调制信号的时频分布特征及应用

幅值调制和频率调制在滚动轴承和齿轮箱振动信号中是常见的现象，调制特征的识别和分析已广泛应用于机械振动监测与故障诊断．时额分析的Ｗｉｇｎｅｒ－Ｖｉｌｌｅ分布为识别这类调制现象提供了一种十分有效的分析途径。本文针对Ｗｉｇｎｅｒ－Ｖｉｌｌｅ分布中存在的实际问题结合应用提出了一些解决办法，并通过仿真分析探讨了调制信号的Ｗｉｇｎｅｒ－Ｖｉｌｌｅ分布特征，最后给出了一个应用实例．

希尔伯特—黄变换时频分析在沉积旋回划分中的应用

希尔伯特—黄变换是基于地震数据对信号进行经验模态分解的新的时频分析方法,其克服了原有时频分析方法因受到分辨率和信号平稳性的限制导致沉积旋回划分精度降低的影响,通过对非平稳信号进行处理得到地震信号不同固有模态分量的瞬时时频特征,以此为基础,精细刻画地震资料中的时间、频率和能量之间的关系,进而依据不同模态分量的瞬时时频特征划分出不同级次的地层沉积旋回。模型数据与实际地震资料的处理结果表明,地震数据通过希尔伯特—黄变换时频分析能够准确地进行地层沉积旋回划分,实现的过程简单实用且精确度较高,从而为地层的沉积旋回划分和精细对比提供了有效方法和参考依据。

STFT和小波分析在电压暂降检测中的应用

对于电压暂降特征测量幅值,持续时间的准确检测是电压质量评估与抑制干扰首要解决的重要课题。本文提出基于对STFT基频幅值曲线增加阈值的新方法。分别用STFT(短时傅里叶变换),小波变换作为时频信号分析工具,针对电压暂降扰动检测问题进行对比研究。电压暂降在起始和结束时刻会产生高频信号,通过检测高频信号发生时刻来定位扰动。使用该方法可在基频幅值曲线图中直观清楚地看出扰动起始和结束时间。并对该方法的抗噪情况进行了研究。仿真结果证明,本文所提出的方法能够准确的定位电压暂降扰动,抗噪能力强,用其来检测电压暂降是一种可行有效的检测方法。

关于希尔伯特-黄变换的分析和研究

本文对Hilbert-Huang(HHT)变换的基本知识做了论述。并结合实例说明HHT方法相对于传统的短时傅里叶变换(STFT)分析方法、Wigner-Ville(WVD)方法以及小波分析方法在时频分析中的的优点。

基于小波消噪的EMD模型在GPS振动信号处理中的应用

经验模式分解和小波分解是当前有效处理非平稳信号的两种时频分析方法,它们各具有其优缺点,适用于不同的应用。从对GPS振动信号的预处理、时域和频域处理入手,结果分析表明,对GPS振动信号先进行小波滤波消除随机噪声的干扰,再应用经验模式分解更有利于变形特征信息的分离和提取,提取的信号与振动平台记录数据更加吻合。

离散傅立叶变换(DFT)计算中一些问题的论证

在时频信号分析领域中 ,DFT是一个常见的术语 ,尤其是在它的高效算法FFT出现以后 ,信号分析中的其他运算也常常尽可能转化为DFT以提高运算速度。但作者在开发虚拟频谱分析仪中了解到 ,对DFT及其逆变换 (IDFT)的计算存在着两套公式 ,导致不同信号分析人员 ,或不同时频信号分析仪计算出的DFT结果不一致 ,其物理意义也不分明。作者首先阐述了以前文献中定义DFT时所依据的周期延拓原理 ,然后分别用待定系数法和类比演变法论证了在周期延拓原理的认识下 ,DFT的计算公式采用式 ( 3)更具合理性 ,指出并纠正了以前诸多文献中定义DFT计算公式时 ,推导过程中存在的一个不当之处 ,对以前认为DFT及其IDFT的计算存在两套公式是一种习惯的不恰当观点加以了澄清 ,最后以三个算例直观地验证了作者观点的正确性。

一种基于小波多尺度边缘表示的图像滤波方法

该文首先介绍了信号小波变换的模极大值点和过零点的特性以及信号的多尺度边缘表示方法，然后介绍了一种在尺度空间基于小波多尺度边缘表示的图像非线性滤波方法。实验结果表明，这种滤波方法能取得令人满意的结果。

基于WP-SAE的轴承故障诊断研究

对电机轴承进行有效的故障诊断,不仅可以保证设备的平稳高效运行,而且可以及时发现和排除运行故障,防止重大事故发生。本文提出一种基于小波包分解(WP)和堆叠自动编码机(SAE)的故障诊断方法,充分利用了WP时频信号分析和自动编码器无监督地从数据中学习信号特征的能力。仿真结果表明:所提出的方法在简化网络结构的基础上,提高了故障识别率。

经验模态分解及其雷达信号处理

为了准确估计信号的瞬时频率,可用经验模态分解(EMD)将信号分解成有限个窄带信号。该方法因具有很强的自适应性及处理非平稳信号的能力而引起广泛关注,已在众多工程领域得到应用。但EMD是基于经验的方法,数值仿真和试验研究仍是分析EMD算法的主要方法。本文总结了EMD算法存在的问题,并指出深入挖掘支持该方法的理论基础是消除制约EMD算法进一步发展和应用推广的关键。针对所存在的问题,从改进筛分停止准则、抑制端点效应、改进包络生成方法和解决模态混叠问题等诸方面阐述了改进EMD算法的研究进展。综述了EMD在雷达信号处理领域的应用。最后分析指出了进一步研究EMD的几个主要方向。