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摘要： 隐马尔可夫树(Hidden Markov tree，HMT)模型作为一种小波变换系数的统计模型，可以表示小波系数的统计相关性及非高斯性。由于离散小波变换(Discrete wavelet transform，DWT)不具有平移不变性，应用基于DWT的HMT模型进行机械状态诊断时容易出现误诊。为了获得平移不变性，提出一种基于二分树复小波变换(Dual-tree complex wavelet transform，DT CWT)的HMT模型。实例表明与使用基于DWT的HMT模型进行状态识别相比，使用基于DT CWT的HMT模型的状态识别率有显著提高。

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《隐马尔可夫树模型在机械状态诊断中的应用》

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文件号：305677

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