双线性时频分布交叉项提取及损伤识别应用

对信号时频分析方法进行了综述,并比较了线性时频分布及以Wigner-Ville(简称WVD)分布为代表的双线性时频分布的特性。论证了交叉项的存在及其在结构损伤识别中应用的价值,提出采用短时傅里叶谱图与WVD内积提取主项的方法,构建了二维时频转换矩阵,进而获得完整的交叉项并可利用交叉项的分布特性实现结构损伤识别。通过理论论证并结合梁式结构试验和仿真模拟,表明利用交叉项幅值变化率可以准确识别出结构损伤部位和程度,验证了利用双线性时频分布的交叉项进行损伤识别的有效性,为工程结构损伤识别提供了一种可靠的分析方法。

基于科恩分布的地球物理信号的时频分析

在简要讨论几种科恩类广义双线性时频分布的基础上 ,探讨双线性时频分布的算法实现与仿真流程 ,进而模拟出地磁脉动信号的几种时频分布。同时还对 Pc脉动的几种双线性时频分布进行了比较 ,给出了相应的交叉项抑制和参数选取的方法。结果表明 ,在核函数参数选取适当的情况下 。

基于时频重排-Hough变换的多分量Chirp信号的检测与参数估计

针对BTFD-Hough算法因交叉项形成伪尖峰引起的误检测;而平滑交叉项又造成参数估计精度降低和运行 时间增加的问题,本文提出了对BTFD进行时频重排再结合Hougb变换的多分量Chirp信号检测与参数估计的改进方法, 仿真实验结果表明,该方法不仅有效地检测多分量Chirp信号并估计其参数,还降低了H0ugIl变换时间,同时也改善了抗 噪声性能。

语音识别中的双线性时频分布技术

简单介绍了对语音识别中具有高时频分辨率优势的双线性时频分布技术,并对此技术的应用做了简单展望。

多Chirp成分信号双线性时频分布的交叉项分析

以广泛出现在许多工程应用领域和物理现象中的多Chirp成分信号为对象,研究了双线性时频分布对这种信号时频分布的交叉项特点,推导了几种分布的交叉项的数学表示,从模糊平面分析了交叉项抑制的机理,提出了双线性时频分布对多Chirp成分信号时频表示存在局限,仿真试验结果显示理论分析正确.

基于BTFD-Hough变换的多Chirp成分信号的检测与参数估计

由于双线性时频分布(BTFD)对多个Chirp成分信号的时频表示存在交叉项干扰,因而在低信噪比情况下直接在时频平面难于进行检测和参数估计.该文提出了将信号的双线性时频分布作为图像,利用Hough变换检测图像中直线的原理,将多Chirp成分信号的检测与参数估计转换为在参数空间寻找局部极大值及其坐标的问题,可以使得检测和参数估计一并完成.仿真实验表明,该方法不仅能够有效地检测多Chirp成分信号并估计其参数,而且有较高的抗噪声性能,并能起到抑制与信号自项重叠的交叉项干扰的作用.

抽取时频分布图像脊-Hough变换算法及其性能分析

在分析了双线性时频分布-Hough变换算法对多分量Chirp信号检测与参数估计原理的存在问题后,提出了将多分量Chirp信号的双线性时频分布作为图像,抽取图像脊后,再进行Hough变换的改进方法。仿真试验结果表明,改进的方法不仅解决了WVD的交叉项引起Hough变换的伪尖峰对检测所造成的误判,而且缩短了双线性时频分布因平滑交叉项导致时频聚集性下降而引起的Hough变换增加的时间,从而提高了Chirp信号检测与参数估计的准确性,也进一步改善了该算法的抗噪声性能。

基于双线性时间-频率分布的瞬时信号探测技术

针对复杂背景条件下瞬时信号的探测,提出一种新的无混叠双线性时间-频率分布方法,该方法能够避免常用的双线性时频分布中的频率混叠与信息丢失,有效减小交叉项干扰,而且具有较高的时频分辨率.通过数字模拟实验与齿轮箱故障信号检测,验证了新的双线性时间-频率分布对复杂信号中瞬时分量的探测效果.

具有变系数的时间分布阶扩散方程的高效新混合有限元逼近

运用新混合有限元方法分析含有变系数的二维时间分布阶扩散方程.首先,利用Gauss积分对分布阶算子进行逼近,将问题转化为一个多项时间分数阶偏微分方程.其次,利用修正的L1格式和协调的新混合元(双线性元Q_(11)(K)与Q_(01)(K)×Q_(10)(K))以及中间变量p,构造了其全离散逼近格式,又由混合元的相关性质,给出了全离散格式的稳定性分析.最后,借助于双线性元和Q_(01)(K)×Q_(10)(K)元的高精度结果及插值后处理技术得出了超逼近和超收敛结果.

一种基于重排二次型时频分布的电能质量检测新方法

电能质量扰动信号是一种典型的非平稳信号,采用二次型时频分布能够获得其时间频率联合特性。提出一种基于重排二次型时频分布的电能质量检测新方法,首先采用瞬时无功功率理论和广义形态滤波器将电能质量信号的基波成分和扰动成分分离,再利用重排二次型时频分布对扰动分量进行分析,从而获得时频聚集型更好的扰动分量的时频联合分布,直观地表达出扰动信号的时频特性。仿真算例验证了此方法对各种常见电能质量扰动和交叉电能质量扰动的检测和特征提取是有效的。

一类双线性时间序列模型的矩估计

目的研究一类对角双线性模型ｘｔ＋∑ｐｉ＝１ａｉｘｔ－ｉ＝ｅｔ＋∑ｑｊ＝１ｂｊｅｔ－ｊｘｔ－ｊ的矩估计方法，着重分析一阶模型ｘｔ＝ｅｔ＋ｂｅｔ－１ｘｔ－１的高阶矩估计及其大样本性质．方法计算模型的矩，理论证明时运用中心极限定理，采用计算机仿真方法验证模型参数．结果与结论获得一阶模型的高阶矩估计和一般模型的低阶矩估计，并给出仿真结果和说明。

Cohen类双线性时频分布在语音识别上的应用

短时分析技术有着与生俱来的短时平稳假设限制,众多非平稳信号处理技术有着克服这一根本技术限制的潜力。非平稳信号处理技术中的Cohen类双线性时频分布技术拥有良好的时频分辨率,其中的WVD的时频分辨率已达到不确定原理下界,在非平稳信号处理技术中有独特优势。详细介绍了将这一优势在语音自动识别上的应用原理,提出了一种新型的语音智能识别方法。

基于ARMA模型滤波的微弱信号辨识

双线性时频分布能更全面地表征复杂背景下瞬态机械故障信号特征,但双线性时频变换固有的交叉项干扰严重影响了算法的时频分辨率。探讨了双线性时频分析技术在微弱瞬态信号辨识中的应用,提出采用ARMA模型滤波的方法来抑制双线性Wigner-Ville时频变换的交叉项干扰,并给出算法推导。结合实验数据,对比平滑伪Wigner-Ville算法的信号辨识结果,表明基于ARMA模型预滤波的双线性时频分析能更好的抑制交叉项干扰,具备更高的时频分辨能力和瞬态微弱信号辨识能力。