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题名基于联合加权谱密度的结构振型频域识别方法
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作者
邹春蓉
邓长军
蒋伟
刘纲
王惊华
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机构
中铁西南科学研究院有限公司
中国人民解放军陆军勤务学院
重庆大学土木工程学院
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2024年第32期13953-13959,共7页
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基金
国家自然科学基金(52078084)
重庆市自然科学基金(cstc2021jcyj-msxmX0623)。
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文摘
针对传统加权谱密度(weighted spectral density,WSD)法中加权函数指数因子选取不当导致模态振型识别精度降低的问题,建立基于联合WSD的结构振型频域识别方法,提升了WSD方法的识别精度及适用范围。根据盲源分离与振型叠加法的相似性,采用WSD方法对结构振动信号进行解耦与分离;利用预设的多个加权密度矩阵构建三维张量加权谱,并采用平行因子2模型自适应选取加权函数指数因子;在此基础之上,引入最小谱方差评判准则进行评价,从而实现模态振型分离矩阵的精确估计。三自由度系统理论模型的模态振型识别结果表明:所提方法能准确获取各阶模态振型所对应的最优加权函数指数因子,针对结构模态振型的识别精度均优于传统频域分解法和二阶盲辨识方法,即使在数据较短、频谱毛刺严重时仍具有较高的识别精度,为建筑结构模态振型识别提供了一种新的识别算法。
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关键词
模态振型识别
加权谱密度(WSD)
盲源分离
张量因子
频域法
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Keywords
identification of mode shape
weighted spectral density(WSD)
blind source separation
tensor factor
frequency domain method
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分类号
TU318
[建筑科学—结构工程]
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题名基于稀疏表示权重张量的音频特征提取算法
被引量：5
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作者
林静
杨继臣
张雪源
李新超
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机构
茂名职业技术学院机电信息系
华南理工大学电子与信息学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016年第5期1426-1429,1438,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61301300)~~
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文摘
为了更好地描述非平稳音频信号的特征,提出了一种基于Gabor字典和稀疏表示权重张量的时-频音频特征提取方法。该方法基于Gabor字典将音频信号编码为稀疏的权重向量,并进一步将权重向量中的元素重新排列为张量形式,该张量各阶分别刻画了信号的时间、频率以及时长特性,为信号的联合时-频-长表示。通过对该张量进行因子分解,将分解后得到的频率因子和时长因子拼接为音频特征。针对稀疏张量分解时容易产生过拟合的问题,提出一种自调整惩罚参数分解算法并进行了改进。实验结果显示,所提出的特征相对于传统梅尔倒谱系数(MFCC)特征、MFCC特征及匹配追踪算法(MP)求解的特征联合拼接得到的MFCC+MP特征和非均匀尺度-频率图特征对15类音效分类效果分别提升了28.0%、19.8%和6.7%。
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关键词
稀疏表示
张量因子分解
音效分类
时-频特征
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Keywords
sparse representation
tensor factorization
audio effect classification
time-frequency feature
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分类号
TN912.3
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于多元关系的张量分解标签推荐方法
被引量：4
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作者
曾辉
胡强
淦修修
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机构
华东交通大学信息工程学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019年第10期2907-2910,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61562027)
江西省教育厅科学技术研究资助项目(GJJ170379)
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文摘
标签推荐的现有方法忽视了多种属性特征之间的联系,无法保证大数据环境下推荐系统的准确率。针对该问题,提出了一种基于用户聚类和张量分解的新标签推荐方法,以进一步提高标签推荐的质量。该方法首先对一些对产品具有重要影响的用户进行聚类,然后根据用户、产品、标签和产品评分之间的多元关系综合计算总权重。最后,根据聚类之后的用户群体以及多元关系的总权值构建张量并进行张量因式分解。实验与传统张量分解方法相对比,结果表明提出的方法在准确率上具有一定的提高,验证了算法的有效性。
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关键词
标签推荐
张量因子分解
权重
聚类
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Keywords
tag recommendation
tensor factorization
weight
clustering
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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