【信号处理】基于蚁群优化随机共振检测附matlab代码

1 内容介绍

信号检测在机械故障诊断领域有着广泛应用。由于该领域的背景噪声很强，而待检信号非常微弱，检测出有效信号非常困难。传统的信号检测方法主要有相关检测、高阶谱分析、经验模态分解和卡尔曼滤波等。这些方法主要通过抑制和去除噪声来实现信号检测，当有用信号频率和噪声频率混叠时，去除噪声的同时对有用信号有一定损害，从而影响检测精度。随机共振是Ｂｅｎｚｉ等提出的。与传统方法不同，此方法是在非线性系统中，利用噪声能量来增强有用信号，使得输出信噪比增强。描述周期随机共振的测度指标有信噪比、信噪比增益与驻留时间分布。因为早期机械故障特征的周期性和调制性，其统计量呈现周期性变化，此时信号是循环的非平稳的周期信号，而测度指标信噪比和信噪比增益需要对特征信号有很好的估计。由于在实际中很难满足，同时信噪比是以特征频率处的幅值与同频率的背景噪声之比，所以存在局部性，不能从整体上衡量输出信号。然而驻留时间分布却很复杂，不易进行量化，工程应用中很难实现。针对以上问题，提出以二进制符号化规则的符号序列熵作为衡量随机共振输出的测度，设计蚁群算法随机共振系统进行微弱信号检测。

【信号处理】基于蚁群优化随机共振检测附matlab代码相关推荐

【图像检测】基于Itti模型实现图像显著性检测附matlab代码
1 简介视觉显著性计算模型以心理学.神经科学.认知理论等领域的研究成果或假说为前提,建立数学模型来模拟人类视觉系统指引注意力分配和视觉认知的过程,通过模拟和仿真人类视觉感知机理,将存在待检测目标的人 ...
【图像分割】基于麻雀算法优化Kmeans实现图像分割附Matlab代码
1 内容介绍提出一种基于K-Means聚类的麻雀算法,该算法利用麻雀算法鲁棒性较强且不易陷入局部最优值的特点,动态的确定了聚类的数目和中心,解决了K-Means聚类初始点选择不稳定的缺陷,在此两种算 ...
【预测模型-ELM预测】基于麻雀算法优化极限学习机预测附matlab代码
1 内容介绍一种基于麻雀搜索算法优化极限学习机的风电功率预测方法,具体包括如下步骤:步骤1,确定影响风电功率的主导影响因子:步骤2,构建麻雀搜索算法优化核极限学习机预测模型,通过该模型对风电功率进行 ...
【图像检测】基于AC算法实现图像显著性检测附matlab代码
1 简介 AC算法也是Achanta等提出的,与FT算法类似,只是在求欧式距离时使用的均值不再是整幅图像的均值,而是选取不同大小邻域内的均值(三种大小)分别求取欧式距离,再相加得到. 2 部分代码 ...
【显著性检测】基于HC算法实现图像显著性检测附MATLAB代码
1 简介图像融合是一种重要的增强图像信息的技术方法,如何对同一目标的多源遥感图像数据进行有效的融合,最大限度地利用多源遥感数据中的有用信息,提高系统的正确识别.判断和决策能力,这是遥感数据融合研究的 ...
白鹭群优化算法（ESOA)附matlab代码
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信.
基于萤火虫算法优化的lssvm回归预测附matlab代码
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信.
基于蚁群优化算法的特征选择相关文献
Dorigo等人在20世纪90年代初提出了蚁群优化算法(Ant colony optimization ,ACO).ACO是一种元启发式群智能算法,旨在解决组合优化问题.它利用了真实蚂蚁的觅食行为,由 ...
多目标优化 | NSGA-Ⅲ（中篇，附MATLAB代码）
目录常规归一化操作种群个体的自适应归一化操作计算种群理想点转换种群目标函数值计算每个坐标轴对应的极值点计算超平面与坐标轴的截距归一化种群目标函数值种群自适应归一化操作伪代码 NSGA- ...

【信号处理】基于蚁群优化随机共振检测附matlab代码

【信号处理】基于蚁群优化随机共振检测附matlab代码相关推荐

最新文章

热门文章