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基于检测信号的多维特征向量组合的设备信号类型识别方法

摘要

本发明公开了一种基于检测信号的多维特征向量组合的设备信号类型识别方法,其采用技术方案为:首先设置检测信号的特征向量提取方式;提取设备检测信号的不同尺度的区域特征,得到多组特征组;并对其进行多维特征向量组合得到用于工作状态识别处理的特征向量;然后选择用于设备信号类型识别的分类处理的分类器,并以设备的检测信号作为训练样本,提取训练样本的特征向量进行分类器的机器学习处理,得到训练好的分类器;再提取待识别设备的当前待检测信号的特征向量并输入到训练好的分类器中,基于其输出得到待识别设备的设备信号类型识别结果。本发明通过重复增加其在特征向量中的位数,能够有效的提高其对于特征向量的影响度,提高检测的准确度。

著录项

  • 公开/公告号CN110674725A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-01-10

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 电子科技大学;

    申请/专利号CN201910891299.7

  • 发明设计人 傅志中;孙孟雷;李振铎;蔡禄汀;

    申请日2019-09-20

  • 分类号

  • 代理机构电子科技大学专利中心;

  • 代理人周刘英

  • 地址 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号

  • 入库时间 2023-12-17 06:30:15

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-02-11

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20190920

    实质审查的生效

  • 2020-01-10

    公开

    公开

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