遥测振动信号EMD-WVD分布应用研究

飞行器飞行试验采集的遥测振动信号频段丰富、成分构成复杂,合理有效地解读其包括的时频信息在分析飞行器结构和环境特性方面至关重要;依托经验模态分解(EMD)方法将复杂信号分解成准单分量信号,借助相关系数法将伪分量信号剔除,保证分解信号的有效性;通过EMD和 WVD方法的结合,将保留的准单分量信号进行WVD变换并做平滑伪处理,从而获得复杂信号的时频分布;EMD-WVD组合模型经在仿真信号上的应用检验,能够检测信号自身的时频特性,进一步应用其在遥测振动信号上,同平滑伪WVD抑制交叉项方法进行了比较,结果表明EMD-WVD组合模型更加有效,能够反映复杂工程信号的时频分布特性。     

基于EEMD与矩阵分形的自动机故障诊断方法

针对自动机振动响应信号非线性、瞬态和冲击特性,提出基于聚合经验模态分解(EEMD)和矩阵分形相结合的自动机故障诊断方法。首先对采集到的自动机各种工况信号采用EEMD分解的方法对其进行分解,通过对分解得到的固有模态函数(IMF)分量信号进行广义维数计算,得到每个工况广义维数分形矩阵,发现不同工况下的分形矩阵有较大差别。通过计算待检测信号与样本信号之间的的相关系数,采用折线图进行直观比较,确定待检测信号的故障类别。验证了该方法能有效地应用在自动机故障诊断中。     

基于小波包分解的含噪语音时频特性分析 及端点检测

针对Hilbert—Huang变换方法在语音处理过程中存在模态混叠问题,本文提出了基于小波包分解的语音时频分析方法。首先对含噪语音进行小波包分解,对各分量分别进行经验模态分解,并运用相关系数阈值准则对固有模态函数进行筛选;然后建立语音信号的Hilbert谱和瞬时能量谱;最后将基于小波包分解的Hilbert—Huang变换瞬时能量谱方法应用于含噪语音的端点检测。实验结果表明：与传统广义维数以及谱熵算法相比,本文方法具有更好的准确性、稳定性和自适应性,能够有效描述语音信号非线性非平稳的时频特性,为语音信号的分析研究提供了一个新的思路。     

基于广义解调时频分析的多分量复杂信号分解方法

在广义解调时频分析方法的基础上,将该方法应用于多分量时频变化信号的分解,并对该方法进行了改进,给出了由改进的广义解调时频分析方法分解多分量复杂信号的具体步骤.重点分析了自动获取相位函数的方法,以及对分离出来的各单分量再次进行广义时频解调的问题,得到了比较理想的时频分布.仿真实验结果证明:此法不仅可以得到原始信号中各分量的时域波形,同时也可以得到各分量的时频分布,从而为多分量复杂时频变化信号的准确分离提供了有效途径.     

基于时频分析的海杂波背景下舰船目标检测

为了克服基于小波尺度谱重排的时频分析方法中时、频分辨率不佳及时频分布可读性较差等问题,本文提出了一种基于参数优化Morlet小波变换和奇异值分解的海杂波背景下舰船目标检测算法。算法首先利用Shannon小波熵作为目标函数,根据高频地波雷达信号的特点自适应地优化Morlet小波变换的时间带宽积参数,使得后续重排尺度谱的时、频分辨率同时达到最佳。然后再对重排小波尺度谱进行基于奇异值分解的降噪处理,以抑制环境噪声的影响,进一步提高时频分布的可读性。实验结果表明：与传统的时频分析算法相比,本文提出的算法具有更好的时频聚集性和较强的噪声抑制能力,能有效地检测海杂波背景下缓慢运动的匀速和匀加速舰船目标。     

基于自适应多元多尺度熵的心电信号分类研究

针对目前单通道心电信号识别精度不高,现存多元分解方法效果不佳、多元非线性心电信号分析复杂等问题,提出了一种基于自适应多元多尺度色散熵的心电信号分类方法。首先利用频谱分析,创新性地引入了正弦辅助多元经验模态分解方法,对心电信号进行分解得到多元模态分量;然后结合多模态分解和色散熵的优越性,通过累加多元本征模态分量代替粗粒化采样,提出了自适应多元多尺度色散熵的方法获取特征熵值。最后将特征输入到多个分类器上进行分类,通过实验对比分析,在模拟信号和MIT-BIH数据上验证该方案的有效性。     

自适应离散 Gabor 变换及其时频滤波

为了提高 Gabor 表示的时频分辨率,使用了基于度量函数的窗函数宽度自适应选择算法,并利用其优化后的 Gabor 时频分布在时频联合域内运用时频掩蔽技术进行滤波,用于非平稳信号的中分量提取或降噪。实验结果表明了改进的自适应离散 Gabor 变换算法在信号处理中的有效性和实用性。     

基于DVMD降噪的旋转机械故障诊断

针对振动信号噪声难以剔除而造成故障诊断精度低的问题, 提出了一种基于深度变分模态分解(DVMD)的 旋转机械故障诊断方法. 首先, 利用麻雀算法(SSA)对变分模态分解(VMD)算法的参数进行优化. 然后, 通过SSA– VMD对信号进行自适应深度分解得到模态分量, 将每层深度的分量与原始信号作皮尔逊相关系数分析, 再对分量 进行奇异值分解(SVD)或者直接剔除, 将处理后分量重构后, 实现振动信号的深度降噪. 最后, 提取降噪信号的一维 多尺度排列熵特征和二维时频特征, 将特征依次放入轻量级梯度提升机(LightGBM)中进行训练, 实现故障诊断. 设 计方法在风力涡轮传动系统的齿轮箱故障信号上进行验证, 不仅能够剔除信号的大量噪声, 并且提高了故障诊断精 度, 具有良好的工程应用前景.     

基于改进S变换的HIFU治疗位置检测

高强度聚焦超声(HIFU)治疗过程中,治疗区域一般位于人体内部,对超声聚焦的位置有较高要求,因此治疗位置的检测非常重要.文章通过研究S变换窗函数中的调节参数对时频分辨率的影响,提出了一种改进的S变换方法.采用此方法对在离体猪肉组织实验中获得的超声散射回波信号进行处理,通过计算时频熵来分析信号时频分布的变化情况,计算所得熵值中出现的峰值即为HIFU治疗区域的边界,达到检测HIFU治疗位置的目的.实验研究表明,改进S变换较之标准S变换有更好的时频聚集性,能够更好地定位信号的能量分布,可有效地检测出HIFU治疗区边界.     

基于EEMD和关联维数的小电流接地故障选线方法

针对小电流接地系统发生单相接地故障时,各线路零序电流的非平稳、非线性等复杂特性,提出一种基于总体模态分解(EEMD)和关联维数相结合的选线方法.EEMD算法是在经验模态分解(EMD)的基础上加以改进,能够消除模态混叠现象,同时保留了经验模态分解具有的良好的时频特性;EEMD能根据信号本身的特点对瞬时出现的信号进行分析,并将信号分解成若干个固有模态函数(IMF)分量和一个剩余分量.利用关联维数不易受噪声干扰特点,对分解的IMF信号分量进行处理,采用G-P算法计算关联维数,通过比较关联维数的大小选出发生故障的线路.仿真结果表明,该选线方法可靠性高且效果较好.     

一种适应于海量地震数据时频分析的快速算法*

为了克服MATLAB时频工具箱在计算大容量的地震数据的分频处理时,存在计算速度慢、内存不足以及ＦＦＴ的计算长度严重影响时频分辨率等问题,使其适应于实际海量地震数据的时频分析。对MATLAB时频工具箱中基于离散短时傅里叶变换的时频算法进行了改进,采用Fortran语言在微机上编程实现了该算法。理论实算表明,改进后的Fortran程序能够高效地计算大容量、短时窗地震数据的分频处理。     

基于压缩感知的信号时频表示重构

传统的时频分析方法受限于Nyquist采样定理,信息量的增加提高了对采样速率、传输速度和存储空间的要求;同时,双线性魏格纳-维尔分布处理多分量信号时会产生交叉项,常用的核函数法在抑制交叉项时降低了信号的时频聚集性.该文将压缩感知与时频分析方法相结合,在时频分析中突破采样定理的限制,抑制交叉项的同时获得较高的时频聚集性.针对单分量信号、多分量信号、蝙蝠声音信号,利用不同的窗函数如矩形窗或高斯窗,得出仿真结果,验证了基于压缩感知的信号时频表示重构优于传统的基于傅里叶变换进行重构的方法.并利用最小均方误差MSE和时频聚集度CM作为衡量参数,分析了不同样本空间与所重构信号时频表示性能之间的关系.     

雷达脉内调制信号时频分布特征提取方法

针对复杂体制雷达辐射源信号分类识别问题,提出了一种基于时频分析的雷达脉内调制识别算法。首先对时频矩阵在时间域进行等间隔分区,然后通过检测区间内信号时频能量峰值提取其时频特征,最后用支持向量机实现了分类识别。该方法以信号时频能量峰值分布的差异区别不同的雷达脉内调制方式,有效降低了特征维数。仿真结果表明,该方法对雷达脉内调制具有较好高识别正确率,而且具有较强的抗干扰能力。     

基于时频分析的雷达信号滤波方法

深空目标的雷达回波信号较弱而且受噪声干扰严重,给检测识别工作带来很大的困难;提出了一种时频滤波方法,将基于广义S变换的时频滤波引入到雷达回波信号去噪当中;采用广义S变换对回波信号进行时频分析,利用变换结果求解信号的瞬时频率,并构造了一种时频滤波器.对雷达回波信号进行时频滤波处理并对滤波效果进行分析;仿真结果表明,经滤波后信噪比有较大提高,且很好保留了信号特征。     

基于差分麦克风阵列和语音稀疏性的多源方位估计方法

差分麦克风阵列为实现小尺寸阵列条件下的声源定位提供了一条重要技术途径。语音信号具有稀疏性,利用该特性可实现基于差分麦克风阵列的多声源方位估计,其中的典型方法为直方图法。针对差分麦克风阵列,本文提出了一种基于时频掩蔽和模糊聚类分析的短时平均复声强多声源方位估计方法。分析了不同阵列尺寸条件下时频掩蔽频带范围的选择问题。该方法具有闭式解,在强混响噪声环境下的性能优于直方图法,并且受阵列尺寸变化的影响较小。为了改善直方图法的性能, 基于时频掩蔽的思想,文中还给出了一种修正的直方图方法。混响噪声环境下的仿真实验结果验证了本文所提方法的有效性。     

基于LabVIEW平台小波分析仪的开发与应用

论述了小波变换的一些相关理论及其特性,并采用虚拟仪器技术和小波分析相结合的方法开发了一套基于LabVIEW平台的小波分析仪,并以降噪处理、信号奇异性检测等验证了小波分析仪的实用性和高效性.     

基于非线性压缩变换的某型航空发动机整机试车排故分析

基于非线性压缩变换对某型航空发动机整机试车振动信号进行了特征提取与故障诊断;非线性压缩变换由于其幅值无关性,能够增强微弱信号特征的表征能力,同时能够提高时频图的能量聚集性;对某型航空发动机进行地面整机试车试验,并通过数据采集装置获取各测点的振动信号,然后利用非线性压缩变换良好的微弱特征表征能力与时频聚集性,并结合其他信号分析方法,对采集到的振动信号进行分析;最终,结合航空发动机的结构与理论知识,实现了对其可能存在故障的排查与猜测,同时验证了非线性压缩变换在航空发动机实际试车振动信号分析中的有效性与实用性。     

基于时频分析的指纹增强算法研究

指纹增强是自动指纹识别系统中的一个重要环节,良好的增强算法能够提高细节特征提取的准确率,从而提高整个指纹识别系统的鲁棒性。研究局部指纹图像的频谱特性,采用一种时频分析方法和一种新的基于概率统计学估计的方法求指纹的方向和频率。并提出一种鲁棒的方向和频率校正算法,构造一种带宽自适应的滤波器进行滤波。实验结果表明,该算法对指纹图像有显著增强效果,有助于指纹细节特征的提取。     

基于改进时频比的语音音乐信号分离

时频比是混合信号在时频域幅值特性的比值,利用时频比寻找混合信号中的单源点,对相应的比值构成的矩阵求逆可以得到对源信号的估计。针对基于时频比的盲源分离将信号变换到时频域后计算量大且对算法有效的时频窗较少的问题,提出用重复结构周期内的时频点代替整个时频域进行单源点的检测,重复结构内的时频点在每个周期内都有相似的值,通过减少一个周期内时频点的检测,由单源点对应的时频比恢复出源信号。用相似系数矩阵评价分离效果,仿真实验结果表明,在达到几乎相同的相似系数的情况下,运行时间可减少45.43%,可有效降低运算量。