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机械设备非平稳噪声成像研究
被引量:
1
1
作者
陈林松
曹跃云
+1 位作者
郭文勇
张磊
《海军工程大学学报》
CAS
北大核心
2015年第3期43-46,共4页
针对实际机械设备噪声的非平稳特征带来的成像问题,采用总体经验模态分解(EEMD)方法对噪声信号进行分离,从而获取噪声的非平稳特点;利用高密度传感器阵列,采用近场声全息(NAH)与波束形成(Beamforming)相结合的方法实现瞬态成像。结果表...
针对实际机械设备噪声的非平稳特征带来的成像问题,采用总体经验模态分解(EEMD)方法对噪声信号进行分离,从而获取噪声的非平稳特点;利用高密度传感器阵列,采用近场声全息(NAH)与波束形成(Beamforming)相结合的方法实现瞬态成像。结果表明:使用该方法能够获得非平稳声场空间分布的动态特征,实现对实际机械设备噪声的有效监测。
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关键词
噪声
成像
声全息
波束形成
非平稳
下载PDF
职称材料
题名
机械设备非平稳噪声成像研究
被引量:
1
1
作者
陈林松
曹跃云
郭文勇
张磊
机构
海军工程大学动力工程学院
海军工程大学电子工程学院
出处
《海军工程大学学报》
CAS
北大核心
2015年第3期43-46,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(51179197)
文摘
针对实际机械设备噪声的非平稳特征带来的成像问题,采用总体经验模态分解(EEMD)方法对噪声信号进行分离,从而获取噪声的非平稳特点;利用高密度传感器阵列,采用近场声全息(NAH)与波束形成(Beamforming)相结合的方法实现瞬态成像。结果表明:使用该方法能够获得非平稳声场空间分布的动态特征,实现对实际机械设备噪声的有效监测。
关键词
噪声
成像
声全息
波束形成
非平稳
Keywords
noise
imaging
acoustic holography
beam-forimg
unsteady
分类号
TH132.4 [机械工程—机械制造及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
机械设备非平稳噪声成像研究
陈林松
曹跃云
郭文勇
张磊
《海军工程大学学报》
CAS
北大核心
2015
1
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