基于微分進(jìn)化算法的匹配追蹤算法研究.pdf

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1、j數(shù)字技術(shù)f麗算法分析基于微分進(jìn)化算法的匹配追蹤算法研究王世豪金輝鑫(東北電力大學(xué)吉林吉林132012)摘要:針對(duì)匹配追蹤算法在信號(hào)分解過(guò)程中計(jì)算冗余、參數(shù)匹配精度低等缺點(diǎn),將改進(jìn)的微分進(jìn)化算法與匹配追蹤算法相結(jié)合。以提高信號(hào)處理的速度以及精確度。并將該算法應(yīng)用于超聲回波仿真信號(hào)和換熱管污垢超聲檢測(cè)實(shí)驗(yàn)信號(hào)的處理,并與標(biāo)準(zhǔn)匹配追蹤算法作對(duì)比。結(jié)果表明,基于微分進(jìn)化算法的匹配追蹤算法在信號(hào)處理中的計(jì)算效率和精度明顯高于標(biāo)準(zhǔn)匹配算法,獲得較好的降噪和信息提取效果,對(duì)超聲檢測(cè)信號(hào)的處理具有較重要的意義。關(guān)鍵詞:超聲時(shí)域

2、脈沖反射匹配追蹤算法微分進(jìn)化算法中圖分類號(hào):TP301.6文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):1007—9416(2015)01-0l】9011弓I言右,卻水溫度通過(guò)冷卻系統(tǒng)控制在29℃左右。換熱設(shè)備污垢的形成是流體在進(jìn)行質(zhì)量、熱量和動(dòng)量交換的過(guò)由于小直徑薄壁管的缺點(diǎn)有外徑很小、曲率很大,探頭難以與程中,共同作用的結(jié)果,影響因素復(fù)雜。但其廣泛存在于工程技術(shù)領(lǐng)管材表面直接耦合,并且管壁比較薄,實(shí)驗(yàn)采用V312-SU型l0MHz域的各種換熱設(shè)備中,對(duì)設(shè)備運(yùn)行的安全性和經(jīng)濟(jì)性造成嚴(yán)重的危收發(fā)一體水浸聚焦超聲探頭通過(guò)精密萬(wàn)向架架設(shè)在

3、管道正上方進(jìn)害[1。目前對(duì)污垢檢測(cè)的研究大多基于熱交換理論,利用污垢熱阻值行超聲檢測(cè),來(lái)克服聲束在內(nèi)壁上較為嚴(yán)重的發(fā)散現(xiàn)象,提高實(shí)驗(yàn)間接對(duì)污垢進(jìn)行評(píng)估,而這種間接測(cè)量容易出現(xiàn)熱阻值為負(fù)的特異結(jié)果的分辨率。聚焦中心設(shè)定在管道內(nèi)壁附近。超聲回波信號(hào)經(jīng)數(shù)現(xiàn)象,影響對(duì)污垢的測(cè)量。據(jù)采集器采集,存儲(chǔ)人計(jì)算機(jī)等待進(jìn)行后續(xù)數(shù)據(jù)處理。以實(shí)驗(yàn)運(yùn)行本課題組采用基于超聲時(shí)域反射方法(ultrasonictime—d0一10天左右采集的超聲回波數(shù)據(jù)為例。mainreflectometry,UDTR)對(duì)換熱設(shè)備管道進(jìn)行污垢檢測(cè)的研究。采用

4、基于混沌微分進(jìn)化算法的匹配追蹤算法對(duì)截取信號(hào)進(jìn)行針對(duì)超聲檢測(cè)信號(hào)的降噪、壓縮與信息提取等問(wèn)題,提出采用基于降噪處理,其中微分進(jìn)化算法種群數(shù)量規(guī)定100,分別采用MP算法混沌微分進(jìn)化算法的匹配追蹤進(jìn)行信號(hào)的分解與重構(gòu),實(shí)現(xiàn)信號(hào)的和DE-MP算法對(duì)截取信號(hào)進(jìn)行50次匹配分解,DE參數(shù)優(yōu)化算法種降噪與壓縮,為污垢的進(jìn)一步定量分析與抑制奠定了基礎(chǔ)。群數(shù)量取值100,迭代次數(shù)取100次。對(duì)這幾種方法的信號(hào)處理時(shí)間和信號(hào)重構(gòu)后殘差能量比進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)和平均,MP算法運(yùn)行時(shí)間需2改進(jìn)的匹配追蹤算法要28.o37S,信噪比0.322

5、5,而經(jīng)過(guò)改進(jìn)的DE—MP算法運(yùn)行時(shí)間僅需匹配追蹤算法是1993年由MallatS和ZhangZ提出的一種通10.1540s,信噪比3.1007,通過(guò)DE參數(shù)優(yōu)化算法改進(jìn)MP算法有效的過(guò)逐步迭代來(lái)提取有用信號(hào)的貪婪算法,其主要思想是把信號(hào)在根改善了傳統(tǒng)MP算法運(yùn)行時(shí)間長(zhǎng),運(yùn)算復(fù)雜度高的問(wèn)題,并且大幅度據(jù)實(shí)際信號(hào)特征建立的冗余的原子庫(kù)上展開(kāi),不斷將殘差信號(hào)投影的提高算法匹配的精確度。到過(guò)完備原子庫(kù)中的每個(gè)原子上,尋找到最匹配原子從而達(dá)到去噪4結(jié)語(yǔ)的效果。根據(jù)信號(hào)f自身特點(diǎn)選取合適的窗函數(shù)g),并調(diào)制構(gòu)建超完備本文通

6、過(guò)在傳統(tǒng)MP算法中引入混沌系統(tǒng)和微分進(jìn)化算法,提冗余原子庫(kù)。不斷地將信號(hào)投影到過(guò)完備原子庫(kù)中的每一個(gè)原子,出了一種新的匹配算法一基于混沌微分進(jìn)化算法的匹配追蹤算法,通過(guò)迭代算法將待選擇原子與待匹配信號(hào)(或殘差信號(hào))作內(nèi)積運(yùn)通過(guò)對(duì)仿真信號(hào)的處理,我們可以看出在咖P算法中加入微分進(jìn)化算,通過(guò)內(nèi)積的大小來(lái)選取合適的匹配原子g信號(hào)內(nèi)在原子g。算法加快了信號(hào)分解的速度,提高了信號(hào)特征提取的精度,混沌系統(tǒng)的引入有效的防止了局部最優(yōu)情況的發(fā)生。最終,通過(guò)對(duì)換熱污上投影之后的殘余R‘廠作為下一次匹配的原信號(hào)。匹配追蹤是不斷垢超聲

7、檢測(cè)信號(hào)的處理驗(yàn)證了基于微分進(jìn)化算法的匹配追蹤算法迭代的過(guò)程,在殘差信號(hào)的能量.‘達(dá)到預(yù)定閾值之前,再次根據(jù)夠較為快速有效地實(shí)現(xiàn)超聲信號(hào)的去噪、壓縮與信息提取,證明了信號(hào)與原子庫(kù)原子內(nèi)積的大小尋找到最匹配的原子,將分解后的殘?jiān)摲椒▽?shí)用的有效性和可行性。差作為下一次匹配的原信號(hào)。通過(guò)迭代把信號(hào)表達(dá)為其在原子庫(kù)上參考文獻(xiàn)的各次投影與殘差的線性組合。微分進(jìn)化算法是一種基于種群進(jìn)化的多點(diǎn)并行的隨機(jī)搜索算[1]WangY.Multichannelmatchingpursuitforseismictrace法,該算法理論簡(jiǎn)單

8、,應(yīng)用方便,搜索效率較高,較適合應(yīng)用于參數(shù)decOmDOstt1On[J].Geophysics,2010,75(4):61—66.優(yōu)化。DE算法編程簡(jiǎn)單且實(shí)用,本質(zhì)上是一種基于實(shí)數(shù)編碼的貪婪[2]何明格,殷鷹,林麗君,趙秀粉,殷國(guó)富.基于小波跡和匹配追蹤算法的超聲波檢測(cè)信號(hào)消噪[J].應(yīng)用基礎(chǔ)與工程科學(xué)學(xué)報(bào),2011,02:297—遺傳算法,具有記憶個(gè)體最優(yōu)解和種群內(nèi)信

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