申请/专利权人:北京理工大学
申请日:2022-11-04
公开(公告)日:2023-01-24
公开(公告)号:CN115422984B
主分类号:G06F18/00
分类号:G06F18/00
优先权:
专利状态码:有效-授权
法律状态:2023.01.24#授权;2022.12.20#实质审查的生效;2022.12.02#公开
摘要:本发明涉及一种基于时间尺度信号分解及熵特征的信号分类方法,属于特征提取及信号分类技术领域。所述方法为:获取多通道电信号,将多通道电信号中的各通道电信号分别进行预处理,得到多通道有效数据;选取时间窗口对多通道有效数据进行划分,并基于划分后的多通道有效数据提取基本特征;所述基本特征,包括时域特征、频域特征以及熵特征;将提取的基本特征进行组合并保存在特征矩阵中;对特征矩阵进行时间尺度信号分解,得到信号分解后特征矩阵;将特征矩阵进行分类,得到分类结果。所述方法能实现对信号较高的分类准确率。
主权项:1.一种基于时间尺度信号分解及熵特征的信号分类方法,其特征在于,包括如下步骤:S1、获取多通道电信号,将多通道电信号中的各通道电信号分别进行预处理,得到多通道有效数据;所述预处理包括同步、放大和滤波;所述同步,具体为:对多通道信号进行线性插值,使线性插值后的信号达到最大采样率;S2、选取时间窗口对多通道有效数据进行划分,并基于划分后的多通道有效数据提取基本特征;所述基本特征,包括时域特征、频域特征以及熵特征;S3、将S2提取的基本特征进行组合并保存在特征矩阵中;S4、对特征矩阵进行时间尺度信号分解,得到信号分解后特征矩阵;S5、将信号分解后特征矩阵进行分类,得到分类结果。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 北京理工大学 一种基于时间尺度信号分解及熵特征的信号分类方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。