基于PSO-SVM方法的电源线传导泄漏信号识别与还原
针对显示器电源线传导泄漏信号中红信号识别的难题,该文提出基于粒子群(PSO)算法优化支持向量机(SVM)的识别方法.首先对传导泄漏信号进行滤波预处理并分段,然后利用粒子群-支持向量机(PSO-SVM)对传导泄漏信号进行训练、分类并与SVM分类性能进行对比,最后应用PSO-SVM实现了显示图像的还原.结果表明此算法可以准确实现电源线传导泄漏信号中红信号的识别,且识别率明显高于SVM分类器.
传导泄漏、电源线、识别、粒子群-支持向量机、还原
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TN971
国家自然科学基金61271104,61201056
2019-05-05(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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2206-2211