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《西安电子科技大学》 2004年
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智能信号分类方法研究

李小平  
【摘要】:对非平稳信号的识别和分类是当前智能信号处理领域的重要研究课题。时频分析和小波变换是处理非平稳信号的强大工具和有效方法,支撑矢量机是统计学习理论全新的分类学习算法。本文针对非平稳信号分类问题,研究了三个领域的关键技术和方法,并重点研究探讨了它们之间的相互结合与应用。论文的主要内容包括:基于非平稳信号分类的二次时频分布核函数的设计准则研究;基于信号分类的最优小波包基的选择,小波包变换下信号的特征提取和分类研究:支撑矢量算法用于信号分类的改进研究;在分类误差最小前提下,支撑矢量核和时频分布核的联合优化设计;联合SAR图像的小波特征提取和支撑矢量机的分类性能,并将混合方法用于图像分类。 主要工作概述如下: Cohen类时频分布的不同仅体现在核函数形式的选择上,在一定约束条件下,设计使某一测度达到最大值的核函数,是时频分析领域一个重要的研究方向。本文针对信号的精确分类问题,阐述了基于非平稳信号分类的核函数选择和时频表示的距离测度;研究了使不同类信号区别最大化、相同类信号差异最小化的核函数设计准则;在分类误差最小的目标下,提出了提高信号分类精度的对距离测度和核函数联合优化设计方法。针对SAR运动目标回波模型即典型非平稳信号——线性调频信号进行了仿真实验,结果证明了该方法的有效性和可行性。 小波变换具有良好的时频局部特性,特别适合表示信号特征。特别是小波包变换能对信号频域进行全带最优分割,可以提取其它变换所不能提供的非平稳信号的重要特征。本文研究了基于类别可分性准则的最优小波包基的选择,类别可分性准则考虑距离准则和信息熵准则;提出了在最优小波包分解下,信号的特征提取与分类方法。将此方法用于雷达目标一维距离像的分类实验,结果说明本方法可获得较高的信号分类精度。研究了SAR图像斑点噪声的小波特性和根据小波变换有效提取图像特征问题,提出将纹理特征和滤波后灰度特征相结合的SAR图像去噪分类方法。实验结果说明此方法可有效改善SAR图像去噪分类性能。 支撑矢量机是一种有效的分类学习算法,但标准支撑矢量机的求解需要解一个二 心能信号分类方法研究 次规划问题。本文研究了近似支撑矢量分类算法,近似支撑矢量算法只需求解一个简 单的线性方程,因此可以显著提高算法收敛速度。首先利用核的主分量分析方法提取 雷达目标一维距离像的特征,然后基于近似支撑矢量机对所提取的特征进行识别,构 造了雷达目标分类系统。仿真实验结果说明该方法可以有效地对目标进行分类,并使 计算时间大为减少。 仅在时间域或频率域很难实现非平稳信号的分类,变换到时频域或时间尺度域对 信号分类有较好的效果,但时频表示对非平稳信号分类存在某些局限性,如高维特征 等。将时频表示与支撑矢量算法进行有机结合,可以发挥各自的长处,得到普遍而性 能更好的分类算法。支撑矢量机算法中主要是非线性核的选择,Cohen类时频分布的 不同也仅体现在核函数参数的选择上,因此本文提出了一种解决非平稳信号分类的混 合参数优化设计方法。以分类误差最小为目标,自适应调整支撑矢量核和时频表示核 的参数,并对SAR运动目标回波模型—线性调频信号进行仿真实验,实验结果表 明这一方法提高了分类精度,改善了分类性能。 SAR图像分类是目前一个研究热点。分类的困难在于特征类型的建立、类别数目 的扩展、分类精度的提高等。SAR图像的特征表现在灰度、纹理、颜色、形状、局部 和整体等方面,特征提取的好坏是决定分类性能的关键。本文提出了基于小波变换的 SAR图像多特征提取方法,考虑小波变换下不同尺度的纹理特征和Hu不变矩形状特 征,将稳定特征和局部特征、频域特征和空间特征相结合,并进行了特征融合。针对 SAR图像类别数多、特征维数高的情况,本文充分发挥支撑矢量分类的优势,将支撑 矢量机与小波变换相结合,进行了纹理图像库的分类仿真实验。实验结果表明了文中 方法的有效性,且具有较高的类别识别率。 关键词:模式识别,信号分类,时频分析,小波变换,小波包,支撑矢量机,核函 数,特征提取,图像分类
【学位授予单位】:西安电子科技大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2004
【分类号】:TN911.7

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【引证文献】
中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 陆满君;通信辐射源个体识别与参数估计[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 胥勋涛;医用电子鼻关键技术研究[D];重庆大学;2009年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前6条
1 焦李成,保铮;子波理论与应用:进展与展望[J];电子学报;1993年07期
2 邹红星,周小波,李衍达;时频分析:回溯与前瞻[J];电子学报;2000年09期
3 孙泓波,顾红,苏卫民,刘国岁;基于互Wigner-Ville分布的SAR运动目标检测[J];电子学报;2002年03期
4 张莉,周伟达,焦李成;用于一维图像识别的支撑矢量机方法[J];红外与毫米波学报;2002年02期
5 彭明生,莫玉龙;基于数学形态学和神经网络的纹理分类[J];上海大学学报(自然科学版);1999年02期
6 薛笑荣,张艳宁,赵荣椿,申家振,胡伏原;利用小波尺度共生矩阵和灰度共生矩阵的SAR图像分类[J];中国体视学与图像分析;2002年04期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 陈学锋;瞿金平;;注塑机曲肘式合模机构弹性振动的研究[J];工程塑料应用;2008年03期
2 陈文元;李雪梅;迟晓梅;;小波分析与神经网络在结构多处损伤监测中的应用[J];四川建筑科学研究;2006年03期
3 谢晓娣;基于小波包变换的地铁远方短路电流分析[J];安徽电气工程职业技术学院学报;2005年01期
4 程一斌;基于小波变换的红外热图像分割方法的研究[J];安徽广播电视大学学报;1999年03期
5 李素云;张德祥;;基于小波变换的汽车齿轮箱振动信号故障分析[J];安徽电子信息职业技术学院学报;2012年01期
6 王邦元,王年,吴先良,汪炳权;一种基于高斯小波变换的红外热图象阈值自动选择方法[J];安徽大学学报(自然科学版);2000年02期
7 杨绪兵,韩自存;ε不敏感的核Adaline算法及其在图像去噪中的应用[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2003年04期
8 陶秀凤,唐诗忠,周鸣争;基于支持向量机的软测量模型及应用[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2004年02期
9 李多田;张伟林;;结构无损检测与小波分析方法[J];安徽建筑工业学院学报(自然科学版);2008年03期
10 张兵;;不同模态振型在梁结构裂缝识别中的差异[J];安徽建筑;2010年02期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 ;An effective procedure exploiting unlabeled data to build monitoring system[A];中国科学院地质与地球物理研究所第11届(2011年度)学术年会论文集(下)[C];2012年
2 ;A Novel Kernel PCA Support Vector Machine Algorithm with Feature Transition Function[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
3 ;A Novel Proximal Support Vector Machine and Its Application in Radar Target Recognition[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
4 ;Fault Pattern Recognition of Rolling Bearings Based on Wavelet Packet and Support Vector Machine[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
5 ;State Estimation Model of Ferment Process Based on PSO[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
6 杨辰龙;;曲面变厚度工件超声检测中的波形自动跟踪技术研究[A];中国自动化学会控制理论专业委员会C卷[C];2011年
7 常俊林;魏巍;梁君燕;;基于支持向量机的SURF改进算法[A];中国自动化学会控制理论专业委员会C卷[C];2011年
8 ;Research of Intelligent Control Model and System on Traffic Light Time[A];中国自动化学会控制理论专业委员会D卷[C];2011年
9 王重阳;彭圆;张风珍;牟林;;CWT奇异值在水中目标回波信号特征提取中的应用[A];中国声学学会水声学分会2011年全国水声学学术会议论文集[C];2011年
10 刘友强;李斌;奚宁;陈家骏;;基于双语平行语料的中文缩略语提取方法[A];中国计算语言学研究前沿进展(2009-2011)[C];2011年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 蔡智富;脉压雷达信号的识别与参数估计算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 殷志伟;基于统计学习理论的分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
3 刘文海;水下被动目标瞬态特征检测技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 孔凡芝;引线键合视觉检测关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
5 范木杰;时域多分辨分析在非对称共面波导研究中的应用[D];大连海事大学;2010年
6 王天顺;日本海海平面年际变化及其对ENSO的响应[D];中国海洋大学;2009年
7 邹玮;荧光分子断层图像的重建技术研究[D];苏州大学;2010年
8 王德才;基于能量分析的地震动输入选择及能量谱研究[D];合肥工业大学;2010年
9 郑大腾;柔性坐标测量机空间误差模型及最佳测量区研究[D];合肥工业大学;2010年
10 张昌明;新疆汉族、维吾尔族及哈萨克族食管癌血清蛋白质指纹图谱研究[D];新疆医科大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 李金华;基于SVM的多类文本分类研究[D];山东科技大学;2010年
2 杨焱麟;基于小波变换理论与比值分析法的变压器励磁涌流识别的研究[D];山东科技大学;2010年
3 赵奇;医学超声图像三维重建算法研究[D];山东科技大学;2010年
4 朱耿峰;支持向量机在冲击地压预测模型中的应用研究[D];山东科技大学;2010年
5 李朋勇;基于全矢高阶谱的故障诊断方法及其应用研究[D];郑州大学;2010年
6 刘磊;多泥沙河流水库优化调度研究[D];郑州大学;2010年
7 吴国曾;实时信号小波分析中边界处理方法及应用[D];郑州大学;2010年
8 辛保兵;既有预应力混凝土梁桥剩余承载力评估方法研究[D];郑州大学;2010年
9 王巧立;微生物发酵过程的建模与优化控制研究[D];郑州大学;2010年
10 解保忠;计算机在矽肺病早期诊断及预测中的应用研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 刘锋;黄宇;陶然;王越;;分数阶Fourier变换对多分量Chirp信号中心频率的分辨能力[J];兵工学报;2009年01期
2 邹小波,赵杰文,吴守一;气体传感器阵列中特征参数的提取与优化[J];传感技术学报;2002年04期
3 翁建华,陈艳,张立国,蔡文龙;基于模糊神经网络的多传感器信息融合技术及应用[J];传感技术学报;2003年04期
4 孙慧卿,郭志友;传感器的误差补偿技术[J];传感技术学报;2004年01期
5 孙广清,王磊;径向基函数网络预测混合气体浓度[J];传感技术学报;2004年02期
6 苏亚,孙以材,李国玉;压力传感器热零点漂移补偿各种计算方法的比较[J];传感技术学报;2004年03期
7 赵望达,刘勇求,贺毅;基于RBF神经网络提高压力传感器精度的新方法[J];传感技术学报;2004年04期
8 侯立群,仝卫国,何同祥;基于RBF神经网络的传感器静态误差综合校正方法[J];传感技术学报;2004年04期
9 刘东,葛运建;基于SVM预测器的传感器故障诊断与信号恢复研究[J];传感技术学报;2005年02期
10 张覃轶,谢长生,阳浩,王林,张顺平;电子鼻模式识别算法的比较研究[J];传感技术学报;2005年03期
中国博士学位论文全文数据库 前4条
1 唐发明;基于统计学习理论的支持向量机算法研究[D];华中科技大学;2005年
2 尉宇;线性调频和非线性调频信号的检测与参数估计[D];华中科技大学;2005年
3 任春辉;通信电台个体特征分析[D];电子科技大学;2006年
4 许丹;辐射源指纹机理及识别方法研究[D];国防科学技术大学;2008年
中国硕士学位论文全文数据库 前3条
1 李林峰;通信信号个体识别[D];西安电子科技大学;2007年
2 王彪;基于K-L变换改进算法的车牌自动识别技术研究[D];东南大学;2005年
3 陈新宁;跳频通信侦察技术研究[D];国防科学技术大学;2006年
【二级引证文献】
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 闫嘉;基于电子鼻技术的人体伤口感染检测系统构建及算法研究[D];重庆大学;2012年
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 刘旭;雷达辐射源无意调制分析及识别方法研究[D];国防科学技术大学;2011年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前5条
1 殷勤业,倪志芳,钱世锷,陈大庞;自适应旋转投影分解法[J];电子学报;1997年04期
2 毛引芳,陈国安;基于WVD-HT的SAR/ISAR多运动目标检测[J];电子科学学刊;1997年04期
3 鲜明,庄钊文,肖顺平,郭桂蓉;基于分形压缩特征的雷达目标识别研究[J];红外与毫米波学报;1999年04期
4 邹红星,周小波,李衍达;采用Dopplerlet基函数的时频信号表示[J];清华大学学报(自然科学版);2000年03期
5 刘芳,吴明;基于子波和进化网络的目标识别[J];西安电子科技大学学报;1999年03期
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7 潘湘岳;宋建社;吴建新;;基于数据融合的SAR图像斑点噪声抑制[J];雷达科学与技术;2007年06期
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9 李永乐;程英蕾;孙纪庆;郭锐;;基于小波变换的SAR图像自适应子带编码算法[J];空军工程大学学报(自然科学版);2010年03期
10 廖增为,宋建社,张宪伟,雍燕;一种基于小波变换的SAR图像多尺度边缘检测融合算法[J];计算机应用研究;2005年07期
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1 王炳和;张建伟;相敬林;;基于小波变换的人体脉搏信号时-频分布与心脏功能检测[A];第九届全国信号处理学术年会(CCSP-99)论文集[C];1999年
2 姜响应;彭玉华;张保轩;;基于连续小波变换(CWT)的汉语语音谱图[A];第五届全国人机语音通讯学术会议论文集[C];1998年
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5 赵晶晶;牟书;舒华;;视觉言语加工的行为和神经机制研究[A];第十届全国心理学学术大会论文摘要集[C];2005年
6 赵晶晶;牟书;舒华;;视觉言语加工的行为和神经机制研究[A];第十届全国心理学学术大会论文摘要集[C];2005年
7 杨开宇;马喜来;高印寒;;基于小波变换的时频分析技术在识别传导电磁干扰噪声的研究[A];全国电磁兼容学术会议论文集[C];2006年
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9 何正友;钱清泉;;一种改进小波神经网络模型在电力故障信号识别中的应用[A];1999年中国神经网络与信号处理学术会议论文集[C];1999年
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1 记者 陶艺音;因势利导 拓展空间[N];上海科技报;2006年
2 记者 汤璇 通讯员 廖启光 蒋明 王鹏翔;垃圾分类将有部颁标准[N];广东建设报;2004年
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4 ;初步创伤评估 伤者分类方法[N];中国质量报;2001年
5 叶 建;轿车的分类方法令人困惑[N];中国汽车报;2003年
6 ;中药分类方法[N];云南科技报;2002年
7 王停;荆鲁;高学敏;中成药分类方法中存在的问题[N];中国医药报;2004年
8 王建平;软件产业统计和分类方法的断想[N];中国计算机报;2004年
9 吴玉田殷学平;中药质量控制又添新武器——小波变换近红外光谱分析系统[N];中国医药报;2004年
10 新辑;中药分类逐个数[N];医药经济报;2003年
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1 李小平;智能信号分类方法研究[D];西安电子科技大学;2004年
2 任俊;基于支撑矢量机的图像分类、车牌识别及嵌入式应用研究[D];浙江大学;2005年
3 张莉;支撑矢量机与核方法研究[D];西安电子科技大学;2002年
4 季虎;心电信号自动分析关键技术研究[D];国防科学技术大学;2006年
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7 李少梅;数字地貌晕渲理论与技术的研究[D];解放军信息工程大学;2004年
8 张翔;支持向量机及其在医学图像分割中的应用[D];华中科技大学;2004年
9 王强;基于声信号检测的管道TPD预警系统研究[D];浙江大学;2005年
10 姜朝阳;作物冠层传输过程中的时间序列分析与阻力估算[D];中国科学院研究生院(上海生命科学研究院);2003年
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1 布小红;分数阶Fourier变换在局部放电信号提取中的应用研究[D];东北电力大学;2008年
2 王芸;基于小波变换的心音信号分析研究[D];四川大学;2005年
3 陈子雄;小波变换与希尔伯特—黄变换在结构抗震中的应用研究[D];福州大学;2006年
4 孙涛;基于时频分析的结构损伤诊断[D];武汉理工大学;2006年
5 杜贤利;基于最小二乘小波支持向量机的股票期货市场预测[D];江苏大学;2008年
6 刘丽娟;时频分析技术及其应用[D];成都理工大学;2008年
7 钟艳华;JPEG2000中DWT的VLSI结构设计[D];国防科学技术大学;2010年
8 马跃平;基于小波变换和支持向量机的人脸识别方法研究[D];苏州大学;2005年
9 海洋;基于不可分小波变换的指纹增强[D];华中科技大学;2010年
10 杨旭;基于小波变换的综合滤波法去噪声[D];昆明理工大学;2010年
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