小波和FHMM在旋转机械升降速过程中的应用

摘要

小波变换具有时频局部化的特点,可有效地用于非平稳信号的分析和处理.因子隐Markov模型(FHMM)是隐Markov模型(HMM)的扩展形式,适用于动态过程的时间序列的建模并具有强大的时序模式分类能力,特别适合非平稳、重复再现性不佳的信号分析.结合小波变换和FHMM,提出了基于小波变换的FHMM状态识别法,即从小波分解结构中提取一维信号的低频系数作为特征向量,以FHMM作为分类器,并进行实验研究.实验结果表明,该方法是有效的.