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用谐波小波包变换法提取GIS局部放电信号多尺度特征参数 被引量:21
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作者 唐炬 樊雷 +1 位作者 张晓星 刘欣 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第3期250-257,共8页
超高频(UHF)法在GIS局部放电(PD)检测中已得到了广泛应用,UHF PD信号的特征提取对准确识别GIS内部绝缘缺陷类型和指导检修工作具有重要意义,但目前仍然缺乏有效的特征提取方法。为此,本文利用谐波小波具有严格盒形频谱的优点,提出一种提... 超高频(UHF)法在GIS局部放电(PD)检测中已得到了广泛应用,UHF PD信号的特征提取对准确识别GIS内部绝缘缺陷类型和指导检修工作具有重要意义,但目前仍然缺乏有效的特征提取方法。为此,本文利用谐波小波具有严格盒形频谱的优点,提出一种提取UHF PD特征信息的谐波小波包变换(HWPT)方法,对实验室获取的4种典型放电模型产生的UHF PD信号,采用HWPT进行多尺度分解,以克服实小波包分解子带间存在频谱混叠和能量泄漏的缺陷,利用UHF PD信号在不同尺度能量和复杂度的差异,提取多尺度能量和多尺度样本熵参数作为模式识别的特征量,更加精确地描述了UHF PD信号的时频域信息。最后利用支持向量机分类识别的结果表明,该方法可以取得比实小波包更好的识别效果,多尺度能量和多尺度样本熵特征参数均能有效识别4种绝缘缺陷。 展开更多
关键词 谐波小波包 特征提取 局部放电 频谱混叠 多尺度能量 多尺度样本熵
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多尺度熵在棒束通道气液两相流压差信号分析中的应用 被引量:9
2
作者 周云龙 尹洪梅 丁会晓 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第9期3625-3632,共8页
棒束通道气液两相流的压差信号是非线性的,多尺度熵法在分析非线性信号方面效果较好。运用多尺度熵对压差信号进行分析,在7×7棒束通道的气液两相流实验台上采集压差信号,针对104种流动条件4种流型的压差时间序列分析其多尺度熵特... 棒束通道气液两相流的压差信号是非线性的,多尺度熵法在分析非线性信号方面效果较好。运用多尺度熵对压差信号进行分析,在7×7棒束通道的气液两相流实验台上采集压差信号,针对104种流动条件4种流型的压差时间序列分析其多尺度熵特征。研究发现:小尺度(前8个)下的多尺度熵率可以准确区分棒束通道4种流型;大尺度下的样本熵变化趋势可以揭示4种流型的动力学特性。 展开更多
关键词 气液两相流 多尺度 样本熵 流型识别 棒束通道 算法
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基于WTMSE-AMCNN_1D的协作机器人故障诊断
3
作者 戴天赐 王华 +2 位作者 汪健 董凌浩 李帅康 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第1期118-122,共5页
六轴协作机器人在实际工作中难以采集到振动数据,且其故障诊断精度低,针对这一问题,提出一种基于多尺度小波分解、样本熵与一维注意力卷积神经网络(WTMSE-AMCNN_1D)的六轴协作机器人电流信号故障诊断方法。首先,对采集的原始故障数据进... 六轴协作机器人在实际工作中难以采集到振动数据,且其故障诊断精度低,针对这一问题,提出一种基于多尺度小波分解、样本熵与一维注意力卷积神经网络(WTMSE-AMCNN_1D)的六轴协作机器人电流信号故障诊断方法。首先,对采集的原始故障数据进行随机采样;其次,采用多尺度小波分解后计算样本熵的方法来提取原始信号特征,将其作为引入注意力机制(AM)的一维卷积神经网络的输入并进行训练;最后,利用端到端训练后的模型实现故障诊断。通过实验采集某六轴协作机器人的电流数据进行诊断测试,并与其它模型对比,结果表明WTMSE-AMCNN_1D模型诊断精度达到99.21%,可以有效诊断协作机器人的故障。 展开更多
关键词 协作机器人 故障诊断 小波分解 多尺度样本熵 注意力机制 一维卷积神经网络
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基于ICEEMDAN多尺度熵与NGO-HKELM的转子故障诊断
4
作者 陆水 李振鹏 +2 位作者 李军 颜东梅 黄福川 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第4期175-180,共6页
针对电机转子故障信号非平稳、敏感的故障特征不能有效提取,传统分类器参数智能优化算法存在优化速度慢、调整参数多、易陷入局部最优等问题提出基于ICEEMDAN-MSE-KPCA与NGO-HKELM优化的转子故障诊断方法。首先,采用改进的自适应噪声完... 针对电机转子故障信号非平稳、敏感的故障特征不能有效提取,传统分类器参数智能优化算法存在优化速度慢、调整参数多、易陷入局部最优等问题提出基于ICEEMDAN-MSE-KPCA与NGO-HKELM优化的转子故障诊断方法。首先,采用改进的自适应噪声完全集合经验模态分解(improved complete empirical mode decomposition with adaptive noise,ICEEMDAN)方法对转子振动信号进行分解和重构;计算重构信号的多尺度样本熵(multiscale sample entropy,MSE),形成特征向量,通过核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)方法对高维的特征向量进行降维;最后,将降维后的特征向量输入北方苍鹰算法(northern goshawk optimization,NGO)优化的混合核极限学习机(hybrid extreme learning machine,HKELM)进行转子故障分类。研究结果表明,基于ICEEMDAN-MSE-KPCA与NGO-HKELM优化的转子故障诊断模型,平均识别准确率可达97.7273%,平均寻优时间为1.0681 s,收敛速度快、准确率高以及分类效果好。 展开更多
关键词 改进的ICEEMDAN 多尺度样本熵 北方苍鹰算法 混合核极限学习机 转子故障诊断
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基于样本熵的空中交通流复杂性分析 被引量:5
5
作者 王飞 《飞行力学》 CSCD 北大核心 2019年第3期48-51,共4页
空中交通流具有复杂非线性特征,时间序列是研究空中交通流的有效手段。为了定量计算空中交通流的复杂程度,剖析空中交通流的复杂机理,进而为空中交通流的建模、预测和管控提供科学依据,首先阐述了样本熵和多尺度样本熵的计算方法,接着... 空中交通流具有复杂非线性特征,时间序列是研究空中交通流的有效手段。为了定量计算空中交通流的复杂程度,剖析空中交通流的复杂机理,进而为空中交通流的建模、预测和管控提供科学依据,首先阐述了样本熵和多尺度样本熵的计算方法,接着采集三亚01,02,04号扇区连续28天的实际运行数据,构建了空中交通流时间序列,然后基于样本熵计算了时间序列的复杂度,并分析了不同参数的影响。计算结果表明:02号扇区交通流最复杂,04号扇区次之,01号扇区复杂性最小;样本熵和多尺度样本熵可以定量分析空中交通流时间序列的复杂性,且对时间序列长度依赖性小。 展开更多
关键词 航空运输 空中交通流量管理 时间序列 样本熵 多尺度样本熵
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基于GWO-SPA和MSE的往复压缩机气阀故障特征提取方法 被引量:4
6
作者 潘云杰 李颖 +1 位作者 吴仕虎 陈佳文 《机床与液压》 北大核心 2022年第13期193-199,共7页
针对往复压缩机气阀振动信号非线性及非平稳性特征,提出一种基于灰狼算法优化平滑先验分析(SPA),并结合多尺度样本熵的往复压缩机气阀故障特征提取方法。以多尺度样本熵均值和偏度的平方作为适应度函数,利用灰狼算法对SPA的参数λ进行寻... 针对往复压缩机气阀振动信号非线性及非平稳性特征,提出一种基于灰狼算法优化平滑先验分析(SPA),并结合多尺度样本熵的往复压缩机气阀故障特征提取方法。以多尺度样本熵均值和偏度的平方作为适应度函数,利用灰狼算法对SPA的参数λ进行寻优,将寻优后的参数λ代入SPA中对往复压缩机气阀处振动加速度信号进行自适应分解,得到信号的趋势项和去趋势项;然后分别求取去趋势项数据的多尺度样本熵均值和偏度的平方,以此作为往复压缩机气阀信号的特征向量输入支持向量机中进行训练与测试。实验结果表明,该方法可以有效提取往复压缩机气阀的故障特征。 展开更多
关键词 往复压缩机气阀 故障特征提取 灰狼算法 平滑先验分析(SPA) 多尺度样本熵 支持向量机
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基于多尺度熵的Duffing混沌系统阈值确定方法 被引量:4
7
作者 黄泽徽 李亚安 +1 位作者 陈哲 刘恋 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2020年第16期17-25,共9页
熵是热力学中表征物质状态的参量之一,是体系混乱程度的度量.一个信号的熵可以用来表示信号的复杂度.Duffing混沌系统从临界混沌状态向大尺度周期状态跃变的阈值是混沌系统分析的一个重要参数,它的求解方法是混沌理论目前亟待解决的问... 熵是热力学中表征物质状态的参量之一,是体系混乱程度的度量.一个信号的熵可以用来表示信号的复杂度.Duffing混沌系统从临界混沌状态向大尺度周期状态跃变的阈值是混沌系统分析的一个重要参数,它的求解方法是混沌理论目前亟待解决的问题之一.然而传统的实验分析法或者定量分析法存在一定的局限性.本文在研究中发现,系统处于混沌态和周期态时输出的多尺度熵值存在较大差异,且当系统进入周期态后多尺度熵值趋于平稳,基于这一现象结合遗传算法提出了基于多尺度熵的Duffing混沌系统阈值确定方法.利用该方法对正弦信号和方波信号的检测系统跃变阈值进行了计算,结果表明该方法快速准确且计算简单. 展开更多
关键词 微弱信号检测 DUFFING 系统 多尺度熵 遗传算法
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基于多尺度样本熵改进极限学习机的列车转向架轴承故障诊断 被引量:4
8
作者 靳震震 贺德强 +1 位作者 苗剑 徐伟倡 《控制与信息技术》 2021年第5期66-70,共5页
列车转向架轴承受到轨道激扰、运行速度不确定、轨道接缝的冲击振动和其他部件振动因素的影响,轴承振动信号呈现非线性和非平稳性,导致其故障特征难以被提取,故障诊断准确率低。针对上述问题,文章提出一种基于多尺度样本熵改进极限学习... 列车转向架轴承受到轨道激扰、运行速度不确定、轨道接缝的冲击振动和其他部件振动因素的影响,轴承振动信号呈现非线性和非平稳性,导致其故障特征难以被提取,故障诊断准确率低。针对上述问题,文章提出一种基于多尺度样本熵改进极限学习机的列车转向架轴承故障诊断方法。其首先利用多尺度样本熵提取故障特征,构成特征向量集;然后利用粒子群算法优化极限学习机,得到输入权值和隐含节点阈值;最后,将特征向量集划分为测试集和训练集,利用改进的极限学习机作为模式识别算法进行故障模式识别。实验结果表明,本文提出的方法能够有效地进行故障模式识别,识别准确率达到96%,适用于列车轴承故障诊断。 展开更多
关键词 多尺度样本熵 特征提取 故障诊断 改进极限学习机 转向架轴承
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基于多尺度样本熵与阈值的语音端点检测 被引量:3
9
作者 王波 于凤芹 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第12期268-271,共4页
针对样本熵对突变噪声敏感导致的误检问题,提出一种改进的语音端点检测算法。该算法在时域采用尺度因子对语音信号进行多尺度变换,计算各尺度下的样本熵和阈值,统计样本熵大于门限阈值的尺度个数并与总尺度个数进行比较,实现语音端点检... 针对样本熵对突变噪声敏感导致的误检问题,提出一种改进的语音端点检测算法。该算法在时域采用尺度因子对语音信号进行多尺度变换,计算各尺度下的样本熵和阈值,统计样本熵大于门限阈值的尺度个数并与总尺度个数进行比较,实现语音端点检测。实验结果表明,该算法能够较好地消除样本熵对突变噪声的敏感性,并且与近似熵和样本熵检测算法相比,在低信噪比条件下具有更高的检测准确率。 展开更多
关键词 多尺度样本熵 多尺度变换 语音端点检测 阈值 近似熵
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基于多尺度样本熵方法分析欧拉视频放大技术在非接触式测量的作用 被引量:3
10
作者 鲍凯林 陈兆学 《中国医学物理学杂志》 CSCD 2020年第5期635-640,共6页
欧拉视频放大技术常被应用在光电容积脉搏波信号增强过程中,脉率测量是需要经常进行的处理,为明确脉率在经过此放大以后是否受到影响,本研究对放大前后信号的峰值关键特征进行比较和研究。由于熵被广泛用来表征信号的复杂性,其通过计算... 欧拉视频放大技术常被应用在光电容积脉搏波信号增强过程中,脉率测量是需要经常进行的处理,为明确脉率在经过此放大以后是否受到影响,本研究对放大前后信号的峰值关键特征进行比较和研究。由于熵被广泛用来表征信号的复杂性,其通过计算信息的平均产生率来进行检测和分析,且由于多尺度样本熵的计算不依赖数据长度并具有良好的一致性,所以本研究基于多尺度样本熵对脉搏的瞬时心率进行比较。试验结果表明:脉搏信号放大前后保持基本脉率,但放大后样本熵数值比放大前略低,说明欧拉视频放大技术对数据的复杂度方面有减弱作用,同时使其信号结果更加稳定。 展开更多
关键词 欧拉视频放大 多尺度样本熵 脉搏波 脉率测量 光电容积描记法
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自适应多尺度熵在脑死亡诊断中的应用 被引量:2
11
作者 倪力 曹建庭 王如彬 《动力学与控制学报》 2014年第1期74-78,共5页
本文引入自适应多尺度熵的方法,并结合当前常用的经验模型分解的方法,使得数据尺度能自适应的被获取.通过从原数据中不断移除低频或高频成分,自适应多尺度熵能够在"从粗糙到精细"或是"从精细到粗糙"的尺度下用样本... 本文引入自适应多尺度熵的方法,并结合当前常用的经验模型分解的方法,使得数据尺度能自适应的被获取.通过从原数据中不断移除低频或高频成分,自适应多尺度熵能够在"从粗糙到精细"或是"从精细到粗糙"的尺度下用样本熵估计求得.模拟结果用来确认了其有效性,同时我们将其应用到脑死亡诊断中,用来区分脑死亡病人和昏迷病人在脑电信号上的不同. 展开更多
关键词 脑电信号 脑死亡诊断 自适应多尺度熵 样本熵
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基于瞬时性故障特征量的配网绝缘劣化评估 被引量:2
12
作者 葛鑫磊 许傲然 王刚 《控制工程》 CSCD 北大核心 2017年第2期429-434,共6页
针对配电网绝缘永久性故障前发生的瞬时性故障产生的零模电流信号进行研究,提取了2个特征量用来表征瞬时性故障的严重程度。首先,将信号通过HHT技术处理分解成高低频分量,把7个周波时间窗口内的高低频能量比作为第一个故障特征量;通过... 针对配电网绝缘永久性故障前发生的瞬时性故障产生的零模电流信号进行研究,提取了2个特征量用来表征瞬时性故障的严重程度。首先,将信号通过HHT技术处理分解成高低频分量,把7个周波时间窗口内的高低频能量比作为第一个故障特征量;通过对暂态信号位置的确定,提取出一个周波时间窗口的暂态信号的多尺度样本熵,并将其作为为第2个故障特征量。其次,对2个特征量进行历史统计分析,划定出二维特征分布图的轻微、中等和严重故障区域,以此来判别瞬时故障严重程度。最后,可以通过对当前多次瞬时故障信号的欧式距离的中心点求取来评估配网的绝缘劣化水平。 展开更多
关键词 瞬时性故障 零模电流信号 高低频能比 多尺度样本熵 欧式距离中心点
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高压密相气力输送煤粉流动状态识别方法 被引量:2
13
作者 高鹤明 晏克俊 刘君 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期775-781,共7页
高压密相气力输送中煤粉流动状态的识别及其监测对于煤气化的安全稳定运行具有重要意义。提出一种基于阵列式静电传感器实现高压密相气固两相流动状态识别的新方法。采用EMD方法对阵列式静电传感器各电极静电信号分别进行多尺度分解,并... 高压密相气力输送中煤粉流动状态的识别及其监测对于煤气化的安全稳定运行具有重要意义。提出一种基于阵列式静电传感器实现高压密相气固两相流动状态识别的新方法。采用EMD方法对阵列式静电传感器各电极静电信号分别进行多尺度分解,并对得到的多尺度静电信号进行样本熵和能量比计算,通过分析各电极静电信号的多尺度样本熵和多尺度能量比的分布实现对流场内颗粒流动稳定性及其状态的识别。试验结果表明:阵列式静电传感器多尺度样本熵的一致性能够表征密相气固两相流动状态的稳定性,多尺度能量比的一致性能够表征管内颗粒分布的状态;并且还揭示了静电信号低尺度分量(1,2尺度)包含悬浮流动颗粒信息,高尺度分量(3尺度以上)包含沿管底流动颗粒信息。 展开更多
关键词 静电传感器 颗粒荷电 气固两相流 多尺度 样本熵
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Cell Registration and Flickering Detection for the Complexity Analysis of Red Blood Cell Dynamics with GSM Exposure
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作者 WU Tong-ning ZHANG Chen +1 位作者 LV Bin YANG Lei 《Chinese Journal of Biomedical Engineering(English Edition)》 CSCD 2015年第3期103-108,共6页
Red blood cells(RBC)' flickering present the dynamic properties of the cytomembrane. Its complexity could be used for aging analysis or the evaluation for the storage quality. The flickering activity is a kind of ... Red blood cells(RBC)' flickering present the dynamic properties of the cytomembrane. Its complexity could be used for aging analysis or the evaluation for the storage quality. The flickering activity is a kind of reversible perpendicular motion of the specified pixel. Therefore, the complexity analysis depends on the reliable detection of temporal variation for the gray-scale values from each pixel of the cells. In this paper, we improved our previous work on the screening of the horizontal drifted cells with a surface based on cell registration method and the effect of GSM exposure to the dynamic properties of the RBCs in terms of multi-scale sample entropy was presented in the paper. 展开更多
关键词 RBC’s flickering cell registration EMF exposure multi-scale sample entropy
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多尺度样本熵在水面舰船识别中的应用研究 被引量:1
15
作者 刘磊 鲍习中 +2 位作者 陈新华 张志博 孙长瑜 《网络新媒体技术》 2014年第5期28-31,共4页
通过大量研究分析表明水面舰船的水声信号能够对其进行检测与识别并具有较好的性能,由于多尺度样本熵方法在离散信号分析中能够准确的定义其复杂性,本文采用多尺度样本熵方法分析水面舰船的水声信号。首先,利用多尺度样本熵方法计算不... 通过大量研究分析表明水面舰船的水声信号能够对其进行检测与识别并具有较好的性能,由于多尺度样本熵方法在离散信号分析中能够准确的定义其复杂性,本文采用多尺度样本熵方法分析水面舰船的水声信号。首先,利用多尺度样本熵方法计算不同水面舰船的水声信号。然后,将计算得到的多尺度样本熵值作为水面舰船特征,并采用支持向量机(SVM)分类器对水面舰船进行分类和识别。实验结果表明,本文提出的方法在水面舰船识别中具有较好的性能。 展开更多
关键词 水面舰船识别 特征提取 多尺度样本熵
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基于心电信号R波检测的心率变异性分析方法研究
16
作者 李凡闯 《黑龙江科学》 2022年第24期119-121,共3页
利用IIR带通滤波器对心电信号进行预处理,基于多尺度Teager能量算子算法对心电信号R波进行检测,得到RR间期信号,基于心律失常组和健康对照组的RR间期信号,应用多尺度样本熵方法进行心率变异性分析。实验结果表明,心律失常组和健康对照... 利用IIR带通滤波器对心电信号进行预处理,基于多尺度Teager能量算子算法对心电信号R波进行检测,得到RR间期信号,基于心律失常组和健康对照组的RR间期信号,应用多尺度样本熵方法进行心率变异性分析。实验结果表明,心律失常组和健康对照组之间的熵值具有显著性差异,说明本研究提出的心率变异性分析方法可有效区分心律失常组和健康对照组,以期为临床提供准确、可靠的辅助诊断信息。 展开更多
关键词 心电信号 TEAGER能量算子 心率变异性 多尺度样本熵
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基于广义复合多尺度熵的两相流动力学分析 被引量:1
17
作者 孙庆明 巴頔 陈淑鑫 《大连理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第5期455-463,共9页
多尺度熵(MSE)作为一种度量非线性时间序列复杂程度的有效分析方法,已被应用于两相流动力学特性分析.针对MSE分析中粗粒化方式的不足,采用方差代替均值以及复合化熵值的广义复合多尺度熵(GCMSE)对几种典型时间序列进行了分析.与MSE相比,... 多尺度熵(MSE)作为一种度量非线性时间序列复杂程度的有效分析方法,已被应用于两相流动力学特性分析.针对MSE分析中粗粒化方式的不足,采用方差代替均值以及复合化熵值的广义复合多尺度熵(GCMSE)对几种典型时间序列进行了分析.与MSE相比,GCMSE分析有效且熵值的稳定性表现更好.在此基础上,分析了125种不同流动条件下垂直上升管内气液两相流3种典型流型的压差波动时间序列.研究结果表明:泡状流、塞状流、混状流的GCMSE均随尺度因子的增大而增大,但熵值增长速率存在明显的差异,在低尺度因子下熵值增长速率能够用来表征不同流型,在中高尺度因子下熵值波动特征能够映射不同流型的非线性动力学特性. 展开更多
关键词 广义复合多尺度 样本熵 气液两相流 流型 动力学特性
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基于ALIF多尺度样本熵和CNN的螺栓组松动定位
18
作者 张世壮 王涛 +1 位作者 谭波海 袁锐 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第6期850-856,共7页
针对螺栓组中松动螺栓定位的问题,基于自适应局部迭代滤波算法(ALIF)和多尺度样本熵(MSE),提出了一种新的特征提取方法,并用卷积神经网络(CNN)分类识别特征来实现对松动螺栓的有效定位。首先,将螺栓组在不同工况下的非线性响应信号进行... 针对螺栓组中松动螺栓定位的问题,基于自适应局部迭代滤波算法(ALIF)和多尺度样本熵(MSE),提出了一种新的特征提取方法,并用卷积神经网络(CNN)分类识别特征来实现对松动螺栓的有效定位。首先,将螺栓组在不同工况下的非线性响应信号进行自适应局部迭代滤波分解;然后,选取分解后部分有效的本征模态函数(IMF),并提取每一个IMF分量的多个尺度的样本熵形成二维特征矩阵;最后,将特征矩阵输入CNN,训练好的网络模型被用来实现对螺栓组中螺栓松动的定位。基于压电主动传感设计了实验装置,并选择混沌信号作为激励进行了实验研究。实验结果表明:该方法能够有效定位出螺栓组中松动的螺栓,并且相比于其他方法有着更高的准确性、更快的训练速度和更强的鲁棒性。 展开更多
关键词 螺栓松动 定位 压电换能器 自适应迭代滤波 多尺度样本熵 卷积神经网络
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基于红细胞膜闪烁多尺度样本熵对贮存红细胞质量评估的研究
19
作者 刘健哲 张晨 +1 位作者 陆冰松 谢毅 《中国血液流变学杂志》 CAS 2013年第3期406-409,共4页
目的研究红细胞膜闪烁的多尺度样本熵以提出一种用于分析贮存中红细胞质量变化的途径。方法对于红细胞连续灰度图像序列,通过建立细胞模板的方法提取膜闪烁强度,并且通过多尺度样本熵算法计算经过不同贮存时间的红细胞膜闪烁的多尺度... 目的研究红细胞膜闪烁的多尺度样本熵以提出一种用于分析贮存中红细胞质量变化的途径。方法对于红细胞连续灰度图像序列,通过建立细胞模板的方法提取膜闪烁强度,并且通过多尺度样本熵算法计算经过不同贮存时间的红细胞膜闪烁的多尺度复杂度,并与传统生化方法结果进行对比。结果红细胞膜闪烁的多尺度样本熵会随着红细胞贮存时间的增长而减小,在较短时间(1~5d)的贮存期内会有显著变化。结论红细胞的活性和质量均会随着贮存时间的增长而降低,这与使用传统生化方法分析红细胞质量的结果一致。可望提供一种分析贮存中红细胞质量变化的新途径。 展开更多
关键词 红细胞贮存 闪烁 多尺度样本熵
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多尺度样本熵在流量矩阵分析与评估中的应用
20
作者 颜若愚 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2014年第3期56-60,65,共6页
针对网络用户行为的特点提出利用多尺度样本熵的两个评价规则来分析P-P flow流量矩阵,该方法能够对网络流量表现出来的一些特征进行合理解释,并得到一些有趣的结论.随后在多尺度样本熵分析特性基础上提出一种评估流量时间序列健康度的方... 针对网络用户行为的特点提出利用多尺度样本熵的两个评价规则来分析P-P flow流量矩阵,该方法能够对网络流量表现出来的一些特征进行合理解释,并得到一些有趣的结论.随后在多尺度样本熵分析特性基础上提出一种评估流量时间序列健康度的方法,通过对真实网络流量和仿真流量的实验,表明该方法简单有效,能够准确合理评估网络流量的健康程度. 展开更多
关键词 多尺度分析 样本熵 异常检测 流量分析 流量矩阵
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