互相关系数

摘要： 传统去噪方法一般难以适用于非平稳时间序列。为提高去噪性能,提出了结合改进变分模态分解(VMD)及维纳滤波的去噪模型。首先,依据余量序列与其它模态间的互相关性来优化VMD模态个数;其次,采用改进VMD对时间序列平稳化并去除了高频噪声;最后采用维纳滤波器模态序列进行去噪。结果验证了提出方法的有效性。

摘要： 提出了基于互相关系数和互相关峰值变化率的古建筑木结构损伤识别和定位方法。以随机振动结构的某一测点为参考点,计算其他各测点与参考点的加速度响应之间的互相关函数,将所有的最大值组成互相关峰值向量(Cross-Correlation Peak Vector,CCPV)。以两组CCPV之间的互相关系数作为损伤因子对结构进行损伤识别,以结构损伤前后互相关峰值的变化率作为损伤识别指标,对结构进行损伤定位。以西安钟楼为工程背景,建立一榀木框架有限元模型进行分析。结果表明:结构损伤后,损伤因子的数值明显降低,可以有效识别结构的损伤;结构损伤前后峰值变化率最大的相邻两个测点对应着损伤单元的两个节点,可以准确确定结构的损伤位置,同时可以根据损伤因子和峰值变化率的变化范围估计结构的损伤程度。

摘要： 针对集合经验模式分解算法中添加白噪声幅值大小和总体平均次数过分依赖于人的主观经验或多次尝试,具有较大主观性和盲目性的不足,提出一种自适应EEMD结合快速峭度图(Fast Kurtogram)的故障诊断方法。首先将采集到的振动信号进行EMD预处理以自适应的获取EEMD算法的关键输入参数,然后结合峭度与互相关系数“双阀值准则”快速选取分量进行信号重构以突出故障特征,并通过快速峭度图选取最佳滤波参数,最后对滤波后的信号做包络谱分析,实现故障特征频率的提取与故障诊断。通过模拟信号分析及减速器齿轮箱的故障诊断工程应用,并与EMD方法及传统EEMD方法进行对比分析,验证了提出方法的有效性。结果表明,所提出的方法能够从含有强烈背景噪声的信号中成功提取出减速器齿轮箱的早期微弱故障特征,提高了故障诊断的及时性与准确性。

摘要： 为了滤除焊接过程中大量散射及飞溅焊渣等噪声,提出了一种基于自适应顶帽变换(adaptive Top-Hat transform)的线结构光焊接图像去噪方法.将噪声图像进行一定范围结构元尺寸的Top-Hat变换处理,提出了一种评价指标互相关系数(cross-correlation coefficient of image histogram,CCIH)选取得到最优结构元尺寸L.其次,进行一定迭代次数范围的顶帽变换(Top-Hat)变换处理,并提出一种基于最大类间方差(Otsu)改进结构相似度(SSIM)算法的评价指标相亮比(ratio of structural similarity index to average brightness,RSB)选取得到最优迭代次数I.结果表明,与自适应中值法(median filter,MF)、全变分法(total variation,TV)和非下采样轮廓波变换与全变差法相结合的方法(non-subsampled contourlet transform with total variation,NSCT-TV)相比,该方法在主观视觉效果,信息熵(entropy,EN)、峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)和均方根误差(mean-square error,MSE)上均有较大的改善.噪声得到有效去除的同时图像中的线结构光区域得到较好的保留.

摘要： 针对滚动轴承振动信号的故障信息难以准确获取问题,提出一种新的基于多层降噪处理的轴承故障特征提取方法.所提方法首先依据小波包变换原理处理原始轴承信号,消除噪声干扰;变换后的振动信号用经验模态分解方法处理可得若干个IMF分量,计算所得分量与变换所得信号间的互相关系数,并依据相关系数准则筛选有用分量完成振动信号的重构;再通过自相关方法剔除重构信号中的混叠干扰信号,实现振动信号的多层降噪;最后对去噪后的重构信号解调处理,获取信号包络谱图并分析,得到所需故障特征.试验结果表明该方法能够有效地消除原始信号中的干扰和噪声,分离出清晰的故障振动信号并获取有用的故障特征.

摘要： 目的 研究天然地震波的频率特性和场地相关性,为岩质边坡振动台试验天然地震波的选择提供依据.方法 以汶川地震的24条水平地震波加速度时程记录为研究对象,根据傅里叶变换和五点滑动平均法编写Matlab的计算程序,统计地震波的主频和频带宽度;基于Matlab编写时延互相关函数计算程序,统计不同场地地震波的互相关系数,并进行分析.结果 相近震中距下,土层场地与基岩场地地震波的主频和频带宽度不同;基岩场地与基岩场地地震波互相关系数的最大值和最小值均相应大于土层场地与基岩场地;相同场地间地震波的互相关系数比不同场地间地震波的互相关系数有更大概率出现在数值更大的区间内.结论 不同场地间地震波的频率特性不同,同类场地间地震波的相关性强于不同场地间地震波的相关性,岩质边坡振动台试验天然地震波应选取基岩场地上台站测得的加速度时程记录.

摘要： 提出了随机振动结构基于测点动力响应的自相关函数幅值向量(Auto-Correlation Function Amplitude Vector,ACFA)的损伤识别方法.将完好结构在两个随机激励下的两组自相关函数幅值向量之间的互相关系数作为损伤识别的基准值,损伤结构的ACFA与完好结构的ACFA之间的互相关系数与基准值相比有明显的降低,由此可以判别结构发生了损伤.计算结构损伤前后各测点自相关函数峰值的变化率,波动程度最大的相邻两个测点对应着损伤单元的两个节点,确定了结构的损伤位置.通过一榀木框架有限元模型验证了该方法的有效性,为研究古建筑木结构的损伤识别与定位提供了理论基础.

摘要： 随机序列的相关性分析对于雷达杂波建模和统计至关重要.目前对于白噪声的不相关性,已经有正态检验法和X'分布法等检验方法,但这些方法各有其局限性.本文提出了一种基于互相关系数检验自噪声不相关性的方法,互相关系数是描述两个序列之间相关性的参数,当这两个序列分别用白噪声序列和它相应的时移值序列代替时,则互相关系数可用来评价白噪声的不相关性,该方法在一定程度上解决了以往白噪声不相关性检验方法的局限性.

摘要： 周年周期被认为是源于大气、水体质量的季节性迁移的受迫振动,其摆动幅度约为Chandler摆动振幅的一半.许多学者的研究结果表明,地震活动对极移可能存在激发作用,极移中可能含有地震、ENSO事件、火山喷发等地球物理现象的信息.文中引入互相关系数研究地极坐标序列,以深入认识极移这一地球物理过程.

摘要： 动物实验模拟颅高压,对实验中获得的颅内压和股动脉血压进行互相关分析.实验方法:14条犬安置硬膜外球囊并注液制成颅高压模型,通过改变球囊内液体量来改变颅高压的程度和颅内容积,由压力传感器记录相应压力.结果:(1)正常情况下,颅内压和股动脉血压的互相关性差,无稳定的动态关系.(2)随着实验进行,出现稳定的动态关系,互相关系数增加至0.8以上;此时时间延迟约为零,逐渐趋于负值.互相关系数和时间延迟的变化预示着颅内状况的改变.

摘要： 提供能够提高移动体的步行速度、步幅的推算精度的相关系数校正方法、相关系数校正装置和程序、以及能够高精度解析用户的运动的运动解析方法。相关系数校正方法包括：使用第一传感器的检测结果，算出参照速度；使用安装于移动体的第二传感器的检测结果，算出所述移动体的步行的特性信息；以及使用所述参照速度，校正表示所述特性信息与所述移动体的步行速度或步幅间的相关关系的相关式的相关系数。

摘要： 一种基于EMD和Pearson互相关系数的异常用电行为检测方法，包括以下步骤：S1：获取线路的总损耗电量和各用户的用电量；S2：筛出初筛用户；S3：对各初筛用户和总损耗电量进行EMD分解，获取分解后基本模式分量中高频分量IKi和ILi，并获得归一化后的Nor[IKi]和Nor[ILi]；S4：标记与Nor[ILi]变化趋势一致的初筛用户为复筛用户；S5：复筛用户为公变用户时，继续步骤S6；复筛用户为专变用户时，判定为异常用电用户，结束检测；S6：锁定复筛用户为高损台区，并获取高损台区总损耗电量和各子用户用电量；S7：筛出初筛子用户；S8：对各初筛子用户和总损耗电量进行EMD分解，获取分解后基本模式分量中高频分量IJi和ITi，并获得归一化后的Nor[IJi]和Nor[ITi]；S9：标记与Nor[ITi]变化趋势一致的初筛子用户为异常用电用户，结束检测。

摘要： 本发明提出一种基于互相关系数与node权重的物联网配置反馈方法和系统，首先通过对各个物联网节点依照其在物联网架构初始化过程中的预定义权重进行权重分配，基于节点自身运行情况，采用节点自适应调整的本地配置均衡部件进行配置信息的自修改，生成配置响应信息，再次，计算节点的互相关信息，用以动态、较为真实地反映节点在系统中的数据传输和处理热度，并基于互相关信息动态修改节点权重；第四采用多个收集器和均衡器，对修改后的配置响应信息、互相关系数以及节点权重进行传递，并基于物联网系统控制端的第二配置更改竞争系数矩阵进行配置信息修改争用。

摘要： 本发明公开了一种基于互相关系数法的音频跳绳计数方法，属于智能健身运动技术领域，包括：1)获取跳绳动作的视频数据，从视频数据中提取出音频数据；2)提取音频的采样频率，绘制以时间为横坐标的音频波形图；3)选定样本声音，采用互相关系数法计算跳绳次数；4)输出并显示计数结果。可利用高清摄录设备(如：智能手机等)，从一定的角度、合适的距离，对包括跳绳人在内的整个跳绳过程进行录制。获得相对稳定的视频图像后，对其中的音频信息进行分析处理。该方法通过识别绳子接触地面的声音来达到判断跳绳的次数，不仅准确，而且视频可以回塑，具有很好的应用价值。

摘要： 本发明涉及一种基于波形互相关系数相乘的微震偏移成像定位方法，属于油气储层压裂微震监测技术领域。其包括如下步骤：实际微震数据预处理；地下成像点划分，计算所有成像点到地面各个接收点的旅行走时；针对某一个成像点，消除该成像点到不同接收点的到时差，计算时差校正后的微地震记录的互相关系数；计算该成像点的互相关能量值E；重复第三步和第四步获得地下所有成像点的能量值E；设置能量阈值E0，得到大于阈值的能量极大值成像点位置，作为微震源的发生位置；本发明通过使用波形互相关系数相乘的形式，实现了对噪音的双重压制，极大的提高了抗噪能力；避开了初至极性对定位成像结果的干扰，具有更高的计算效率，满足微震的实时监测。

摘要： 针对雷达在与电子战装备对抗过程中，难以通过空域手段实现主瓣欺骗假目标干扰有效抑制的问题，通过对比真实目标与虚假目标回波序列间的互相关系数以及相对幅度值差异实现欺骗干扰鉴别和剔除，本发明提出了一种基于修正互相关系数的主瓣假目标干扰剔除方法，可实现真实目标点迹和虚假目标点迹的有效鉴别。包括：取多个目标距离点迹；计算各目标幅度值；计算目标点迹的修正互相关系数向量；虚假目标判定；判断是否遍历完所有目标距离点迹；虚假目标点迹剔除处理等过程。本发明可有效提升雷达抗主瓣欺骗假目标干扰能力，防止后续数据处理目标容量饱和，增强雷达在复杂电磁环境下的目标稳健探测能力。

摘要： 一种基于EMD和Pearson互相关系数的异常用电行为检测方法，包括以下步骤：S1：获取线路的总损耗电量和各用户的用电量；S2：筛出初筛用户；S3：对各初筛用户和总损耗电量进行EMD分解，获取分解后基本模式分量中高频分量IKi和ILi，并获得归一化后的Nor[IKi]和Nor[ILi]；S4：标记与Nor[ILi]变化趋势一致的初筛用户为复筛用户；S5：复筛用户为公变用户时，继续步骤S6；复筛用户为专变用户时，判定为异常用电用户，结束检测；S6：锁定复筛用户为高损台区，并获取高损台区总损耗电量和各子用户用电量；S7：筛出初筛子用户；S8：对各初筛子用户和总损耗电量进行EMD分解，获取分解后基本模式分量中高频分量IJi和ITi，并获得归一化后的Nor[IJi]和Nor[ITi]；S9：标记与Nor[ITi]变化趋势一致的初筛子用户为异常用电用户，结束检测。

摘要： 本发明公开了一种基于互相关系数的摄像机与雷达目标匹配方法。属于智能交通中多元传感器的信息融合技术领域，具体步骤：将毫米波雷达和摄像机检测到的目标根据路面坐标值投影到两个相同规格的零矩阵中；基于互相关系数的算法，对得到的雷达目标位置信息矩阵及摄像机目标位置信息矩阵进行整体校正；对于监控的每个车道，将校正后的雷达目标位置信息矩阵及摄像机目标位置信息矩阵设为两个集合，利用带权值的二分图匹配算法对两个集合中的目标位置进行局部校正，从而使两者相互匹配；两者相互匹配后即完成摄像机与雷达的目标匹配。本发明解决了智能交通监控系统中多元传感器的目标匹配问题，在普通计算机上具有计算量小、耗时少的优点。

摘要： 本发明提出一种基于互相关系数与node权重的物联网配置反馈方法和系统，首先通过对各个物联网节点依照其在物联网架构初始化过程中的预定义权重进行权重分配，基于节点自身运行情况，采用节点自适应调整的本地配置均衡部件进行配置信息的自修改，生成配置响应信息，再次，计算节点的互相关信息，用以动态、较为真实地反映节点在系统中的数据传输和处理热度，并基于互相关信息动态修改节点权重；第四采用多个收集器和均衡器，对修改后的配置响应信息、互相关系数以及节点权重进行传递，并基于物联网系统控制端的第二配置更改竞争系数矩阵进行配置信息修改争用。

摘要： 本发明请求保护一种基于深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)和频带内互相关系数的单通道语音增强算法，属于语音信号处理领域。首先，提取带噪语音的能量谱作为DNN的输入特征；接着，将噪声与带噪语音的频带内互相关系数(inter‑channel correlation factor,ICC factor)作为DNN的训练目标；然后，利用DNN模型得到的互相关系数构造凸优化的目标函数；最后，联合DNN和凸优化，利用梯度下降法迭代处理初始掩蔽，通过新的掩蔽合成增强语音。仿真实验表明，在不同背景噪声的低信噪比下，相比其他方法，本发明方法可以有效重构语音频谱成分，提升了语音的整体质量并且可以抑制噪声，具有重要的工程实际意义。