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题名改进的气体泄漏识别算法研究
被引量：2
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作者
郑伟哲
韦娟
郑浩南
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机构
西安电子科技大学通信工程学院
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出处
《现代电子技术》
2023年第5期35-39,共5页
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文摘
为了获得理想压缩气体泄漏信号的识别准确率,进而实现高效检测的目的,提出一种基于经验模态分解、梅尔频率倒谱系数和主成分分析的泄漏超声信号特征提取方法。首先,使用经验模态分解提取泄漏信号的超声频段,通过对固有模态函数的熵值设定阈值,优化频谱混叠;其次,通过构造梅尔变换函数,设计分别针对目标频段中不同分布的梅尔滤波器组;然后,使用主成分分析代替离散余弦变换,提取改进的梅尔频率倒谱系数;最后,在实验室模拟泄漏环境,采集不同泄漏条件的泄漏信号,使用支持向量机实现识别分类,完成泄漏检测。结果表明,使用熵阈值优化的经验模态分解能够提高泄漏信号的识别准确率,改进的梅尔频率倒谱系数是一种更有效的泄漏信号特征,相比改进前识别准确率提高了7.76%。
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关键词
气体泄漏识别
信号特征提取
阈值设定
频谱混叠优化
主成分分析
梅尔滤波器
泄漏检测
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Keywords
gas leakage recognition
signal feature extraction
threshold setting
spectrum aliasing optimization
principal component analysis
Mel filter
leakage detection
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分类号
TN911.6-34
[电子电信—通信与信息系统]
TB553
[电子电信—信息与通信工程]
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