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1.
提出一种基于自适应级联滤波的多分量非平稳网络入侵的高效检测算法。进行网络入侵的多分量非平稳信号模型构建,在此基础上设计自适应级联滤波算法,实现对网络入侵干扰滤波和信号的检测。给定网络入侵信号处于低信噪比的网络数据交互环境下,利用自适应滤波器方法来确定信号频率,用一个四阶累积量表示自适应滤波器的传递函数,利用过去输入样本的有限线性组合来进行自适应滤波,实现算法改进。仿真结果表明,该算法能在低信噪比下高效地检测出网络入侵信号,网络入侵的两个分量特征的频谱特征聚焦性能较好,实现了对入侵特征的准确检测。在相同条件下,检测准确率提高了25.67%,有效保证了网络安全。 相似文献
2.
提出一种基于时变多变量回归模型利用ECG信号和心脏运动信号相关性进行预测的预测方法,该方法将ECG信号非平稳心率变化信息的全过程通过模型中互相关项引入心脏信号预测中,以克服单纯的基于线性模型预测方法的不足,增强了对心脏信号中非平稳变化的适应能力,提高了估计的精度。通过对偶卡尔曼滤波器对模型的状态和参数分别进行估计,完成心脏运动信号的实时预测,并通过比较实验验证了算法的有效性。 相似文献
3.
郭键 《宁波职业技术学院学报》2008,12(5):39-43
介绍了矿井胶带机火灾的发火现状、矿井火灾的危害,阐述了模糊神经网络算法在胶带机火灾探测中的应用原理。通过综合考虑温度、温度变化率、CO体积分数、CO体积分数变化率4个变量,采用ANFIS系统对胶带机火灾进行探测研究。仿真结果,表明模糊神经网络算法在矿井胶带机火灾信号处理中的应用非常必要——可进一步提前报警时间,提高报警的灵敏度及可靠性。 相似文献
4.
信号噪声比率（SNR）估计是在时变衰落信道环境下相移键控通信系统的重要指标,目前有两种可实现的估计方法：数据辅助估计和非数据辅助估计。时变衰落信道可以建立为一个关于时间的多项式模型。传统的估计方法精度受限于Cramer-Rao下界信道,信道时变特性对于SNR估计的影响可以忽略。目前,一种新颖的最大似然（ML）SNR估计方法是由时变衰落模型推导而来的。对于DA场景估计来说,有一种简易的闭环估计方案,其准确性能评估依赖于正确与错误（不匹配）的多项式阶数。对于NDA估计,未知的数据符号建立为随机的模型,利用了边缘似然估计方法。最大期望算法通过迭代方法使得似然函数最大。仿真结果表明,相比先前公布的算法实现,该估计算法统计效率更高。 相似文献
5.
《实验室研究与探索》2017,(5)
针对现行RLC串联谐振电路实验的内容和要求相对简单,仅限于复现谐振的基本原理,缺少引导学生深入思考的"抓手",研发构建了一款新型周期非正弦信号分解、合成及谐波发生实验箱,设计出了串联谐振电路综合提高实验(一)——周期非正弦信号的分解与合成,包括实验电路搭建、信号分解及合成的实验操作、模型验证以及学生可自主探究并自行延展的补充实验任务。教学实践结果表明,本电路综合提高实验有助于学生从不同视角认识、体会串联谐振电路的基本原理和应用价值,可以激发学生动手实践、深入探究理想电路模型与实际电路之间差异以及自主学习更多相关知识的兴趣。 相似文献
6.
筒述了几种常用的无功功率测量算法,对非正弦电路无功功率理论及其无功功率测量算法进行了研究。根据Budeanu无功功率定义提出了基于Hilbert数字滤波器的无功功率测量算法．该方法不仅能测量正弦电路中的无功功率,而且在给定的定义下,也适合于测量含有谐波的非正弦电路中的无功功率。由于该方法是在对电压、电流信号采样后,通过直接进行移相滤波和简单的数值计算测量出无功功率,避免了现有方法中通过测量电压、电流有效值和有功功率计算无功功率所带来的误差。最后在MATLAB中利用数据对非正弦电路各无功功率测量算法进行了仿真比较,证明所设计的Hilbert数字滤波器算法能够更精确地测量无功功率。 相似文献
7.
提出从横向和纵向两个方向分析火灾数据变化,研究其趋势性和季节性特征,并分别从横向建立火灾的月发生起数的灰色模型和回归模型,从纵向建立火灾的月发生起数的ARIMA模型,最后将两个方向数据合成区间,进行交叉预测. 相似文献
8.
生物电信号在采集的过程中,由于仪器性能、环境因素和体表、组织电位的干扰,伴随着不可忽视的噪声,甚至使信号波形淹没在噪声中,因此信号本身能携带的具有临床意义的参数的估计也面临困难。为了快速地恢复信号并为参数的最优估计作准备,我们提出了一种新的自适应滤波器(NAF)设计方法。它的设计原则是建立另一个并行的反馈回路来加强传统自适应滤波器的性能,加速收敛并使失调最小。它的关键是设计一个步长自适应器(μ-adiuster)。我们首先将NAF应用于滤除生物电信号的工频干扰,其原始信号是响应的脑诱发电(EP),通过戈泽尔算法,步长自适应器实现了对工频分量的实时跟踪和收敛因子的自适应。我们同时也将NAF应用于滤除眼电信号中的白噪声。实验证明,NAF克服了传统低通和传统自适应滤波器的一些缺点,实现了快速收敛和信号的无损恢复。信号参数的估计也证实了这种新的自适应滤波器的优化性能．基于同样的设计原则,NAF也可以应用于其他生物电信号处理。 相似文献
9.
针对复杂非线性多通道时变信号模式分类问题,提出了一种集成卷积神经网络（CNN）与随机森林（RF）相融合的方法。该方法以CNN为基学习器,自动提取信号样本的抽样特征,同时省去降维与人工选择特征的过程,以RF为次级学习器,增加样本扰动,同时增加属性扰动。为增强样本多样性,使得该模型尽可能充分利用信息,在训练集中随机抽取7份子训练集,再利用7份子训练集训练出7个不同的学习器;最后通过投票法和学习法建立集成模型,提高了识别精度。实验结果表明,在测量区间上,该方法对3种ECG信号类别的平均分类精度达94.60%,提高了1.1%,取得了良好结果,验证了模型和算法的有效性。 相似文献
10.
针对通信信号的非线性时域滤波问题,研究了量子随机滤波器的原理和性能.将神经网络与非线性Schroedinger方程相结合,把方程的解作为信号时变的概率密度函数,进而实现滤波功能.研究发现,通过调整势场权系数的取值,可使滤波器具有明显不同的性能.根据此性质,构造了一种新的滤波算法,该算法可使滤波器在信号波形估计的非线性失真程度与它的抗噪能力之间进行折衷,这将大大推广量子随机滤波器的应用,例如,用于通信信号处理.仿真结果表明了量子随机滤波器的优越性能. 相似文献
11.
针对随机共振仅适合于低频信号的约束,对随机共振技术运用于强噪声背景下的高频信号检测进行研究,提出提高采样频率的方法,使高频信号变换成低频信号．数值仿真表明,此方法检测单频信号效果显著,检测调幅信号是有效的． 相似文献
12.
Shear probe works under a tough environment where the turbulence signals to be measured are very weak.The measured turbulence signals often contain a large amount of noise.Due to wide frequency band,no... 相似文献
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基于小波变换的故障电弧检测技术研究 总被引：3，自引：0，他引：3
故障电弧是引起火灾的重要原因,为了确保用电安全,故障电弧检测装置的研究和应用日益受到人们的重视。故障电弧具有随机性,这使得传统的时域和频域方法都难以有效地对故障电弧信号进行分析。小波变换适合对小信号和突变信号进行分析,将其应用于故障电弧检测,可以有效提取电弧特征,准确判断故障电弧的发生。 相似文献
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动态心电监护具有监测时间长、数据量大的特点,所以心电数据压缩十分必要．对于心电信号压缩的方法有很多,文章提出了心电信号小波变换自适应编码压缩方法,与其它压缩方法相比,此方法减少了信号重建时的失真,压缩比5到12． 相似文献
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局部放电信号是非平稳性信号,具有时变频率。时频分析是分析和处理非平稳时变信号的有力工具,将时频分析技术应用于局部放电信号的分析与处理,能清楚地揭示信号的时变频谱特性,有利于对信号的特征提取,为局部放电信号的模式识别提供了一个更为准确、可靠的新方法。 相似文献
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高玲 《宁德师专学报(自然科学版)》2012,24(1):57-61,64
讨论了一种用相对简单的实现方式和较少的成本并且具有良好稳定度和精确度的常用波形实现方法.基于可控的MAX038信号发生芯片,讨论了一种智能信号发生器设计.该发生器用于产生频率和幅度均可调节的正弦波、方波和三角波信号,支持波形种类选择、频率调节、输出幅度调节等功能. 相似文献
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大米色选机信号处理算法与实现 总被引：2，自引：0，他引：2
针对大米色选机输入输出信号的时间关系，提出了一种将多米道随机信号的离散序列合并统一处理来自动实现系统数字输出与定时控制的组合算法，并设计了实现该算法的16米道DSP信号处理板。算法和DSP板配合使用，较大地提高大米色选机的时间控制精度及系统的整体性能。 相似文献
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A novel blind source separation (BSS) algorithm based on the combination of negentropy and signal noise ratio (SNR) is presented to solve the deficiency of the traditional independent component analysis (ICA) algorithm after the introduction of the principle and algorithm of ICA. The main formulas in the novel algorithm are elaborated and the idiographic steps of the algorithm are given. Then the computer simulation is used to test the performance of this algorithm. Both the traditional FastICA algorithm and the novel ICA algorithm are applied to separate mixed signal data. Experiment results show the novel method has a better performance in separating signals than the traditional FastICA algorithm based on negentropy. The novel algorithm could estimate the source signals from the mixed signals more precisely. 相似文献