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短时傅里叶变换在GPR数据解释中的应用

物探与化探 2016年第6期40卷 1227-1231页

作者：戴前伟吴铠均张彬中南大学地球科学与信息物理学院湖南长沙410083 中南大学有色金属成矿预测与地质环境监测教育部重点实验室湖南长沙410083

小波变换、经验模态分解、奇异值分解是提高探地雷达数据信噪比、突出深部异常的有效手段。笔者提出一种快速的短时傅里叶变换技术,对探地雷达噪声信号进行解译,利用雷达发射信号与噪声信号的频谱差异提高雷达数据的信噪比;并以数值算... 详细信息

小波变换、经验模态分解、奇异值分解是提高探地雷达数据信噪比、突出深部异常的有效手段。笔者提出一种快速的短时傅里叶变换技术,对探地雷达噪声信号进行解译,利用雷达发射信号与噪声信号的频谱差异提高雷达数据的信噪比;并以数值算例进行验证,分别从单道波信号的频率能量差异,主频等值分布差异等方面详细分析了该方法与小波变换、经验模态分解方法的优势。结果表明,短时傅里叶分析技术能实现探地雷达数据的快速解译,为探地雷数据的反演成像提供更精确的约束条件。

关键词：探地雷达短时傅里叶频率差异主频等值分布快速解译

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基于短时傅里叶变换的胎心率检测算法与实现

基于短时傅里叶变换的胎心率检测算法与实现

作者：冯爱玲广东工业大学

学位级别：硕士

当前胎儿心率电子监护系统广泛应用于临床,是保障产妇和胎儿安全的常用手段。传统的胎儿心率电子监护系统大都采用自相关算法计算胎儿瞬时心率。然而,由于胎儿位于母体腹部内,胎儿心音信号常常受到来自母体、传感器以及外界环境等所造... 详细信息

当前胎儿心率电子监护系统广泛应用于临床,是保障产妇和胎儿安全的常用手段。传统的胎儿心率电子监护系统大都采用自相关算法计算胎儿瞬时心率。然而,由于胎儿位于母体腹部内,胎儿心音信号常常受到来自母体、传感器以及外界环境等所造成的干扰,使得胎儿心音信号很容易淹没在这些噪声中。此外,母亲的活动和胎儿在宫内的活动都会导致胎儿心音信号的幅度出现较大波动,传统自相关算法难以准确测量胎儿的瞬时心率,针对这种现象,本文提出了一种基于短时傅里叶变换的胎心音瞬时心率检测新方法并结合超声多普勒传感器、嵌入式ARM芯片、PC机,设计实现了基于短时傅里叶变换的胎心率检测系统。本文所做的主要工作有：(1)详细介绍了短时傅里叶变换的基本理论。傅里叶变换的基本思想是利用一个随时间滑动的分析窗对非平稳信号进行加窗截断处理,将非平稳信号分解成一系列近似平稳的短时信号,最后利用傅里叶变换理论分析各短时平稳信号的频谱。(2)提出了一种基于短时傅里叶变换的胎心音瞬时心率检测新方法,该方法的基本思想是：首先,对胎心音进行短时傅里叶变换,其次从二维时频图中提取出胎心音特征模板并与目标图像进行归一化互相关匹配,接着绘制出互相关曲线,最后根据互相关曲线中的相邻峰值点时间间隔,计算出胎儿的瞬时心率。仿真实验表明,该算法的识别准确率比传统算法高5%。(3)设计实现了基于短时傅里叶变换的胎心率检测算法的胎心率检测系统。首先,利用超声多普勒探头采集胎儿心音信号,前端模拟电路对采集得到的信号进行放大、滤波预处理后送入AD模数转换模块。其次,AD模数转换模块将模拟信号转换成数字信号后送入系统控制模块进行数据封装。系统控制模块除实现封装数据功能外,还负责整个系统运行的协调控制任务,并将封装好的数据通过串口通信模块传递给PC机数据处理模块。最后,PC机数据处理模块利用VC++6.0软件完成胎心音信号的软件滤波、时频分析并计算胎儿瞬时心率,最终将实时的胎心音信号和瞬时心率显示在屏幕上。

关键词：胎心率短时傅里叶归一化 VC++

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用短时傅里叶和小波变换对鸣叫声的时频分析

现代电子技术 2003年第16期26卷 54-56,58页

作者：曲毅张书霞霍友好刘学军武警工程学院通信工程系陕西西安710086 陕西省神木大柳塔热电厂陕西神木719315

短时傅里叶和小波变换是信号处理领域的热点研究问题。本文对 2类鸣叫声分别进行短时傅里叶和小波变换 ,以分辨瞬时频率 ,得到了较好的结果。并根据所得结果 ,分析比较了这 2类变换的特点。

关键词：短时傅里叶小波变换鸣叫声时频分析信号处理瞬时频率

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基于AE与STFT的变桨轴承裂纹诊断研究

振动．测试与诊断 2021年第2期41卷 299-303,412页

作者：李婷付德义薛扬中国电力科学研究院有限公司新能源研究中心北京100192 中国电力科学研究院有限公司新能源与储能运行控制国家重点实验室北京100192

由于变桨轴承不完全转动的工作特殊性,基于振动或应变等常规监测手段难以奏效,为此提出一种基于声发射(acoustic emission,简称AE)技术监测方法获取信号,并采用短时傅里叶方法(short time Fourier transform,简称STFT)进行分析诊断的方... 详细信息

由于变桨轴承不完全转动的工作特殊性,基于振动或应变等常规监测手段难以奏效,为此提出一种基于声发射(acoustic emission,简称AE)技术监测方法获取信号,并采用短时傅里叶方法(short time Fourier transform,简称STFT)进行分析诊断的方法。首先,研究了AE技术的信号采集方法,推导了STFT的原理及过程,并在某风电机组变桨轴承上进行实验验证;其次,先后在时域、频域及时频域对有裂纹数据和无裂纹数据进行对比,发现时频域基于STFT分析方法可以有效发现裂纹;最后,通过新的裂纹数据进行验证,可以确认裂纹特征。结果表明:AE信号能较好地获取变桨轴承的状态信息,STFT分析方法可以较好地识别裂纹故障,较少受工况或其他因素的影响,有较高的实用价值。

关键词：声发射技术短时傅里叶变桨轴承裂纹诊断风电机组

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音频的梅尔频率倒谱系数特征抽取过程

信息技术与信息化 2023年第1期 104-111页

作者：赵扬青彭智才蒋雨涵陈佳瑜陈子怡赵舒悦十堰市太和医院信息资源部计算机中心湖北十堰442000

特征工程是机器学习中重要的一环。梅尔倒谱系统特征是语音的关键信息,提取该特征是语音识别的特征工程之一。首先分析了梅尔特征的提取过程,包括预加重、分窗、窗函数、短时傅里叶、能量普计算、三角滤波、取对数、离散余弦变换和倒谱... 详细信息

特征工程是机器学习中重要的一环。梅尔倒谱系统特征是语音的关键信息,提取该特征是语音识别的特征工程之一。首先分析了梅尔特征的提取过程,包括预加重、分窗、窗函数、短时傅里叶、能量普计算、三角滤波、取对数、离散余弦变换和倒谱抬升八个步骤,其中重点分析了窗函数和梅尔三角滤波,这两个过程因有多种算法应用于不同的语音识别场景。在三角滤波过程中,引入了梅尔尺度的概念。然后,把梅尔特征的提取步骤在Python语言中,使用librosa库函数中的mfcc函数进行关键步骤实现。结果表明,梅尔倒谱系特征是语音识别中的典型特征,其提取过程对于其它特征的提取具有广泛的借鉴意义。

关键词：梅尔倒谱系数窗函数短时傅里叶梅尔三角滤波梅尔尺度

基于二维DFT域全相位滤波的图像多分辨率分析

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光电子．激光 2019年第9期30卷 1003-1010页

作者：苏飞郝芸卢晋天津理工大学电气电子工程学院

图像多分辨率分析在信号滤波、图像除噪、图像融合、图像边缘检测领域中应用广泛。该文设计了一种新的图像多分辨率分析方法,通过对全相位系统函数进行谱分解,实现了基于全相位的严格功率互补的高低通滤波器设计,按照全相位处理的基本理... 详细信息

图像多分辨率分析在信号滤波、图像除噪、图像融合、图像边缘检测领域中应用广泛。该文设计了一种新的图像多分辨率分析方法,通过对全相位系统函数进行谱分解,实现了基于全相位的严格功率互补的高低通滤波器设计,按照全相位处理的基本理论,选择不同的正交变换方式和基窗函数可以方便地设计出具有不同分析/合成效果的全相位波包。实验表明,DFT域全相位分析滤波器可以实现对图像的多层分解,由合成滤波器还原得到的图像误差几乎为零。在图像数据压缩、自适应除噪方面具有较为广泛的应用前景。

关键词：多分辨率分析全相位短时傅里叶谱分解基窗

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栈式降噪自编码器在辐射源信号识别中的应用

空军工程大学学报（自然科学版） 2019年第6期20卷 47-53页

作者：叶文强俞志富张奎王虎帮 63768部队西安710600 国防科技大学电子对抗学院合肥230037

针对传统辐射源信号识别方法在低信噪比条件下提取特征困难且识别率低的问题,提出了一种基于短时傅里叶(STFT)变换和栈式降噪自编码器(sDAE)的识别系统。首先对雷达辐射源信号进行短时傅里叶变化,然后对时频图像进行一系列预处理,将处... 详细信息

针对传统辐射源信号识别方法在低信噪比条件下提取特征困难且识别率低的问题,提出了一种基于短时傅里叶(STFT)变换和栈式降噪自编码器(sDAE)的识别系统。首先对雷达辐射源信号进行短时傅里叶变化,然后对时频图像进行一系列预处理,将处理后的图像输入到栈式降噪自编码器中,将提取的特征输入到softmax分类器中,完成分类识别。通过仿真表明:该系统在SNR=-10 dB的时候,识别率能够达到80%以上,在低信噪比的情况下,识别效果明显优于传统识别方法。

关键词：雷达辐射源短时傅里叶图像预处理栈式降噪自编码器分类器

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STFT在航空发动机振动信号处理中的应用

测控技术 2013年第4期32卷 45-49页

作者：李国鸿李飞行中国飞行试验研究院发动机所陕西西安710089

当航空发动机工作于非平稳状态时,常规频谱分析和功率谱分析方法不能反映振动数据频谱随时间的变化情况。短时傅里叶变换(STFT)技术作为最为常用的时频分析技术之一,在工程应用领域具有算法简单、物理概念明确等优点,被广泛采用。鉴于S... 详细信息

当航空发动机工作于非平稳状态时,常规频谱分析和功率谱分析方法不能反映振动数据频谱随时间的变化情况。短时傅里叶变换(STFT)技术作为最为常用的时频分析技术之一,在工程应用领域具有算法简单、物理概念明确等优点,被广泛采用。鉴于STFT技术的上述优点,从航空发动机非平稳状态整机振动数据处理应用需求出发,对如何将短时傅里叶变换技术应用于航空发动机非平稳状态整机振动信号进行了分析研究,并给出了针对性的实现算法。

关键词：航空发动机整机振动非平稳状态短时傅里叶

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基于DAE+CNN辐射源信号识别算法

计算机应用研究 2019年第12期36卷 3815-3818页

作者：叶文强俞志富张奎国防科技大学电子对抗学院

针对利用卷积神经网络进行辐射源信号识别过程中时间复杂度高的问题进行研究,提出一种基于降噪自编码器和卷积神经网络结合的算法。首先对雷达辐射源信号进行短时傅里叶变换,获取时频图像;然后对图像进行灰度和阈值二值化处理,将处理后... 详细信息

针对利用卷积神经网络进行辐射源信号识别过程中时间复杂度高的问题进行研究,提出一种基于降噪自编码器和卷积神经网络结合的算法。首先对雷达辐射源信号进行短时傅里叶变换,获取时频图像;然后对图像进行灰度和阈值二值化处理,将处理后的图像向量化操作输入到降噪自编码器中,提取降噪自编码器隐藏层特征数据完成降维处理,再重构成图片矩阵输入到卷积神经网络中,利用常用的softmax分类器进行分类识别。通过仿真表明,添加降噪自编码器降维处理后的模型相比原模型,时间复杂度大幅度下降;在SNR=-6 d B时,识别效果能达到80%以上;与利用传统降维方式性能相比,识别效果明显提高。

关键词：雷达辐射源短时傅里叶降噪自编码器卷积神经网络 softmax