基于虚拟样本的双层圆柱壳体结构噪声源识别研究
虚拟样本是解决小样本条件下模式识别问题的有效手段。在总结前人研究成果的基础上给出了虚拟样本的定义,利用VC维理论分析了虚拟样本的作用。针对双层圆柱壳体结构噪声源识别这一实际问题,提出了两种分别基于频响函数和傅里叶变换的虚拟样本生成算法。试验结果表明两种算法均能有效提高噪声源识别正确率。
基于KNN分类算法的水下航行器声学故障检测识别研究
对水下航行器声学故障进行检测和分类研究。利用水下航行器在正常丁况下采集的声学信号建立正常样本基准数据库,对水下航行器实时采集到的声学信号进行扫描分析,把偏离一定基准阈值的信号判定为声学故障,并予以分离。由水下航行器声学故障的历史数据构建声学故障特征分类数据库,用KNN算法实现上述已分离出的声学故障信号的模式识别。设计一个水池试验验证了文中所提出方法的可行性。
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