摘要
在线调频小波路径追踪算法和稀疏信号分解的基础上,提出了一种基于多尺度线调频基的稀疏信号分解方法。该方法采用多尺度的线调频基函数对信号进行投影分解,通过从不同的时间支撑区内投影系数最大的的基函数集合中寻找出使分解信号能量最大的基函数组合,逐次获得分析信号中能量最大的信号分量。该方法可以有效地分解出频率变化呈线性或曲线型的多分量信号,且不存在二次型时频分布的干扰成分,具有良好的时频聚集性和较高的频率拟合精度,非常适用于机械振动非平稳信号的分解。将该方法与EM D方法进行了比较,验证了方法的有效性。
A sparse signal decomposition method based on multi-scale chirplet is proposed in which the signals are projected onto the multi-scale base functions.By studying the base function library with the largest projection coefficient from different regions of time,signal component with the largest energy can be obtained step by step.The method can be effectively used to decompose the signals with multi-component whose frequencies change linearly or curvedly.There is no interference of the composition.Favorable aggregation of time-frequency and ideal fitting performance make it very suitable to decompose non-stationary signals of the machine.Compared to the EMD method,its effectiveness can be proved.
出处
《振动工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2010年第3期333-338,共6页
Journal of Vibration Engineering
基金
国家自然科学基金资助项目(50875078)
国家高技术研究发展计划资助项目(863计划
2009AA04Z414)
教育部长江学者与创新团队发展计划(5311050050037)
湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室自主课题(60870002)
关键词
信号处理
稀疏分解
基函数
线调频小波
非平稳信号
signal processing
sparse decomposition
base function
chirplet
non-stationary signal
