基于小波解调-1(1/2)维谱的舰船辐射噪声调制特征提取

舰船辐射噪声的调制谱中含有大量舰船固有特征量,可用于估算舰船的航速以及进行目标分类与识别。本文提出一种基于小波解调与1(1/2)维谱的联合分析方法,利用Morlet小波的带通滤波能力以及其实部与虚部正交特性提供的信号解调功能,得到信号的尺度包络谱图,选取其中含有调制信息的小波分量,通过1(1/2)谱分析可以得到舰船轴频的基频及谐波信息。实验数据结果表明,该联合方法可以有效的提取舰船辐射噪声中的调制特征信息,具有广阔的应用前景。

基于小波自适应包络解调技术的滚动轴承故障识别研究

针对传统的包络解调技术在实际使用过程中存在必须人为确定高频共振频率和带通滤波器的中心频率缺点,提出了小波自适应包络解调技术。该方法通过最小Shannon熵原理自适应确定小波函数的中心频率和带宽,求得在此小波变换下的系数,运用希尔伯特变换得到解析信号,最后计算包络和包络谱来识别故障特征频率,实验结果表明,提出的方法能准确有效地识别出滚动轴承外圈、内圈及滚动体的单点类故障。

基于LCD的自适应小波脊线解调及齿轮故障诊断

针对最佳小波参数的设定和齿轮裂纹故障振动信号频率成分复杂、信噪比低等问题,将遗传优化算法、小波脊线解调与局部特征尺度分解(local characteristic-scale decomposition,简称LCD)相结合,提出了基于LCD的自适应小波脊线解调方法。首先,采用LCD方法将原始信号分解为若干个内禀尺度分量(intrinsic scale component,简称ISC),并通过选择蕴含特征信息的ISC来实现信号降噪;然后,以小波能量熵为目标函数,采用遗传算法优化小波参数,得到自适应小波;最后,通过自适应小波分析提取ISC的小波脊线,从而实现对原始信号的解调分析。通过齿轮裂纹故障诊断实例验证了该方法的有效性和优越性。

WAVELET ANALYSIS OF MODULATED SIGNALS

The relationship between Haar wavelet decomposition coefficients and modulated signal parame-ters is discussed. A new modulation classification method is presented. The new method uses the amplitude, frequency and phase information derived from Haar wavelet decomposition as feature vectors to distinguish the modulation types of M-ary Frequency-Shift Keying (MFSK), M-ary Phase-Shift Keying (MPSK) and Quadrature Amplitude Modulation (QAM) modulation types. A parallel combined classifier is designed based on these feature vectors. The overall successful recognition rate of 92.4% can be achieved even at a low Sig-nal-to-Noise Ratio (SNR) of 5dB.