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J-GLOBAL ID：202002233623082594   整理番号：20A0043664

二次元変分モード分解とHilbert変換に基づく局所信号特徴抽出法【JST・京大機械翻訳】

Feature extraction of partial discharge signals based on 2D variational mode decomposition and Hilbert transform

著者 (4件)： Gao Jiacheng (華北電力大学新能源電力系統国家重点実験室,河北保定,071003) ,  Zhu Yongli (華北電力大学新能源電力系統国家重点実験室,河北保定,071003) ,  Jia Yafei (華北電力大学新能源電力系統国家重点実験室,河北保定,071003) ,  Zhang Ke (華北電力大学新能源電力系統国家重点実験室,河北保定,071003)
資料名： Diance yu Yibiao  (Diance yu Yibiao)
巻： 56  号： 18  ページ： 25-33  発行年： 2019年 
JST資料番号： C3447A  ISSN： 1001-1390  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 二次元Hilbert-Huang変換法の改良により,二次元変分モード分解(VMD)とHilbert変換に基づく局所放電グレイ画像特徴抽出法を提案した。部分放電サンプルを用いて,対応する放電グレイスケールを生成した。二次元VMDアルゴリズムを用いて各放電グレイ画像を分解し、各中心周波数のモード成分を獲得した。四元数Hilbert変換により各モード関数に対応する特徴マップを獲得し、グレースケールテクスチャ特徴を抽出し、各放電サンプルに対応する特徴ベクトルを構成する。BPニューラルネットワーク分類装置を用いて抽出した局所放電の特徴を分類し,識別した。実験結果は,2DHilbert-Huang変換と従来の放電グレースケール画像特徴抽出法と比較して,提案方法がより高い正確な認識比率を有して,この方法の実現可能性を証明した。また、本文で採用した二次元VMD-Hilbert方法は局部放電信号のスペクトル分析に新たな考え方を広げた。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *特徴抽出 ,  *二次元 ,  グレースケール ,  *Hilbert変換 ,  放電 ,  分類装置 ,  *変分法 ,  分光分析 ,  四元数 ,  アルゴリズム ,  部分放電
準シソーラス用語： グレースケール画像 ,  特徴ベクトル ,  画像特徴抽出 ,  *モード分解 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  計算機シミュレーション  (JE11000H) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (4件)： 変分 ,  モード分解 ,  Hilbert変換 ,  特徴抽出法