基于相关处理的噪声消减方法性能研究

传统的通信去噪方法大多都是在频域上进行滤波的,且只能消减信号带宽以外的噪声。为此,本文提出在时域上利用相关处理法消减带内部分噪声的方法,并且推导出噪声的等效输出带宽也剧烈减小。最后通过数值仿真验证了该方法的有效性。

基于分数阶傅里叶变换的Chirp浅剖精细探测方法

实现弱回波信号检测和高信噪比(SNR)浅剖图像获取是浅剖精细探测的首要任务。该文在分析分数阶傅里叶变换(Fr FT)解卷积原理,推导时间量纲化变换公式的基础上,提出一种基于Fr FT的浅剖精细探测新方法。该方法通过Fr FT解卷积实现分数阶傅里叶域(u域)沉积层冲激响应求解,采用u域加窗滤波技术对带内噪声进行有效抑制,经时间量纲化变换实现高信噪比u域沉积层冲激响应包络信号至时域浅剖包迹的直接变换,得到高质量的浅剖图像。仿真实验和实测数据处理验证了算法的精细探测能力,算法性能优于脉冲压缩和自回归(AR)预测滤波方法。

基于谱峭度和Teager能量算子的轴承故障特征增强

共振解调法的难点在于带通滤波器的确定,谱峭度可根据信号特征寻找最优滤波器参数,很好地解决以上问题。然而谱峭度在对低信噪比数据进行处理时,滤波后的信号往往残留较大带内噪声,极大地影响了后续故障诊断的准确性。针对该问题,提出利用Teager能量算子追踪SK滤波信号的系统总能量,从信号能量的角度消除带内噪声,二次增强隐藏于噪声中的故障冲击特征,最后通过包络谱分析获得诊断结果。应用轴承故障仿真数据、实验室内圈和外圈故障数据验证了本方法的有效性。