[00302077]一种信号识别分类方法
交易价格：
面议
所属行业：
其他机械
类型：
发明专利
技术成熟度：
正在研发
专利所属地：中国
专利号：CN201010148975.0
交易方式：
技术转让
技术转让
技术入股
联系人：
哈尔滨工程大学
进入空间
所在地：黑龙江哈尔滨市
- 服务承诺
- 产权明晰
-
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
- 如实描述
技术详细介绍
摘要：本发明提供的是一种信号识别分类方法。首先利用小波变换的方法对含有较高噪声的原始数据进行降噪，在数据分析中将信号分解为高频和低频信息，采用软阈值法对信号进行消噪，然后进行信号重构；在继承小波变换所具有的良好时频局部化优点的同时，对多尺度分析没有细分的高频部分进行进一步的分解；利用小波包变换在多层分解后的不同频带内分析信号，提取出反映系统状态的特征信息；通过非线性变换将输入信号特征向量变换到高维特征空间，然后在这个高维特征空间求取最优线性分类面。本发明克服了神经网络学习中网络结构难以确定、收敛速度慢以及训练时需要大量数据样本等不足，使其具有面向工程实际应用精度高、实时强的特点。
摘要：本发明提供的是一种信号识别分类方法。首先利用小波变换的方法对含有较高噪声的原始数据进行降噪，在数据分析中将信号分解为高频和低频信息，采用软阈值法对信号进行消噪，然后进行信号重构；在继承小波变换所具有的良好时频局部化优点的同时，对多尺度分析没有细分的高频部分进行进一步的分解；利用小波包变换在多层分解后的不同频带内分析信号，提取出反映系统状态的特征信息；通过非线性变换将输入信号特征向量变换到高维特征空间，然后在这个高维特征空间求取最优线性分类面。本发明克服了神经网络学习中网络结构难以确定、收敛速度慢以及训练时需要大量数据样本等不足，使其具有面向工程实际应用精度高、实时强的特点。
