环境激励下脉冲响应函数与相关函数的关系

单位脉冲响应函数中包含了系统所有的动力特性参数,提取系统的单位脉冲函数或频率响应函数是获取系统动态特性参数、进行系统辨识以及对系统进行健康监测与精确控制的前提。在受环境激励的系统中,由于激励无法直接测量,导致单位脉冲响应函数无法直接获取。在自然激励技术(natural excitation technique)的基础上,基于复模态系统的多输入多输出位移响应,讨论了环境激励下系统单位脉冲响应函数与响应的相关函数之间的关系。基于实模态系统并将质量矩阵进一步假设为对角矩阵,辨识出系统所受环境激励的强度分布。根据辨识的模态参数以及环境激励的强度,由响应的相关函数重构了系统的单位脉冲响应函数。最后通过仿真进一步验证了文中的结论。

基于Teager能量算子和空域相关函数的基音检测算法

结合Teager能量算子和空域相关函数,提出了一种有效的基音周期检测方法。检测前在小波域上用Teager能量算子对语音信号进行清浊音判决,对浊音段采用空域相关函数提取基音周期。实验表明,与传统的小波变换算法和自相关法相比,该方法鲁棒性好,具有更高的准确性。

相关函数法用于监控脉冲高强度聚焦超声治疗的准确性研究

目的探讨脉冲高强度聚焦超声(PHIFU)治疗过程中超声监控的准确性,提高PHIFU治疗中超声判断组织坏死的灵敏度。方法采用定点辐照牛肝组织的方法,按治疗剂量设定为A组(2000 J)和B组(1440 J),A、B两组再根据占空比不同分为A1组:100 W连续波辐照20 s,A2组:100 W占空比50%的脉冲波辐照40 s,A3组:100 W占空比40%的脉冲波辐照50 s;B1组:120W连续波辐照12 s,B2组:120 W占空比50%的脉冲波辐照24 s,B3组:120 W占空比40%的脉冲波辐照30 s。观察各组辐照后超声图像出现灰度变化,并对辐照前后图像进行相关函数分析,比较灰度变化与相关函数二者对坏死判断的准确性。结果超声图像灰度增强用于判断PHIFU辐照后损伤的判对率仅为51%,相关函数法判对率可达到85%,明显高于超声灰度增强的方法。结论 PHIFU辐照损伤的监控不能仅依赖于超声图像灰度变化,相关函数法能够更为准确、灵敏的判断PHIFU所致的组织损伤。

基于脉冲响应相关函数的模态辨识算法

利用不同时刻系统测量噪声具有独立同分布的特点,对脉冲响应进行相关处理,可以提高信噪比。为解决传统的基于脉冲响应的模态辨识算法的辨识精度问题,用某点脉冲响应同参考点响应之间的相关函数代替该点的脉冲响应以形成基于脉冲响应相关函数的模态辨识算法,并从理论上证明脉冲响应相关函数算法的辨识精度优于传统的脉冲响应算法。通过对一个四自由度系统模态频率和阻尼比的仿真辨识,验证了脉冲响应相关函数辨识算法的有效性。

环境激励下基于相关函数的脉冲响应函数重构

在白噪声激励下,结构响应的相关函数作为脉冲响应函数的近似可以进行模态参数辨识,但其物理意义始终缺乏明确解释;相比于脉冲响应函数,基于相关函数的辨识缺少了模态参与因子或者说质量信息,这也是工况模态分析(OMA)方法的主要缺陷。简要回顾了复模态下的自然激励技术原理,证明了白噪声激励下位移响应的相关函数等价于系统在特定初始条件下的自由响应,给出相应初始条件的计算方法;进一步提出了一种系统质量分布的辨识方法,并藉此重构得到系统脉冲响应函数。讨论了相关函数误差与信号时长及激励带宽之间的关系。通过仿真和试验验证了所得结论。

基于个体张量分解与模态的头相关传输函数重构

远场头相关传输函数(HRTF)随声源方向、频率以及个体变化。完整HRTF的数据量很大,且测量或计算每个人的高方向分辨率HRTF是很困难的。本文提出一种从少量方向的测量或计算重构高方向分辨率HRTF的方法。基于HRTF张量分解,远场HRTF可分解为方向模态、频率模态和少量个体模态的张量组合。通过对已有的基线HRTF数据库进行统计分析,可得到与个体无关的方向模态矩阵和频率模态矩阵。而对于任何新的个体,只要少量方向的测量或计算HRTF即可估计出个体模态的变化,并重构出高方向分辨率的HRTF数据。对两个HRTF数据库的计算表明,采用11个个体模态即可表示超过98%的个体相关的HRTF能量变化,并从大约30个方向的测量或计算HRTF重构出高方向分辨率的HRTF幅度。心理声学实验验证了提出的方法。该方法可用于简化个性化HRTF的测量或计算。

基于三角函数的核信号类高斯成形算法研究

高斯信号具有高信噪比、抗弹道亏损和易于提取幅度等优点。因此,在核辐射测量系统中,核信号的高斯成形被广泛应用于探测器输出信号的滤波和幅度提取。然而,目前实时高斯成形核脉冲信号仍然具有挑战性。常见的Sallen-Key滤波器和CR-(RC)^(m)滤波器输出的类高斯信号还存在对称性差和下冲等问题。本文提出了一种基于三角函数的双指数信号类高斯脉冲成形算法。该算法以三角函数为基础,通过平移和反转可得到左右对称的类高斯信号(1-cosx),采用Z变换方法推导了该算法的数字递推式。仿真和实测结果表明:在相同达峰时间条件下,相较于正弦函数(sin)脉冲成形,类高斯脉冲成形具有更好的滤波性能,信噪比(SNR)提升了8.95%。同时,类高斯脉冲成形所得能谱的能量分辨率较sin脉冲成形更优。与梯形脉冲成形相比,类高斯脉冲成形具有更好的堆积脉冲分离能力,展现出良好的应用前景。

相关函数脉冲响应法系统实时辨识

结合了相关函数法和脉冲响应法两种经典系统辨识方法原理,在随机信号干扰的情况下,设计对系统实现实时辨识的仿真软件,获得系统的非参数模型。该仿真设计中,以M序列作为输入信号,白噪声信号作为干扰信号,进行了Matlab仿真实验,讨论了M序列的幅值,采样时间和周期长度对系统辨识效果的影响,以及分析M序列的选取方法来减少系统辨识误差。

时空连续统转动矩阵能量的相关函数

在连续物理系统相关函数定义的基础上 ,利用弯曲时空中张量平移传播子技术 ,构造了时空连续统中转动矩阵能量相关函数 .并利用量子微扰的方法 ,对爱因斯坦引力时空、洛仑兹引力时空、4 -导数引力时空 3种连续统的转动矩阵能量相关函数关于引力场 h最低阶作了计算 .结果表明 ,在爱因斯坦引力时空中 ,矢量不会发生随机漫步 .而在洛仑兹引力进空和 4 -导数引力空中 。

耗散弱起伏随机介质中的侧面波脉冲传播Ⅱ.互相关函数

本文利用Born近似,并矢格林函数,富里埃变换和高频窄带近似等方法得到了耗散弱起伏随机介质中无线电通信相干侧面波脉冲传播的理论公式。瞬态相干侧面波脉冲波的互相关函数解析表达式亦被导出,数字计算表明,本文所得结果与前人的工作一致。

基于EEMD和自相关函数特性的自适应降噪方法

在机械设备早期故障中,反映故障特征的冲击信号非常微弱,容易被噪声淹没,使得故障诊断有一定难度。集合经验模式分解方法将含噪信号分解为多个固有模式分量,其中包括噪声分量和有用信号分量。根据两者自相关函数特性的不同,提出了利用能量集中比找到噪声分量分界点的自适应降噪方法,并利用改进的软阈值方法拾取噪声分量中的高频有用信号。对不同频率的含噪信号进行降噪处理,结果表明,该方法对中低频信号的降噪具有很好的效果。故障轴承振动信号的降噪效果表明该方法的实用性。

对称三角调频脉冲压缩信号模糊函数

模糊函数是分析引信信号并进行波形设计的重要工具。利用模糊函数的定义,推导出对称三角波线性调频脉冲压缩(STFMPC)信号的模糊函数及其距离、速度自相关函数。通过计算机仿真,结果表明该信号是多普勒敏感信号,其模糊函数为在原点的1个尖峰和4个以尖峰为公共轴的有一定厚度的对称直角三角板。通过与锯齿调频脉冲压缩(SFMPC)信号-3 dB模糊度图的比较,得出对称三角波线性调频脉冲压缩信号比锯齿调频脉冲压缩信号具有更强的抗干扰能力和更高的分辨力,且可以消除多目标环境中运动目标的距离速度耦合现象。

基于EMD与自相关的能量算子解调机械故障诊断

针对在强噪声背景下早期轴承故障振动信号的非线性,非平稳性以及信号出现的复杂调制现象,提出一种基于EMD与自相关函数相结合的能量算子解调故障诊断方法。该方法首先根据信号的小波包熵值对信号小波包降噪,而后降噪信号进行EMD分解,提取相关度最大的IMF分量进行自相关函数分析的方法进一步抑制噪声对提取特征频率的干扰,然后对降噪处理过的信号进行能量算子解调,从而实现提取轴承的故障信号的幅值和频率信息。对机械故障振动信号进行实验分析表明,相对于单纯的小波包分析预处理存在的降噪效果不理想以及普通Hilbert解调法的运算精度满足不了诊断需求的情况,该方法能够有效解调出故障频率信息,以实现对故障类别的推断。

基于小波包自相关的能量算子旋转机械故障诊断

针对在强噪声背景下轴承振动信号的非线性,非平稳性以及信号出现的复杂调制现象,提出一种基于小波包熵与自相关函数相结合的能量算子解调故障诊断方法。该方法首先根据信号的小波包熵值对信号小波包降噪,其次用自相关函数分析的方法进一步抑制噪声对提取特征频率的干扰,最后对降噪处理过的信号进行能量算子解调,从而实现提取轴承的故障信号的幅值和频率信息。对机械故障振动信号进行实验分析表明,相对于单纯的小波包分析预处理存在的降噪效果不理想以及普通Hilbert解调法的运算精度满足不了诊断需求的情况,该方法能够有效解调出故障频率信息,实现对故障类别的推断。

基于自相关能量算子解调的旋转机械故障诊断方法

旋转机械的故障信号通常呈现出调幅调频特性,早期故障尤为明显,然而由于调制源微弱,且受到噪声的干扰,使得其故障特征难以提取。为此,将自相关变换与能量算子解调法相结合,提出了基于自相关能量算子解调的故障诊断方法。首先,对信号进行自相关变换处理,抑制信号中的噪声成分;然后,用能量算子解调法对信号的自相关函数进行解调,提取故障特征。通过对仿真信号分析和实例分析,结果证明了该方法的有效性;通过与Hilbert解调法的对比,结果证明了该方法优越性。

阳离子标准熵、水合焓与配分函数的相关性

根据独立共同可别粒子体系的熵与配分函数关系 ,建立 70种固体化合物中阳离子标准熵 [S0m/( J· mol- 1· K- 1) ]与其相对原子质量 ( Ar,i)、电子层数 ( ni)的数学模型 :S0m=- 0 .5 1 +3.5 9· ( 1 .5 ln Ar,i) 1.4 - 0 .31 ( ln ni) 2 ,R=0 .9996.对于独立共同不可别粒子体系的焓与配分函数的关系 ,建立 5 1种金属离子水合热 [Δh Hm/( k J· mol- 1) ]与其基态能量 (εi)的回归方程为 :-Δh Hm=46.93+ 5 2 5 .49εi,R=0 .992 0 .以上模型的计算值与实验值都基本吻合 .

基于双耳互相关函数的声源定位算法

为了提高受生物启发的定位算法的定位成功率,提出了一种基于双耳互相关函数的声源定位算法.该算法包括2个阶段:离线阶段和在线阶段.在离线阶段,测量与头相关脉冲响应(HRIR),并计算所有HRIR的双耳互相关函数(BCCF).当处于在线阶段时,首先,计算接收信号的BCCF;然后,计算接收信号的BCCF与所有HRIR的BCCF之间的Pearson相关系数;最后,将最大的Pearson相关系数对应的方位作为估计的声源方位.实验结果表明,在有2个声源同时存在的情况下,相对于互通道(cross-channel)定位算法,该算法把主峰定位成功率和次峰定位成功率分别提高了约1.64%和26.48%.

2次爆炸事件的相关性与能量比研究

主要对全球地震台网(GSN)牡丹江(MDJ)地震台记录的2006年10月9日与2009年5月25日爆炸事件进行分析对比研究。应用2次事件的P震相最大振幅比值和功率谱比值估计了2次事件的能量比。应用互相关值和相干函数方法计算了2次事件在时域与频域的相关性。最后得出,2009年的爆炸事件与2006年爆炸事件相比,3个方向的P震相最大单振幅比值平均为3.97,功率谱比值平均为4.5,由此估计2009年爆炸事件是2006年爆炸事件能量的4～5倍。MDJ台3个方向(Z、N、E)记录的2次事件在1～4Hz频段的互相关值平均为0.88,相干函数平均为0.8左右。

基于循环自相关函数的浊音端点检测

为提高浊音端点检测的准确率和效率,提出一种基于循环自相关函数的检测方法。设计语音的循环自相关函数,利用该函数与短时能量定义状态及转移损失函数,通过动态规划方法判别浊音的端点,并采用不同分类判断方法与检测函数进行测试。实验结果表明,与基于能量及谱墒的方法相比,该方法的抗噪性能较好。

原子、分子波函数满足的条件与类氦离子的对相关函数

探讨了原子和分子的状态函数满足的三个条件:歧点条件、维里定理和能量梯度平均值为零的定理。施加这些条件于类氦离子的试探函数而得到的相关函数可作为原子中电子对的相关函数。