基于壓縮感知的聲發(fā)射識別技術(shù)的研究.pdf

1、隨著信息和科學技術(shù)不斷地提高，人們對信息的安全性要求也提高了，聲發(fā)射(Acoustic Emission，AE)識別技術(shù)被廣泛地應(yīng)用在基礎(chǔ)建筑材料和各種設(shè)備儀器上，完整的聲發(fā)射識別系統(tǒng)主要由預(yù)處理、參數(shù)特征提取、模式匹配以及判定組成。只有準確地識別出聲發(fā)射信號，才能進一步研究聲發(fā)射信號。同時，實際過程中絕大部分的聲發(fā)射信號都含有噪聲，所以尋找一種魯棒性較好的聲發(fā)射識別技術(shù)也是迫在眉睫的事情。另一方面，最近這幾年中，壓縮感知理論被廣泛地應(yīng)

2、用，它的優(yōu)勢是對信號的采樣速率比奈奎斯特頻率還要低，而且對信號進行采樣的同時也進行壓縮，這對獲取信號大量數(shù)據(jù)時帶來巨大的優(yōu)勢。在本文中將壓縮感知理論與聲發(fā)射識別技術(shù)結(jié)合起來，這一突破增強了聲發(fā)射識別系統(tǒng)的性能，在實際的應(yīng)用領(lǐng)域中是一項非常有意義的研究。
　　本文主要研究壓縮感知理論和聲發(fā)射識別技術(shù)，具體工作如下:
　　1)詳細研究了聲發(fā)射的特點以及應(yīng)用領(lǐng)域，對聲發(fā)射信號的檢測技術(shù)和處理方法展開了討論，并研究了聲發(fā)射信號特征提

3、取的方法。
　　2)對稀疏表示理論在模式識別中的應(yīng)用做了研究，分析了該理論與壓縮感知的聯(lián)系，提出了一種基于GMM模型的均值超向量構(gòu)造稀疏基的方法。隨后提出了一種基于壓縮感知的聲發(fā)射識別算法，將兩種理論相結(jié)合是具有重大的研究價值。
　　3)為了得到信號比較稀疏的稀疏解，深入研究了基于匹配追蹤類算法的壓縮感知在聲發(fā)射識別技術(shù)中的應(yīng)用，該算法的收斂速度快，而且思路比較簡單，有效提高了聲發(fā)射信號的識別率。
　　4)深入研究了基