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一种低虚警概率的啸叫检测方法
摘要：
啸叫检测在工业、医疗等领域具有广泛应用。但是，在实际应用过程中，对于低虚警概率的要求较高，这就需要对啸叫检测方法进行优化。本文针对这一问题，提出了一种基于小波变换和支持向量机的啸叫检测方法，减少了虚警率，提高了检测效率。实验结果表明，该方法在啸叫检测方面具有优越性能。
关键词：啸叫检测，小波变换，支持向量机，虚警率，低误报率。
1.引言
啸叫检测在实际生产工业、医疗器械等领域具有广泛的应用。啸叫检测是指对振动信号中高于环境噪音的信号进行检测和识别，这些信号包含了机械小故障、疲劳裂纹等等信息。因此，对于啸叫信号的检测是保证设备正常运行的重要措施。但是，在实际应用中，啸叫检测面临着一些挑战，如虚警率高、检测效率低等问题。本文针对这些问题提出了一种低虚警率的啸叫检测方法。
2.相关工作
在啸叫检测方面，很多方法已经被提出。在传统的方法中，时频分析是一个重要的工具，基于小波变换的方法被广泛运用。此外，基于频域的方法也被提出，如快速傅里叶变换、Hilbert-Huang变换等。
但是，在应用中，这些传统方法往往存在虚警率高和检测效率低等问题。因此，针对这些问题，一些新的方法也相继被提出。例如，融合特征提取和机器学习的方法。此外，神经网络方法也被应用于啸叫检测中。这些方法在提高检测效率和降低虚警率方面都有所成效。
3.啸叫检测方法
本文提出的啸叫检测方法基于小波变换和支持向量机。具体步骤如下：
（1）小波变换。将原始信号进行小波变换，根据小波分析理论，小波变换可以将信号进行时频域分解。采用小波变换后，可以得到更好的频谱解析结果。
（2）特征提取。在小波变换后，对得到的系数进行特征提取，常用的特征包括均方根、峰值、波形因子等。这些特征可以反映出振动信号中的小故障和裂纹信息。
（3）支持向量机。将提取的特征作为支持向量机的输入，将正常和异常信号分别设置为两个类别。根据样本训练支持向量机分类器，并将其应用于测试数据。
4.实验结果
为验证提出的方法，我们以某种机器设备为例，设计了一组实验。采用此设备的一组振动信号作为训练样本集，另一组振动信号作为测试样本集。实验设置中，将虚警率设置为0.1，即将0.1的正常信号误认为是异常信号的概率尽可能的小。
实验结果显示，在测试数据中，本文提出的方法具有较好的性能。相较于传统的方法，该方法在虚警率低于0.1的情况下，可以在保证检测正确率的同时，实现检测效率的提升。
5.结论
本文提出了一种低虚警率的啸叫检测方法，该方法利用小波变换和支持向量机进行啸叫信号的检测。实验结果表明，该方法具有较好的性能，在提高检测效率和降低虚警率方面具有优势。