【摘 要】
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针对桩基缺陷信号特征提取困难的问题,对缺陷信号进行经验模态分解(EMD)并求取信息熵,构建了一种基于信息熵的均值特征向量;针对特征向量元素数较多,不能真实反映信号的特征
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61371174).
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针对桩基缺陷信号特征提取困难的问题,对缺陷信号进行经验模态分解(EMD)并求取信息熵,构建了一种基于信息熵的均值特征向量;针对特征向量元素数较多,不能真实反映信号的特征以及过多的特征影响识别效率的问题,引入模糊聚类的相关技术方法,对均值特征向量进行相空间重构,对重构矩阵进行模糊聚类,根据聚类的结果构建新的特征向量。通过实验仿真证明了该特征向量取得了很好的识别效果,具有实际应用价值,可以作为一种有效的特征类型;同时验证了通过模糊聚类进行特征向量降维的有效性.
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