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中国机械工程 2022年第1期33卷 34-44页

作者：吴红安吕勇易灿灿袁锐武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室武汉430081 武汉科技大学机械传动与制造工程湖北省重点实验室武汉430081

针对传统时频分析方法的固定窗在分析非线性调频信号时存在时频聚集性不高等问题,在短时傅里叶变换基础上引入同步压缩理论,利用信号的局部信息特征,提出一种窗口伸缩优化的时频同步压缩变换算法,并在此基础上推导出二阶及高阶的窗口伸... 详细信息

针对传统时频分析方法的固定窗在分析非线性调频信号时存在时频聚集性不高等问题,在短时傅里叶变换基础上引入同步压缩理论,利用信号的局部信息特征,提出一种窗口伸缩优化的时频同步压缩变换算法,并在此基础上推导出二阶及高阶的窗口伸缩优化的同步压缩变换算法。该方法能够兼顾同步压缩变换和重排的优势,进一步锐化时频脊线,从而增强时频表示的能量聚集水平,提高信号时频分辨率。鉴于信号的先验知识未知,以最小信息熵准则为依据对截取信号窗口进行伸缩优化,利用熵值对时变窗口参数进行估计从而确定各时刻的最优窗宽。仿真信号和实际信号分析结果验证了该方法的有效性。

关键词：时频分析多分量非平稳信号短时傅里叶变换同步压缩变换窗口伸缩优化

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基于时频同步压缩变换的多分量信号分离研究

基于时频同步压缩变换的多分量信号分离研究

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作者：韩红霞西安电子科技大学

学位级别：硕士

在雷达电子侦察中,由于截获的信号脉冲密度大、环境复杂以及波形多变,导致信号时频重叠概率大大增加,传统的时频分析方法已无法对信号分量进行有效地分离。本文基于同步压缩短时傅里叶变换,重点从时频聚集性、瞬时频率估计和多分量信号... 详细信息

在雷达电子侦察中,由于截获的信号脉冲密度大、环境复杂以及波形多变,导致信号时频重叠概率大大增加,传统的时频分析方法已无法对信号分量进行有效地分离。本文基于同步压缩短时傅里叶变换,重点从时频聚集性、瞬时频率估计和多分量信号分离三个方面对非平稳信号进行系统的研究和算法改进,为后续信号的特征提取提供更有效地信息。首先,针对传统时频分布在处理多分量非平稳信号时,无法在时频聚集性、抑制交叉项干扰能力和可逆性方面同时达到很好的效果,本文在STFT的基础上引入同步压缩的概念。同时为了更好的反映信号的局部特性,提高信号的时频分辨率,提出根据信号局部的不同变化,对信号加不同窗长的自适应STFT和FSST,并给出了相关的理论推导。鉴于信号的先验知识未知,提出利用局部rényi熵对时变参数进行估计。经实验仿真结果证明,提出方法和理论推导一致,且具有较高的可靠性。然后,针对常用多分量信号IF估计方法的局限性,提出改进Viterbi算法与FSST相结合的IF估计方法。该方法结合了FSST对时频分布的高聚集性和Viterbi算法的最佳路径搜索特性。并根据信号的不同类型,给出相应的算法实现流程。特别是对IF存在交叉的情况,通过分类对交叉点进行处理,进而完成对整个分量的搜索过程。通过实验仿真对比,证明了算法的优越性。最后,针对传统傅里叶变换基函数预先设定,很难用于非平稳信号,且EMD缺少理论基础,无法保证收敛特性的问题,引出自适应谐波模型的分析方法。提出利用LFM信号对非平稳多分量信号进行局部近似,同时给出了详细的理论推导分析过程。由于信号的先验知识未知,提出时变参数估计算法。通过理论分析和仿真实验结果,验证了算法具有一定的有效性和鲁棒性。

关键词：多分量非平稳信号同步压缩变换瞬时频率估计多分量分离

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改进的HVD方法在转子故障诊断中的应用

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电机与控制应用 2015年第2期42卷 73-78页

作者：唐贵基庞彬华北电力大学能源动力与机械工程学院河北保定071003

针对转子故障诊断问题,介绍了一种基于希尔伯特振动分解(HVD)的多分量非平稳信号时频分析方法。该方法首先对原始振动信号的非平稳频率成分低通滤波,分离出幅值最大分量的瞬时频率;然后由同步检测获得对应的瞬时幅值和初相位;最后经过... 详细信息

针对转子故障诊断问题,介绍了一种基于希尔伯特振动分解(HVD)的多分量非平稳信号时频分析方法。该方法首先对原始振动信号的非平稳频率成分低通滤波,分离出幅值最大分量的瞬时频率;然后由同步检测获得对应的瞬时幅值和初相位;最后经过迭代运算自适应地提取原信号各分量的时频信息。针对HVD的边界效应问题,应用基于最小平方距离准则的波形匹配边界延拓法对其进行改进。通过仿真信号分析验证了改进的HVD对边界效应的抑制效果和对多分量信号的时频分析能力。分析了转子碰摩、油膜涡动、油膜振荡故障试验测试信号,结果表明改进的HVD方法可以精确提取转子系统故障的时频特征,证明了该方法的有效性。

关键词：希尔伯特振动分解多分量非平稳信号时频分析波形匹配转子故障诊断

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小波时频同步压缩变换方法研究及应用

小波时频同步压缩变换方法研究及应用

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作者：王智慧西安电子科技大学

学位级别：硕士

时频分析作为非平稳信号处理的一种重要方法,它提供了时域与频域的联合分布信息,清楚的刻画了信号频率随时间的变化关系,能给出每个时刻下信号的瞬时频率及其幅值。本文把时频分析作为研究对象,在对传统时频分析方法做出深入分析的基础... 详细信息

时频分析作为非平稳信号处理的一种重要方法,它提供了时域与频域的联合分布信息,清楚的刻画了信号频率随时间的变化关系,能给出每个时刻下信号的瞬时频率及其幅值。本文把时频分析作为研究对象,在对传统时频分析方法做出深入分析的基础上,重点研究同步压缩连续小波变换的时频分析方法,并将其应用到解决多分量非平稳信号的时频聚集性、分离以及瞬时频率估计的问题上。首先,针对多分量非平稳信号用现有时频分析方法处理存在缺陷的问题,例如不能使信号的能量聚集性、交叉干扰项影响以及重构性同时达到比较好的状态,在连续小波变换的基础上,本文引入了同步压缩变换的概念。为了使非平稳信号能够在高频和低频处都能达到很好的聚集性,提出了自适应的连续小波变换、同步压缩连续小波变换和二阶同步压缩连续小波变换,并进行了理论分析及大量公式推导。为了选出使时频分布聚集性较好的自适应参数,在全局瑞利熵的基础上,提出了基于局部瑞利熵的自适应参数估计算法,仿真实验的结果表明了所提方法的优越性。其次,针对传统的谐波分析方法傅立叶变换无法对非平稳信号进行可靠和精确的表示,经验模式分解则缺乏统一的数学基础理论,会产生模式混淆或虚假信号等一系列问题,本文引入了局部自适应谐波模型的时频表示方法。考虑到用单频模型局部近似信号时,对多分量信号并不能做到有效的分离。本文提出用线性调频模型来局部近似信号,修正并完善可分析性条件,使其满足实际信号处理的需要。同时从数学理论出发,进行了详细的公式推导过程。但在实际应用中,一般不知信号的先验信息,因此提出了时变参数的估计算法,对分离的时变参数进行估计。经实验仿真,验证了所提出的信号分离理论推导及时变参数估计算法的可靠性及鲁棒性。最后,针对已有的多分量非平稳信号瞬时频率估计方法存在的不足,提出了基于二阶同步压缩连续小波变换与Viterbi相结合的瞬时频率估计算法。其保证了二阶同步压缩连续小波变换较高的时频聚集性与Viterbi最优路径选择的特性能得到充分的发挥,两者的结合让瞬时频率的估计更准确。根据多分量非平稳信号存在形式的不同,分别讨论了对应情况下瞬时频率的估计算法。实验的仿真结果对比表明所提出的瞬时频率估计算法具有良好的有效性。

关键词：多分量非平稳信号连续小波变换同步压缩变换信号分离瞬时频率估计

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