首页> 中国专利> 一种基于稀疏多周期组套索的多故障特征辨识方法

一种基于稀疏多周期组套索的多故障特征辨识方法

页面导航

摘要

本发明公开了基于稀疏多周期组套索的多故障特征辨识方法，方法包括以下步骤：分析待识别的信号以构造二值周期序列b，基于故障特征信号呈现周期组内组间稀疏的特性获得促进周期组内组间稀疏的正则项P(x；b)，基于不同故障特征频率的区分性建立稀疏多周期组套索模型；分别构造稀疏多周期组套索模型中数据保真项

查看全部

1. 一种基于稀疏多周期组套索的多故障特征辨识方法 [P] . 中国专利： CN110044619B . 2020.03.27
2. 一种基于稀疏多周期组套索的多故障特征辨识方法 [P] . 中国专利： CN110044619A . 2019-07-23
3. L0- Feature selection method using autoregressive model and L0-group lasso and computing system performing the same [P] . 韩国专利： KR102096035B1 . 2020-04-02

机译： L0-使用自回归模型和L0-组套索的特征选择方法以及执行该方法的计算系统
4. L0- Feature selection method using autoregressive model and L0-group lasso and computing system performing the same [P] . 韩国专利： KR20190138020A . 2019-12-12

机译： L0-使用自回归模型和L0-组套索的特征选择方法以及执行该方法的计算系统
5. Acoustic sound signature detection based on sparse features [P] . 美国专利： US9785706B2 . 2017-10-10

机译：基于稀疏特征的声音特征检测