【摘 要】
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针对矿山煤岩破裂与人工爆破微震信号难以辨识的问题,提出了一种结合参数化和非参数化分析的多尺度非线性特征提取与加权融合SVM信号辨识方法。首先,采用经验模态分解(EMD)将
【机 构】
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中国矿业大学信息与电气工程学院,徐州医学院医学信息学院,中煤华晋能源有限责任公司
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针对矿山煤岩破裂与人工爆破微震信号难以辨识的问题,提出了一种结合参数化和非参数化分析的多尺度非线性特征提取与加权融合SVM信号辨识方法。首先,采用经验模态分解(EMD)将原始信号自适应分解到不同的频段;利用Volterra级数对分解后的本征模态分量(IMF)建立非线性预测模型,提取模型参数作为特征向量形成特征子集,根据每个特征子集分别建立独立的信号辨识SVM子分类器;最后,采用训练集精确度作为参数加权融合各个子分类器形成最终预测分类器。实验表明,与多尺度线性特征提取方法以及不经过非参数化分析的特征提取方法相比,该方法有明显的优势,具有良好的应用效果。
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