下载文档原格式
基于小波变换的心电信号分析与特征提取方法研究心电信号是一种记录患者心脏电活动的信号，它可以用于诊断心脏疾病和预测心脏病发作的风险。
然而，由于心电信号的复杂性和变异性，对其进行处理和分析仍然是一个具有挑战性的问题。
在这方面，小波变换已被证明是一种有效的工具，可以用于心电信号的特征提取和分类。
小波变换是一种信号处理技术，可以将信号分解成各种频率分量。
这种分解方法可以提取出信号的局部特征，即信号变化的瞬时特征。
在心电信号分析中，小波变换可以用于筛选出表示心电信号的高频和低频分量，从而提取出心电信号的时域和频域特征。
在心电信号处理中，小波变换主要有两个方面的应用：特征提取和分类。
特征提取是指提取出与信号所代表的生理状态相关的特征，而分类是将信号归类到不同的心脏疾病或健康状态中。
在特征提取方面，小波变换可以用于分解心电信号的不同频率分量，并提取出每个分量中的局部特征，如峰值、平均值、标准差等。
这些特征可以用于描述信号的形态和波动情况，对于心电信号的诊断和检测具有重要意义。
在分类方面，小波变换可以用于将心电信号分解成不同的频率分量，并将分量代表的信号特征作为分类的依据。
例如，将心电信号分为P波、QRS波和T波等，然后对每个波形分别进行特征提取和分类，可以得到不同波形的特征和分类结果。
这样的方法可以用于区分不同的心脏疾病或诊断某些特定病状，如心房颤动、窦性心动过缓等。
总的来说，基于小波变换的心电信号分析和特征提取方法具有许多优点。
它可以保留信号的局部细节信息，分析结果可以转化为可重复和可检测的特征，从而便于应用于临床医学和科研领域。
此外，小波变换可以针对不同的信号特征进行优化，可以被用于解决不同类型的心电信号处理问题。
需要指出的是，小波变换也存在着一些挑战和限制。
其分解结果受到小波函数选择、分解层数等参数的影响，分析结果的稳定性和可靠性需要进一步优化和验证。
同时，在心电信号分类和特征提取方面，数据质量的保证、分类算法的选择等还需要进一步研究。
音频信号处理基于小波变换尺度域特征提取音频信号处理是指在音频领域对音频信号进行采样、分析、重构和提取特征等处理过程。
而小波变换则是一种在尺度域上对信号进行分解和重构的数学工具。
本文将探讨音频信号处理中基于小波变换尺度域的特征提取方法。
1. 小波变换概述小波变换是一种能够同时提取出信号的时间和频率信息的信号分析方法。
与传统的傅里叶变换相比，小波变换具有时频局部性的特点，能够更好地捕捉信号的短时变化。
小波变换将信号分解成若干个不同频率和时频分辨率的小波基函数，然后通过小波基函数与信号的卷积运算来实现信号的分解和重构。
2. 小波变换尺度域特征在音频信号处理中，小波变换尺度域特征是指在不同尺度下提取的信号特征。
通过分析不同尺度下的小波系数，我们可以获得信号的局部信息、频率信息和能量分布等。
常用的小波尺度域特征包括小波包能量、小波包熵、小波包标准差等。
3. 特征提取方法在音频信号处理中，基于小波变换尺度域的特征提取方法可以用于音频分类、语音识别、音乐信息检索等应用。
下面介绍几种常见的特征提取方法：3.1 小波包能量小波包能量是指在小波尺度域下，信号在不同频带内的能量分布。
通过计算每个小波包系数的平方和，可以得到不同频带的能量值。
小波包能量可以用于音频信号的分类和鉴别，如语音音素分类、音乐乐器分类等。
3.2 小波包熵小波包熵是指在小波尺度域下，信号在不同频带内的信息熵。
通过计算每个小波包系数的概率分布，可以得到不同频带的熵值。
小波包熵可以用于音频信号的特征提取和相似性计算，例如音频指纹比对、音频检索等。
3.3 小波包标准差小波包标准差是指在小波尺度域下，信号在不同频带内的标准差。
通过计算每个小波包系数的标准差，可以得到不同频带的离散程度。
小波包标准差可以用于音频信号的节奏分析和节拍检测，例如音乐鼓点检测、音频节拍提取等。
4. 应用案例基于小波变换尺度域特征的音频信号处理方法已广泛应用于音频相关领域。
以下是几个应用案例的描述：4.1 语音识别在语音识别中，通过提取音频信号的小波包能量、小波包熵和小波包标准差等特征，可以用于语音识别模型的训练和分类。
基于小波变换的语音特征参数提取【摘要】将小波变换的多分辨率特性用于改进Mel频率倒谱系数MFCC的前端处理中，给出了一种新的语音特征参数——小波MFCC。
其特点在于采用小波变换、分层FFT和频率合成代替原来MFCC中的FFT部分，使频谱分辨率提高了一倍。
试验证明，小波MFCC特征参数在较大词汇量情况下，其识别率优于MFCC特征参数的结果。
【关键词】小波分析；语音识别；MFCCAbstract：The multi resolution characteristic of wavelet is used to improve the front end processing of MFCC.So，a new feature parameter wavelet MFCC is presented in this paper.It uses wavelet transform，multi degree FFT and frequency synthesis to replace original FFT of MFCC，and increases spectrum resolution by 2.The experiments demonstrate that robustness and recognition rate of wavelet MFCC feature are better than one of MFCCs in large vocabulary.Key words：wavelet transformation；speech recognition；MFCC1.引言在语音识别和说话人识别中，基于Mel频率的倒谱系数MFCC（mel frequency cepstrum cofficient）是将人耳的听觉感知特性和语音的产生机制相结合，与其他特征参数相比较，体现了较优越的性能，在无噪声情况下能得到较高的识别率，因此是目前使用最广泛的特征参数。
小波变换特征提取
小波变换是一种数学变换方法，将时间序列（如音频信号、图像信号）转换为频率空间，并可以在频率空间中提取出一些有用的信息，例如
信号的频率、振幅、相位等特征。
小波变换具有良好的局部性和多分
辨率特性，因此在信号处理、图像处理、模式识别等领域广泛应用。
特征提取是指从原始数据中提取出能够描述该数据特点的信息。
在信
号处理中，特征提取是非常重要的步骤，因为它能够将大量的信号数
据转换为具有意义的有效信息，进而进行分类、识别、检测等任务。
小波变换可以用于信号的特征提取，通过选择适当的小波基、阈值、
分解层数等参数，可以提取出信号的频率、能量、时频分布等特征，
并进一步应用于分类、识别等任务。
作为一种重要的信号分析工具，小波变换在很多领域都得到了广泛应用。
例如，在语音信号处理中，可以利用小波变换提取出不同频率范
围内的能量分布，进而进行语音识别、发音检测、情感分析等任务；
在医学影像处理中，可以利用小波变换提取出图像中的纹理、形状等
特征，并进行病变检测、诊断等任务；在金融数据分析中，可以利用
小波变换提取出股票、期货等市场数据中的趋势、周期等信息，进而
进行预测、交易等任务。
除了小波变换外，还有很多其他的特征提取方法，例如时域特征、频域特征、小波包特征等。
不同的特征提取方法有其各自的优缺点，在选择时需要根据具体任务和数据特点进行合理选择。
总之，在信号处理中，特征提取是一个很重要的环节，而小波变换作为一种有效的特征提取方法，可以为很多领域的应用提供支持。
基于小波变换的语音信号特征提取方法语音信号是一种重要的信息载体，然而，传统的语音识别技术存在着很多限制和不足，比如噪声、说话人的变化、语速等问题。
因此，如何对语音信号进行有效的特征提取，是语音识别领域的研究热点之一。
本文将介绍一种基于小波变换的语音信号特征提取方法。
一、小波变换简介小波变换是一种时频分析方法，能够将信号分解成低频部分和高频部分，并且在时域和频域上均有良好的局部性质。
小波变换的优点在于其能够保持信号的时域与频域的信息，同时也可以有效地减小噪声的影响，因此，小波变换在音频、图像等领域中得到了广泛的应用，特别是在语音信号的分析和处理方面。
二、语音信号特征提取的方法语音信号的特征提取是语音识别的关键步骤，其目的是尽可能准确地提取出语音信号中的主要特征，为后续的识别和分类提供依据。
常见的语音信号特征包括MFCC、LPCC、LPC等，这些特征提取方法虽然在一定程度上有一定的准确性，但是其仍存在着许多不足之处，例如在语音信号中噪声较大时，特征提取的准确性会大大降低。
基于小波变换的语音信号特征提取方法可以在一定程度上弥补上述不足之处。
其基本原理如下：在利用小波变换将语音信号分解成不同的频率带之后，可以对每个频率带中的信号进行特征提取，使得在不同频率段中的信号特征尽量表现出最大的差异。
常用的小波变换有多种，常见的包括小波变换、小波包变换、过完备小波等。
本文将以小波变换为例进行分析。
三、基于小波变换的语音信号特征提取方法解析在基于小波变换的语音信号特征提取方法中，主要采用以下步骤进行特征提取：1.对语音信号进行预处理，通过去噪等方式降低信号中背景噪声等干扰。
2.对预处理后的语音信号进行小波分解，常用小波分解级数为4-6。
3.按照频段对每个分解系数矩阵进行MFCC特征提取，通常采用倒谱特征提取方法来处理。
4.将提取到的各个分量特征合并起来作为最终的特征向量，进行后续处理。
以上步骤中，去噪是非常关键的一个环节。
基于小波分析的语音信号特征提取方法研究随着科技的不断进步，语音信号处理技术得到了越来越广泛的应用。
在实际的生产和生活中，语音识别、语音合成、智能语音交互等方面的需求越来越多。
要实现这些功能，就需要对语音信号进行分析和处理，提取其中的特征信息。
而小波分析是一种常用的语音信号特征提取方法，下面我们来一起探讨一下这种方法的基本原理和应用。
一、小波变换的基本原理小波变换是一种时域变换方法，它将信号分解成一系列的小波基函数，每个基函数都有其自身的频率和持续时间。
小波基函数具有短时的局部性和多尺度性质，在信号分析中应用广泛。
小波变换有两个基本的操作：分解和重构。
分解是将原始信号逐层分解成不同频率段和多尺度的小波基函数，每一层分解的结果都可以用高频子带和低频子带的形式表示。
重构是将分解后的小波系数进行逆变换，得到原始信号的逐层重构结果。
二、小波变换在语音信号处理中的应用在语音信号处理中，小波变换可以用来提取信号的频域信息、时域信息和方向信息。
具体而言，小波变换可以应用于以下几个方面：1. 信号去噪语音信号中常常存在各种各样的噪声，对信号的识别和理解带来较大的困难。
小波变换可以将信号分解成不同频率段的小波系数，在低频子带中提取信号的主要部分，而高频子带中则主要包含噪音信息。
通过对高频子带进行适当的滤波和阈值处理，可以抑制噪音的影响，从而实现信号的去噪。
2. 声学特征提取在语音识别和语音合成中，需要将语音信号转换成数字信号，然后再进行分析和处理。
小波变换可以用来提取语音信号中的声音特征，如说话人的音高、音量等声学特征。
通过对信号进行分解和重构，可以得到不同尺度和频率的小波系数，进而提取出信号的高阶统计特征和时域特征，对后续的信号分析和处理提供便利。
3. 语音识别语音识别是一种将语音信号转换成相应语言文字的过程。
小波变换可以用来对语音信号进行分解和归一化处理，提取出其中的特征信息，如说话人的语音特征、发音习惯等，然后进行特征匹配，将语音信号转换成相应的文字。
小波变换对语音信号特征提取的性能分析方法近年来，随着语音识别技术的不断发展，对语音信号特征提取的需求也越来越迫切。
而小波变换作为一种有效的信号处理方法，被广泛应用于语音信号特征提取中。
本文将对小波变换在语音信号特征提取中的性能进行分析，并介绍相应的方法。
首先，我们来了解一下小波变换的基本原理。
小波变换是一种时频分析方法，它可以将信号分解成不同频率的子信号，从而实现对信号的多尺度分析。
在语音信号特征提取中，我们可以利用小波变换将语音信号分解成不同频率的子信号，然后提取这些子信号的特征，从而实现对语音的特征提取。
在进行语音信号特征提取时，我们首先需要选择合适的小波基函数。
不同的小波基函数对信号的分解效果有所差异，因此选择合适的小波基函数对于提取语音信号的特征至关重要。
常用的小波基函数包括Daubechies小波、Haar小波等。
选择小波基函数时，需要考虑信号的特点以及对特征的要求，从而选择最适合的小波基函数。
在进行小波变换后，我们可以得到语音信号的小波系数。
这些小波系数反映了信号在不同频率下的能量分布情况。
我们可以利用这些小波系数来提取语音信号的特征。
常用的特征提取方法包括能量特征、频率特征、时域特征等。
通过对小波系数进行统计分析，我们可以得到这些特征的数值，从而实现对语音信号的特征提取。
除了特征提取外，小波变换还可以用于语音信号的压缩和去噪。
在语音信号传输和存储过程中，信号往往会受到噪声的干扰，从而影响信号的质量。
利用小波变换可以将信号分解成不同频率的子信号，然后通过滤波的方式去除噪声，从而实现对语音信号的去噪。
此外，小波变换还可以对语音信号进行压缩，从而减少存储和传输的开销。
在实际应用中，小波变换的性能受到多种因素的影响。
首先，小波基函数的选择对性能有着重要的影响。
不同的小波基函数适用于不同类型的信号，因此在选择小波基函数时需要考虑信号的特点。
其次，小波变换的尺度选择也会影响性能。
尺度选择过大或过小都会导致性能下降，因此需要选择合适的尺度。
小波变换在语音信号的特征提取中的应用语音信号是一种重要的信息载体，广泛应用于语音识别、语音合成、语音增强等领域。
而准确提取语音信号的特征是这些应用的基础。
传统的特征提取方法如短时能量、过零率等在某些情况下效果不佳，因此需要一种更加有效的方法。
小波变换作为一种新兴的信号处理技术，被广泛应用于语音信号的特征提取中。
小波变换是一种时频分析方法，可以将时域信号转换到时频域。
它通过对信号进行多尺度分解，得到不同频率范围内的信号成分，进而提取出信号的特征。
与传统的傅里叶变换相比，小波变换可以更好地捕捉信号的短时特征，对于非平稳信号的分析具有很大优势。
在语音信号的特征提取中，小波变换可以用于提取语音信号的时频特征。
语音信号在不同的时间段内具有不同的频率成分，而小波变换可以将信号分解为不同频率范围内的子信号。
通过对这些子信号进行分析，可以得到语音信号在不同时间段内的频率分布情况，进而提取出语音信号的时频特征。
除了时频特征外，小波变换还可以提取语音信号的其他特征。
例如，小波包变换可以提取信号的包络特征，即信号的能量分布情况。
这对于语音信号的语调分析非常重要。
此外，小波变换还可以提取信号的瞬时特征，即信号的瞬时频率和瞬时幅度。
这对于语音信号的语音辨识和语音合成等应用具有重要意义。
小波变换在语音信号的特征提取中的应用不仅限于单一的特征提取，还可以与其他方法相结合。
例如，小波包变换可以与线性预测编码（LPC）方法相结合，用于语音信号的语音合成。
小波包变换可以提取信号的包络特征，而LPC方法可以提取信号的谐波特征，二者相结合可以更好地还原语音信号的声音。
此外，小波变换还可以与机器学习算法相结合，用于语音信号的分类和识别。
通过提取语音信号的特征，然后将这些特征作为输入，利用机器学习算法进行分类和识别，可以实现对语音信号的自动识别。
这在语音识别、语音指令识别等领域具有广泛应用。
总之，小波变换在语音信号的特征提取中具有重要的应用价值。
小波变换在音频特征提取与分类中的实际应用指导引言：音频特征提取与分类是音频处理领域中的重要研究方向。
而小波变换作为一种经典的信号分析方法，被广泛应用于音频特征提取与分类中。
本文将介绍小波变换在音频处理中的实际应用指导，探讨其在音频特征提取与分类中的优势和应用场景。
一、小波变换简介小波变换是一种时频分析方法，它能够将信号在时域和频域上进行局部分析。
与傅里叶变换相比，小波变换具有更好的局部性和时频分辨率。
因此，小波变换在音频处理中被广泛应用于特征提取和分类。
二、音频特征提取中的小波变换应用1. 声音频率特征提取小波变换可以将音频信号分解为不同频率的子带，从而提取出声音的频率特征。
通过对不同频率子带的能量、频谱形状等进行分析，可以得到声音的频率特征，如音调、音色等。
2. 声音时域特征提取除了频率特征，小波变换还可以提取声音的时域特征。
通过对音频信号进行小波分解，可以得到不同尺度的小波系数。
这些小波系数可以用来描述声音的时域特征，如持续时间、起伏变化等。
三、音频分类中的小波变换应用1. 声音分类小波变换可以将音频信号转换为小波系数矩阵，然后利用分类算法对小波系数进行分类。
通过对不同声音的小波系数进行比较和匹配，可以实现声音的分类，如语音识别、环境声音分类等。
2. 音乐分类小波变换可以提取音乐中的节奏、旋律等特征，并将其转换为小波系数。
利用这些小波系数，可以对音乐进行分类，如流派分类、情感分类等。
小波变换在音乐分类中的应用，为音乐推荐系统和音乐版权保护等提供了技术支持。
四、小波变换在音频处理中的优势1. 高时频分辨率小波变换具有更好的时频分辨率，能够更准确地描述音频信号的时频特征。
这使得小波变换在音频特征提取和分类中具有优势。
2. 局部分析能力小波变换可以将信号在时域和频域上进行局部分析，能够更好地捕捉音频信号的局部特征。
这使得小波变换在音频处理中更适用于对音频信号的局部特征进行分析和提取。
五、小波变换在音频处理中的应用场景1. 语音识别小波变换能够提取语音信号的频率和时域特征，因此在语音识别领域得到了广泛应用。
小波变换在声音合成中的特征提取与转换方法声音合成是一种将人类语音或其他声音转化为电子信号的过程。
在声音合成中，特征提取和转换是非常重要的步骤。
而小波变换作为一种有效的信号处理方法，被广泛应用于声音合成中的特征提取和转换。
首先，让我们了解一下小波变换的基本原理。
小波变换是一种时频分析方法，它可以将信号分解成不同频率的子信号，并且可以同时提供时域和频域的信息。
在声音合成中，我们可以利用小波变换提取声音信号的特征，比如音调、音色和音量等。
在声音合成中，特征提取是指从原始声音信号中提取出具有代表性的特征。
而小波变换可以通过将声音信号分解成不同频率的子信号来实现特征提取。
通过对每个子信号进行小波变换，我们可以得到不同频率的能量分布，从而可以提取出声音信号的频谱特征。
这些频谱特征可以用来描述声音的音调和音色等特性。
另外，小波变换还可以用于声音信号的转换。
在声音合成中，转换是指将一种声音信号转化为另一种声音信号的过程。
通过对声音信号进行小波变换，我们可以将其转换为具有不同音调、音色或音量的声音信号。
这种转换可以通过调整小波变换的参数来实现，比如改变小波函数的频率和幅度。
通过这种方式，我们可以实现声音信号的多样化合成。
除了特征提取和转换，小波变换还可以用于声音合成中的降噪和增强。
在实际应用中，声音信号往往会受到噪音的干扰，而小波变换可以通过滤波的方式去除噪音，从而提高声音信号的质量。
另外，小波变换还可以通过增强声音信号的高频成分，使声音更加清晰和明亮。
总结起来，小波变换在声音合成中具有重要的作用。
它可以通过特征提取和转换来实现声音信号的多样化合成，同时还可以通过降噪和增强来提高声音信号的质量。
在实际应用中，我们可以根据不同的需求和目标，选择合适的小波函数和参数，来实现声音合成中的特征提取和转换。
尽管小波变换在声音合成中具有广泛的应用，但仍然存在一些挑战和问题。
比如，如何选择合适的小波函数和参数，以及如何平衡特征提取和转换的效果等。
小波变换在语音识别中的声纹特征提取技巧引言：语音识别技术在现代社会中扮演着重要的角色，它被广泛应用于语音助手、自动驾驶、安防系统等领域。
而声纹识别作为语音识别的一种重要分支，具有独特的优势。
本文将探讨小波变换在语音识别中的声纹特征提取技巧。
一、声纹识别概述声纹识别是一种通过分析和识别人的声音特征来验证身份的技术。
与传统的生物特征识别方法相比，声纹识别具有不可伪造性和难以被窃取的特点。
在声纹识别中，声纹特征的提取是关键步骤。
二、小波变换简介小波变换是一种时频分析方法，可以将信号分解成不同频率的成分。
与傅里叶变换相比，小波变换具有更好的时域局部性和频域局部性。
因此，小波变换在信号处理领域有着广泛的应用。
三、小波变换在声纹特征提取中的应用1. 声纹特征的时频局部性声纹特征在时频域上具有一定的局部性，小波变换的时域局部性和频域局部性使其能够更好地捕捉声纹特征的时频信息。
通过对语音信号进行小波变换，可以将其分解成不同频率的子带，进而提取每个子带的特征。
2. 声纹特征的多分辨率表示小波变换可以将信号分解成不同尺度的子信号，这种多分辨率表示有助于提取声纹特征的细节信息。
在声纹识别中，可以利用小波变换的多分辨率表示来提取不同时间尺度下的声纹特征，从而增强声纹识别的准确性。
3. 声纹特征的能量集中性声纹特征通常体现为声音的能量分布情况。
小波变换能够将信号分解成不同频率的子带，每个子带的能量分布情况可以通过小波变换系数来表示。
通过分析小波变换系数的能量分布情况，可以提取声纹特征的能量集中性，从而实现声纹识别。
四、小波变换在声纹识别中的实际应用小波变换在声纹识别中已经得到了广泛的应用。
例如，可以利用小波包变换对语音信号进行分解，并提取每个子带的特征。
同时，还可以通过小波变换的多分辨率表示来提取不同时间尺度下的声纹特征。
这些应用使得声纹识别系统具备更好的性能和鲁棒性。
五、小波变换在声纹识别中的挑战与展望尽管小波变换在声纹识别中有着广泛的应用，但仍然存在一些挑战。
小波变换在音频特征提取与音乐分类中的应用方法引言：音频特征提取和音乐分类是音频信号处理中的重要研究领域。
随着数字音频的广泛应用，如何有效地从音频中提取有用的特征，并将音乐进行分类成为了研究的热点之一。
小波变换作为一种有效的信号处理工具，被广泛应用于音频特征提取和音乐分类中。
一、小波变换小波变换是一种时频分析方法，能够将信号分解成不同频率的子信号。
与傅里叶变换相比，小波变换具有更好的时域和频域局部性。
小波变换通过选择不同的小波基函数，可以适应不同类型的信号。
在音频信号处理中，小波变换可以将音频信号分解成不同频率范围内的子信号，从而提取出音频的时频特征。
二、音频特征提取音频特征提取是指从音频信号中提取出具有代表性的特征。
常用的音频特征包括时域特征、频域特征和小波域特征。
时域特征主要包括音频的时长、能量、过零率等；频域特征主要包括音频的频谱特性，如频谱包络、频谱质心等；小波域特征主要是通过对音频信号进行小波变换，提取出不同频率范围内的子信号的能量、频率等特征。
三、小波变换在音频特征提取中的应用小波变换在音频特征提取中具有很大的优势。
首先，小波变换可以提取出音频信号的时频特征，能够更好地反映音频信号的时域和频域信息。
其次，小波变换可以对音频信号进行多尺度分析，能够提取出不同频率范围内的子信号的特征。
最后，小波变换具有较好的局部性，能够更准确地定位音频信号中的特征。
四、音乐分类音乐分类是指将音乐按照一定的标准进行分类。
音乐分类可以根据不同的特征进行，如节奏、旋律、和弦等。
在音乐分类中，特征提取是一个重要的步骤。
小波变换可以提取出音频信号的时频特征，从而为音乐分类提供了有力的特征。
五、小波变换在音乐分类中的应用小波变换在音乐分类中有广泛的应用。
首先，小波变换可以提取出音频信号的时频特征，能够更好地反映音乐的节奏和旋律。
其次，小波变换可以对音频信号进行多尺度分析，能够提取出不同频率范围内的子信号的特征，从而更好地区分不同类型的音乐。
基于小波分解的磨床声发射特征信号提取方法马豪;尹健龙;李东升【摘要】磨床磨削加工环境复杂,传统的信号分析方法难以对其进行有效的特征信号提取,提出了一种基于小波分解与能量谱相结合的特征信号提取方法.利用小波多尺度、多分辨率的特性,对磨床磨削的声发射信号进行多尺度分解;根据金属磨削的声发射信号的特性,选取最优频率段进行频谱分析,再结合能量谱提取特征信号.通过对自行研发的磨削监测系统工程试验分析表明:该方法能够有效、准确地诊断出磨削的每个状态,误判率为0.02％,相比单一的频谱分析诊断,精度更高、可靠性更好,具有一定的工程实用价值.【期刊名称】《传感器与微系统》【年(卷),期】2016(035)007【总页数】3页(P13-15)【关键词】磨削;声发射;特征信号提取;实时监控【作者】马豪;尹健龙;李东升【作者单位】中国计量学院计量与测试工程学院,浙江杭州310018;中国计量学院计量与测试工程学院,浙江杭州310018;中国计量学院计量与测试工程学院,浙江杭州310018【正文语种】中文【中图分类】TP274在磨削加工过程中，砂轮与工件的接触状态直接影响着磨削加工的效率与磨削质量，由于磨床工作环境复杂，现有的技术对于砂轮与工件发生的意外情况无法进行妥善处理，而通过对磨削过程的监测可以合理避开复杂的系统建模，相比于前期预测，可以更为有效方便地控制磨床磨削加工状态。
由于磨床在磨削过程中会发出大量的声发射信号，因此，提取出声发射信号的特征参数，分析这类参数就可判定磨床加工状态，达到监测磨床加工的目的。
对此，国内外学者也为此展开了大量的研究，并取得了一系列的成果。
Mokbel A A和Marksoud T M A通过对原始声发射信号幅频图的比较分析，完成磨削的监控[1]，Lezanski P采用声发射信号与振动信号相结合的方式，进行磨削加工监控的对比研究[2]。
在国内科研机构对磨床实时监控的研究中，李子枫提出了利用声发射信号盲源分离处理方法的实时磨削监控技术[3]，孙国豪对金属材料声发射信号进行相关性分析，完成对缺陷材料的特性分析[4]。
