CAJ | 학술논문

针对矿山煤岩破裂与人工爆破微震信号难以辨识的问题,提出了一种结合参数化和非参数化分析的多尺度非线性特征提取与加权融合SVM信号辨识方法.首先,采用经验模态分解(EMD)将原始信号自适应分解到不同的频段;利用Volterra级数对分解后的本征模态分量(IMF)建立非线性预测模型,提取模型参数作为特征向量形成特征子集,根据每个特征子集分别建立独立的信号辨识SVM子分类器;最后,采用训练集精确度作为参数加权融合各个子分类器形成最终预测分类器.实验表明,与多尺度线性特征提取方法以及不经过非参数化分析的特征提取方法相比,该方法有明显的优势,具有良好的应用效果.
침대광산매암파렬여인공폭파미진신호난이변식적문제,제출료일충결합삼수화화비삼수화분석적다척도비선성특정제취여가권융합SVM신호변식방법.수선,채용경험모태분해(EMD)장원시신호자괄응분해도불동적빈단;이용Volterra급수대분해후적본정모태분량(IMF)건립비선성예측모형,제취모형삼수작위특정향량형성특정자집,근거매개특정자집분별건립독립적신호변식SVM자분류기;최후,채용훈련집정학도작위삼수가권융합각개자분류기형성최종예측분류기.실험표명,여다척도선성특정제취방법이급불경과비삼수화분석적특정제취방법상비,해방법유명현적우세,구유량호적응용효과.