發(fā)布時間：2021-02-19 17:54

　　針對不同織物摩擦聲音的辨別問題,本文在哈爾特征基礎(chǔ)上構(gòu)建辨別機(jī)制,通過不同種類織物摩擦聲音的差異,探索高效的織物摩擦聲音辨別方法。通過摩擦聲音采集裝置采集了4組織物摩擦聲音信號,對采集到的信號提取所有尺度及位移上的哈爾特征來構(gòu)建1個特征空間;在特征空間中對每個點(diǎn)建立1個相應(yīng)的辨別器,該辨別器允準(zhǔn)該類所有正樣本盡可能多地否決該類負(fù)樣本;利用單個負(fù)樣本被大量辨別器允準(zhǔn)的概率非常小這一特點(diǎn)過濾掉該類全部負(fù)樣本;對辨別器進(jìn)行漸進(jìn)性選擇以構(gòu)建辨別器隊(duì)列,得到了具有同等辨別力的無序辨別器精簡版本。結(jié)果表明:本文構(gòu)建的辨別器隊(duì)列可在大幅減少辨別器數(shù)量的同時維持織物摩擦聲音辨別的正確率不變。 

【文章來源】：毛紡科技. 2020,48(03)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

摩擦聲音采集裝置

圖1 摩擦聲音采集裝置從4類織物中各選1個具有代表性的試樣進(jìn)行分析,具有代表性試樣織物摩擦聲音信號見圖2�？梢钥闯�,這些信號具有典型的非穩(wěn)定狀態(tài)和衰減特征,使用頻譜分析難以描述其全貌,故本文用哈爾特征進(jìn)行分析。

利用灰度映射方法可將哈爾特征空間可視化。將p和s分別作為縱坐標(biāo)和橫坐標(biāo),將所有特征點(diǎn)上的值映射到灰度范圍[0, 1],得到摩擦聲音信號的哈爾特征空間可視圖見圖3。圖3示出了與圖2各試樣摩擦聲音信號對應(yīng)的哈爾特征空間�？梢钥闯�,較亮的區(qū)域代表具有較大值的特征點(diǎn),較暗的區(qū)域代表具有較小值的特征點(diǎn)。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3041476