基于长时平均频谱的"文本无关"话者识别

文章在动窗离散傅立叶变换为基础获取说话人的长时平均频谱（即短时频谱的长时平均），然后将长时平均频谱经过能量归一化和频率归一化后作为“文本无关”话者识别的语音特征。分析之前，语音样本经过频域预知权和时域汉明窗加权处理，并利用帧能量门限自动去除了样本中的寂静段。通过在小人群范围内对该方法的大量实验，得到很好的话者识别效果。另外，作为“文本无关”话者识别的一个重要辅助手段，文章还利用短时频谱分析给出了话者语音样本的窄带三维语图和宽带三维语图，它们能清晰地给出话者语音的时变频率特征。     

基于MCSA的异步电机测速系统研究

在满足实时测速的前提下,直接对电机定子电流使用离散傅里叶变换,会带来频谱分辨率差、能量泄漏等问题,从而不能准确获取电机转速信息.为此,提出一种结合快速傅里叶变换、加窗函数、频谱细分和信号识别的综合算法.即将经过调理采样之后的信号加上布莱克曼窗或者凯塞窗,再对其进行复调制高分辨率的快速傅里叶变换,最后有效获取转子信号频率并求出电机速度.实验结果表明,本测速系统测量时间较短且具有较高的测量精度.     

调频初相位补偿的广义Warblet变换时频分析

信号时频分析的长时间窗时频分析法通常可提高输出信噪比和频率分辨率,但对于调频信号,会降低线谱时频能量聚集度并影响瞬时频率估计。对于调频信号广义Warblet变换(Generalized Warblet Transform,GWT),具有较短时傅里叶变换(Short Time Fourier Transform,STFT)更优的时频分析性能,但在长时间窗分析时,调频初相位估计误差会使算法性能下降甚至失效。针对该问题,提出调频初相位补偿的GWT(Frequency Modulation Initial Phase CompensationGWT,FMIPC-GWT)时频分析方法。在调频参数估计时将一半时间窗长所经过的相位补偿到调频初相位中,提高调频参数估计的准确性以增加瞬时频率估计精度。仿真和实验数据验证了,相比STFT法和GWT法,FMIPC-GWT法对于非线性调频信号时频分析性能更优。FMIPC-GWT法在调频信号线谱检测与瞬时频率估计等方面具有应用前景。     

短记录加汉宁窗的频谱校正

基于解析单频模型建立的频谱校正方法难以应用于短记录的频谱校正,因为这时正频率附近的频谱显著偏离解析单频模型,背后的原因是实数信号中负频率分量的泄漏干扰.针对短记录加汉宁窗,给出了一种显式频谱校正方法,它利用局部谱峰附近的三条谱线.采用仿真手段对提出的方法进行了考核.不同仿真样本所含的信号周期数(CiR)从0.05变化到5,步长为0.01;相位从0°变化到179°,步长为1°.结果表明: 1)当CiR＞1时,最大频率误差小于10-10 Δω(Δω是快速傅里叶变换的频率分辨率),而幅值相对误差和相位误差的上限分别不超过10-10和10-7度; 2)当CiR＜1时,误差总体趋势随频率下降而增加,但即使对CiR=0.05,频率误差也不超过4×10-8Δω; 3)精度最高的条件仍然是整周期采样.     

基于均值散布负熵信息图的单向阀早期故障诊断方法

针对隔膜泵单向阀早期故障发生时信号中能揭示故障特性的冲击成分能量微弱、难以提取的问题,提出了一种基于均值散布负熵信息图的单向阀故障诊断方法：首先,利用树状带通滤波器对信号进行不同频率分辨率的频谱划分;然后,分别计算各频带的平方包络(square envelope, SE)和平方包络谱(square envelope spectrum, SES)用于表征该频带的脉冲和循环平稳特性,并对各频带的SE信号进行固定比例的等分处理;最后,引入散布负熵(dispersion negentropy, NDE)来改善原有信息图中Shannon负熵对噪声敏感的现象,通过将SE的NDE均值计算结果和SES的NDE计算结果进行加权求平均来确定最佳频段所在的位置,利用所选频段进行带通滤波及解调分析后实现早期故障的诊断。仿真和工程试验表明,该方法可以准确地提取到单向阀早期故障的特征,具有一定的可靠性和工程应用价值。