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基于径向基小波核的多尺度小波支持向量机 总被引:3,自引:0,他引:3
普通支持向量机(SVM)方法用于多尺度回归建模时不能取得满意的精度,而现有的多尺度SVM算法存在只适合均匀分布的样本并可能收敛于局部极值等问题.为解决上述问题,本文提出了一种基于径向基小波核的多尺度小波支持向量机学习算法.文中提出并证明了一种新的径向基小波支持向量核,可提高小波SVM的训练速度和逼近精度.在此基础上,通过解一个二次优化问题可求出多尺度回归建模问题的全局最优解.最终得出的多尺度回归模型能够有效地逼近多尺度信号.仿真结果验证了所提算法的有效性. 相似文献
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《现代电子技术》2016,(10):138-141
对近年来电网发展和研究的热门话题之一:电能质量扰动识别分类系统进行研究。识别分类系统使用小波变换方法对扰动电压信号进行特征提取,之后收入由支持向量机建立的识别系统中。相对小波能量只能表达总分解层信号能量中各层信号能量的比例,对于电能质量扰动信号的检测不能直接使用信息熵公式。因此引入加权算子以改进相对小波能量,加权算子对电能扰动特征进行放大,实时反映电能扰动特征。针对使用支持向量机建立电能质量扰动识别系统时会由于扰动信号特征向量维度高、数据庞大等问题,提出一种基于混合核函数的LSSVM建立电能质量扰动识别系统。选取RBF核函数和Polynomial核函数分别作为局部以及全局核函数,构造混合核函数,提高系统泛化能力。使用PSO优化算法对LSSVM分类器进行分类,提高分类器的识别精度等性能。最后通过实验验证研究的电能质量扰动识别分类系统的识别性能。 相似文献
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彭辉 《微电子学与计算机》2013,(3)
心电图信号(ECC)受到设备、检测者心情等影响,含有噪声且特征具有高维性,为了提高了身份识别的正确率,提前出一种小波变换和支持向量机相融合的 ECG 身份识别算法.首先小波变换对采集的心电图信号进行预处理,消除各种噪声;然后采用相关分析对 ECG 特征进行降维处理,消除冗余特征;最后将特征向量输入到支持向量机进行训练,建立基于 ECG 的身份识别模型.仿真结果表明,该方法提高了身份识别正确率和速度,有一种有效的身份识别算法. 相似文献
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基于统计学习理论,核被看做是一种相似度测量模型.核函数是支持向量机算法的核心,利用核函数可以将低维不可分数据映射到高维空间,并进行最优分类研究.但孤立点或噪声数据都会影响最优分类平面和最优分类函数,所以提出利用相似度测量构建模糊核函数.相比高斯核函数和模糊sigmoid核函数的分类支持向量模型,本文提出的模糊相似核函数在支持向量机运算中计算成本最低,可以提供更高的准确率,同时可以避免传统模糊核函数的限制. 相似文献
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针对背景噪声是冲击噪声,且在低信噪比中,二级用户检测性能低的问题,提出了核主成分分析(Kernel PrincipalComponent Analysis,KPCA)和C-支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的频谱检测方法.提取接收信号的循环谱特征,核主成分分析对信号特征进行降维,提取出信号的主要非线性特征,再结合C-SVM对接收信号进行分类.仿真结果表明,在冲击噪声背景下,低信噪比中,与PCA-SVM、SVM算法进行比较,所提算法能够提高次级用户的检测性能. 相似文献
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在近红外区域,利用波长调制光谱技术进行气体浓度检测时,光学元件以及电子器件的噪声会影响二次谐波信号的信噪比。为了抑制噪声,提出一种基于经验模态分解、去趋势波动分析和小波自适应阈值的复合降噪算法。该算法针对传统经验模态分解降噪算法中存在的有用信号缺失的问题,利用去趋势波动分析优化对于信息主导本征模函数的筛选,将筛选出的信息主导本征模函数进行信号重构,再用小波自适应阈值算法提高降噪精度。将提出的算法与经典的降噪算法进行对比评估,提出的算法降噪后的二次谐波信号与原二次谐波信号的互相关系数为99.9018%,均方根误差为0.0087%。通过对实验中实际得到的二次谐波信号进行去噪,结果表明提出的算法去噪效果明显,能够保留有用的信息点。 相似文献
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针对无线信道环境中低信噪比情况下主用户信号检测率较低的问题,提出了一种基于循环平稳特征主成分分析(PCA)与相关向量机(RVM)的认知网络频谱感知算法。该算法结合了主成分分析算法与相关向量机分类方法,应用于解决认知网络频谱感知问题。首先对信号循环平稳特征参数进行特征提取,通过主成分分析进行降维提取信号主成分,生成训练样本和待测样本,并完成对相关向量机的训练,再采用训练完成的相关向量机算法分别对有无主用户情况下的信号进行分类检测,最后获得主用户信号存在性的感知判断。仿真实验表明,与人工神经网络、支持向量机和最大最小特征值算法相比较,所提算法在低信噪比情况下具有较高的分类检测性能,检测率最大可提高61.6%,有效地实现了对主用户信号的感知。 相似文献
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In order to detect the unused spectrum bands (the spectrum holes) efficiently in cognitive radios with low signal-to-noise radio (SNR), we propose to adopt two independent branches of wavelet to detect the singularities of the received signals’ power spectrum density (PSD). The sensing structure is flexible such that we can use one or two branches to cope with different SNRs. Under low SNR condition, each branch uses distinct characteristics between noise and signals in the wavelet transform to eliminate the singularities generated by the noise. By using bandpass filter to calculate PSD values of the subbands which are distinguished by the signal’s singularities, the subband with the minimum PSD value among all of the subbands could be found. Then, the results of the two branches are merged and analyzed in order to make the final decision. Finally, we use signal reconstruction to further remove the noise and then accurately detect the spectrum holes. When the SNR is high, only one branch through the denoising procedure is needed to get accurate sensing result. Our simulation results show that the two-branch wavelet method is more accurate than conventional approaches under given SNRs. 相似文献
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该文提出一种利用信号稀疏特征实现基于压缩感知的微弱信号检测算法。稀疏信号在某一特定字典基上投影展开,其稀疏向量非0元素位置固定。而高斯白噪声在字典基上投影展开,其权向量中非0元素的位置呈现出是均匀分布的特点。该文所提方法实现了微弱信号在稀疏域中的积累。通过计算当只存在高斯白噪声时,接收信号的稀疏向量的非0元素位置向量与信号的稀疏向量非0元素位置向量的相关性,得到判决门限,完成微弱信号的检测。仿真结果表明本文所提方法在信噪比低至-15dB时仍能对信号正确检测。 相似文献
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We present a novel distributed cooperative spectrum sensing algorithm from compressive sampling in wideband cognitive radio (CR) networks. Each CR utilizes compressive sampling to reduce data acquisition costs. A subspace method is then adopted to directly detect occupied channels without reconstructing the sparse spectrum. To obtain the spatial diversity gain, global signal subspace is estimated by the distributed projection approximation subspace tracking (DPAST) algorithm in which the CRs exchange information locally and cooperate without the need for a fusion center. Then, the orthogonality property of the signal subspace and noise subspace can be exploited to find spectral support to complete the spectrum sensing. We study the convergence behavior of the DPAST algorithm and evaluate the performance of spectrum sensing. Simulation results indicate that the DPAST can effectively estimate the global signal subspace, and the proposed compressed wideband spectrum sensing scheme performs better than spectrum sensing at a single CR. 相似文献
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The majority of existing recovery algorithms in the framework of compressed sensing are not robust to the impulsive noise. However, the impulsive noise is always present in the actual communication and signal processing system. In this paper, we propose a method named ‘Bayesian sparse reconstruction’ to recover the sparse signal from the measurement vector which is corrupted by the impulsive noise. The Bayesian sparse reconstruction method is composed of five parts, which are the preliminary detection of the location set of impulses, the impulsive noise fast relevance vector machine algorithm, the step of pruning, Bayesian impulse detection algorithm and the maximum a posteriori estimate of the sparse vector. The Bayesian sparse reconstruction method can achieve effective signal recovery in the presence of impulsive noise, depending on the mutual influence of the impulsive noise fast relevance vector machine algorithm, the step of pruning and the Bayesian impulse detection algorithm. Experimental results show that the Bayesian sparse reconstruction method is robust to the impulsive noise and effective in the additive white Gaussian noise environment. 相似文献
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为进一步提高甲烷浓度检测精度,搭建了基于TDLAS(tunable diode laser absorption spectroscopy)技术的甲烷浓度检测实验系统,利用甲烷在波长1653.72 nm处吸收强度很高且可以最大限度消除其他气体干扰的特性,通过提取二次谐波信号实现甲烷浓度检测。然后分别采用heursure硬阈值算法、heursure软阈值算法和sqtwolog固定阈值算法作为小波变换阈值算法,通过分析未去噪及小波变换去噪处理后得到的甲烷吸收信号谱图、甲烷二次谐波信号谱图、甲烷吸收信号的信噪比和均方根误差,优选sqtwolog固定阈值算法作为小波变换阈值算法。不同浓度的甲烷标气线性拟合实验及特定浓度的甲烷标气重复性实验结果表明:通过小波变换(采用sqtwolog固定阈值算法)能有效降低噪声干扰,去噪处理后提取的二次谐波信号与甲烷真实浓度拟合优度R2为0.984,拟合效果更佳。采用TDLAS技术结合小波变换去噪算法,实现甲烷浓度检测的同时也能提高甲烷浓度检测精度。 相似文献
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针对使用支持向量机的图像来源取证算法中存在的,例如所需训练集较大(数千幅)、特征维数较高等问题。文中提出了一种取证算法,该算法仅需要少量(约为10幅)训练图像,且只提取图像噪声的残差作为图像的唯一特征。该算法首先使用小波滤波器提取图像噪声,然后借助回归模型提取噪声的残差,最后为噪声的残差建立高斯分布模型,根据不同类型图像噪声的残差模型参数进行来源取证。实验结果表明,在误报率为1.2% 的条件下,该取证算法对自然图像的准确率为95.33%,对计算机生成图像的准确率为96.44%。 相似文献
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基于TDLAS的红外湿度检测中的小波去噪实验研究 总被引:8,自引:8,他引:0
为了有效抑制可调谐二极管激光吸收光谱法(TDLAS)进行红外湿度检测中的噪声,采用多阈值小波去噪方法对测量通道和参考通道间的差分信号做降噪处理,然后基于数字锁相放大技术从去噪后的差分信号中提取二次谐波信号,最终根据谐波信号的幅值大小确定湿度数值。给出了多阈值小波去噪算法的流程,并做了实验验证。分析显示,本文方法可有效抑制噪声的影响,在极低湿度条件下仍可较好地提取出二次谐波信号。利用制作的湿度检测系统,结合配备的密闭湿度环境,开展了检测实验。结果表明,采用小波去噪后,检测下限可由0.2%降至0.08%,极低湿度条件下(0.2%)的测量误差可由48%降至7.9%,其它浓度下的测量误差小于5%。同时,由于噪声被很好抑制,检测系统的测量标准差小了1个量级,从而改善了系统稳定性。本文的小波去噪方法也可用于具有类似机理的红外气体检测系统中以改善性能指标。 相似文献