量子BP神经网络的自适应振动信号压缩及应用

发布时间：2018-06-16 17:27

  本文选题：振动信号 + 信号压缩　； 参考：《振动与冲击》2014年19期

【摘要】：针对一维振动信号的压缩特点,提出一种改进的量子BP神经网络(IQBPN)信号压缩方法。本文根据一维振动信号的方差,将信号分为四个部分:平滑区、半平滑区、半边界区和边界区,从而可以选择不同的压缩比来对不同的区域进行压缩,以保持信号的丰富细节,保障压缩的质量。同时,利用量子BP神经网络的计算并行性和算法加速能力,从而提高了神经网络的收敛速度,缩短了压缩时间,为在线实时传输提供了一种新方法。实验证明,与其他方法相比,该算法在相同的压缩比时,可以提高信噪比,缩短运行时间。
[Abstract]:According to the compression characteristics of one-dimensional vibration signals, an improved quantum BP neural network (QBP) signal compression method is proposed. In this paper, according to the variance of one dimensional vibration signal, the signal is divided into four parts: smooth region, half boundary region and boundary region, so that different compression ratios can be selected to compress different regions to keep the rich details of the signal. Ensure the quality of compression. At the same time, the computational parallelism of quantum BP neural network and the algorithm acceleration ability are used to improve the convergence speed of the neural network, shorten the compression time, and provide a new method for on-line real-time transmission. Experimental results show that the proposed algorithm can improve the SNR and shorten the running time at the same compression ratio compared with other methods.
【作者单位】： 军械工程学院七系;军械工程学院军械技术研究所;
【基金】：国家自然科学基金(E51205405)
【分类号】：TN911.7;TH137.51

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2027525