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【发明授权】一种基于时间尺度信号分解及熵特征的信号分类方法_北京理工大学_202211374596.2 

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

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