基于PCA和KICA双空间特征提取的玉米碰撞声信号分类

孙雪华; 郭敏; 马苗

首页> 中文期刊> 《云南大学学报：自然科学版》 >基于PCA和KICA双空间特征提取的玉米碰撞声信号分类

基于PCA和KICA双空间特征提取的玉米碰撞声信号分类

开具论文收录证明 >>

文献代查 >>

页面导航

摘要
著录项
相似文献
相关主题

摘要

提出了一种基于主元分析(PCA)和核独立主元分析(KICA)双空间特征提取方法,PCA-KICA方法.运用碰撞声装置采集玉米完好粒声信号、虫蛀粒声信号、霉变粒声信号,首先将信号在PCA空间进行特征提取,然后将提取的特征送入到KICA空间提取信号的特征向量,最终送入到粒子群优化的支持向量机分类器中进行分类.实验结果证明,单空间特征提取算法对于3类信号的分类效果不理想,但是采用双空间中特征子空间的互补性可以克服单空间的限制.PCA-KICA双空间特征提取方法的识别率最高,完好粒、虫蛀粒、霉变粒的识别率分别达到95.00%、96.40%、97.80%.

著录项

来源
《云南大学学报：自然科学版》 |2017年第1期|45-49|共5页
作者
孙雪华; 郭敏; 马苗;
展开▼
作者单位

陕西师范大学计算机科学学院现代教学技术教育部重点实验室;

陕西西安710062;

展开▼
原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.42;
关键词
碰撞声信号; 主元分析; 核独立主元分析; 特征提取; 粒子群优化支持向量机;

相似文献

中文文献
外文文献
专利

1. 基于PCA及ICA的双空间特征提取算法 [J] . 王卫东 ,韩斌 ,杨静宇 . 中国图象图形学报 . 2008,第11期
2. 基于双谱和支持向量机的小麦碰撞声分类研究 [J] . 张严严 ,郭敏 . 计算机工程与应用 . 2013,第23期
3. 基于黎曼空间的脑电信号特征提取和分类算法的对比研究 [J] . 高诺 ,赵凯 . 生物医学工程研究 . 2023,第1期
4. 基于碰撞声信号的玉米颗粒识别与分类 [J] . 郭敏 ,梅亚敏 . 陕西师范大学学报（自然科学版） . 2012,第5期
5. LMD-KICA滚动轴承信号特征提取方法研究 [J] . 张炎磊 ,张培杰 ,方雁衡 . 机械设计与制造 . 2021,第2期
6. 基于PCA和小波变换的脑电信号的特征提取 [C] . 孙宇舸 ,叶柠 ,徐心和 . 2007中国控制与决策学术年会 . 2007
7. 基于模型空间的癫痫脑电信号的无监督特征提取与分类 [A] . Yu Lin Huang . 2021

基于PCA和KICA双空间特征提取的玉米碰撞声信号分类

摘要

著录项

相似文献

相关主题

期刊订阅