与隐马尔可夫模型的刀具磨损状况识别 被引量：9
16
作者 张栋梁 莫蓉 +1 位作者 孙惠斌 李春磊 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期651-657,共7页
为了提高金属铣削过程中的刀具磨损状态识别的自动化程度与精度,提出了基于局部切空间排列(LTSA)方法与隐Markov模型(HMM)来识别刀具的不同磨损状态的方法。该方法首先利用小波分析技术对铣削过程中的切削进给方向力信号进行处理,构造... 为了提高金属铣削过程中的刀具磨损状态识别的自动化程度与精度,提出了基于局部切空间排列(LTSA)方法与隐Markov模型(HMM)来识别刀具的不同磨损状态的方法。该方法首先利用小波分析技术对铣削过程中的切削进给方向力信号进行处理,构造了高维特征空间。然后使用基于流形学习方法实现了高维特征空间的维数约简。最终利用约简后的低维特征向量训练HMM,从而实现刀具磨损状态的识别。实验结果说明该方法能够有效地识别铣削过程的刀具磨损状态。与未经特征维数约简的识别方法相比,新方法能够提高刀具磨损状态的识别效率与准确率。 展开更多
关键词 维数约简 刀具磨损状态识别 流形学习 隐马尔可夫模型(HMM)
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HMM在电机轴承上的故障诊断 被引量：9
17
作者 于天剑 陈特放 +1 位作者 陈雅婷 成庶 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第2期184-188,共5页
为了提高其机械系统故障诊断能力及其准确性,以历史的经验数据为基础对滚动轴承进行健康管理,提出一种新的基于多个隐马尔可夫模型与蚁群聚类算法(ACC)和神经网络相结合的方法来用于轴承故障的诊断与检测,该方法采用HMM与模式识别相结... 为了提高其机械系统故障诊断能力及其准确性,以历史的经验数据为基础对滚动轴承进行健康管理,提出一种新的基于多个隐马尔可夫模型与蚁群聚类算法(ACC)和神经网络相结合的方法来用于轴承故障的诊断与检测,该方法采用HMM与模式识别相结合的方法通过对轴承振动信号进行特征提取,在时频域内进行分析其老化的现象,分别将历史数据和新数据进行故障诊断和检测,并通过HMM和ANFIS来估计其剩余使用寿命和年限.实验结果表明:HMM与模式识别相结合的方法可以准确地对故障进行诊断及预测,通过对结果分析可以得到该方法降低了计算的复杂度,提高了诊断的精度,通过对不同故障诊断实例详细阐述了基于HMM故障诊断方法的有效性和可行性. 展开更多
关键词 故障诊断 隐马尔可夫模型 ACC 电机轴承 模式识别
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HMM方法识别脱机手写汉字 被引量：8
18
作者 冯兵 丁晓青 吴佑寿 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2002年第1期84-88,共5页
本文提出了一种在隐含马尔可夫模型(HMM)框架下建立的识别脱机手写汉字的方法,介绍了以HMM对脱机手写汉字进行建模、识别的整个过程,并给出了实验结果.对国标一级3755个汉字的识别率,在两种测试集上分别达到96.4%和91.5%.
关键词 手写汉字识别 隐马尔可夫模型 HMM方法 计算机
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转子启动过程HMM故障诊断方法研究 被引量：6
19
作者 冯长建 丁启全 +1 位作者 吴昭同 李志农 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第6期642-645,共4页
如果转子机械系统存在潜在的缺陷,那么在转子启动过程的振动信号中就会出现异常现象.因此研究转子启动过程的故障诊断方法对于选择合理的应变措施是至关重要的.该过程的故障可以看作是若干主变量依赖于时间的动态模式.隐Markov模型(HMM... 如果转子机械系统存在潜在的缺陷,那么在转子启动过程的振动信号中就会出现异常现象.因此研究转子启动过程的故障诊断方法对于选择合理的应变措施是至关重要的.该过程的故障可以看作是若干主变量依赖于时间的动态模式.隐Markov模型(HMM)已经证明是学习动态时间序列的概率模型的最广泛应用的工具之一,它可以使用一个隐变量来模拟系统的动态行为的变化.实验证明,HMM可以对转子启动过程的故障进行有效的模拟诊断. 展开更多
关键词 转子启动过程 HMM 故障诊断 隐markov模型 转子机械 振动信号 学习动态 时间序列
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基于Wavelet-HMM的旋转机械故障诊断方法研究 被引量：3
20
作者 何树波 丁启全 +1 位作者 李志农 吴昭同 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2003年第5期473-475,共3页
隐Markov模型是一个双随机过程 ,适用于动态过程的时间序列的建模并具有强大的时序模式分类能力 ,特别适合非平稳、重复再现性不佳的信号分析 ;小波变换具有多分辨率分析的特点 ,在时频两域都具有表征信号局部特征的能力。文中将小波变... 隐Markov模型是一个双随机过程 ,适用于动态过程的时间序列的建模并具有强大的时序模式分类能力 ,特别适合非平稳、重复再现性不佳的信号分析 ;小波变换具有多分辨率分析的特点 ,在时频两域都具有表征信号局部特征的能力。文中将小波变换和隐Markov模型相结合 ,提出基于小波变换的HMM状态识别法 ,利用Daubechies小波进行 8尺度的小波分解 ,然后从小波分解结构中提取一维信号的低频系数作为特征向量 ,将其输入到各个状态HMM来进行训练 ,其中输出概率最大的状态即是机组运行状态 ,从而实现状态的识别 ,实验结果表明该方法很有效。 展开更多
关键词 旋转机械 故障诊断 隐markov模型 小波变换 状态识别
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