经验模态分解和魏格纳-维利分布在往复泵泵阀振动信号特征提取中的应用

将经验模态分解(EMD)和魏格纳-维利分布(WVD)两种方法应用于往复泵泵阀振动信号特征的提取。首先对现场采集的振动信号进行EMD分解,再对分解得到的固有模态函数(IMF)分量进行WVD分析后叠加,最终得到的信号Wigner-Ville分布可以有效抑制由于干扰项引起的频率混叠和干扰问题,有助于将原始信号在时间历程、频率成分和幅值大小三个方面的特征信息同时进行准确提取。试验结果表明,该方法能够全面、有效地表征出振动信号中所蕴含的泵阀状态信息,为后续进行泵阀状态识别和故障诊断奠定基础。

在量子光学框架中研究魏格纳-维利分布(英文)

我们在量子光学框架中研究光信号的魏格纳-维利分布,指出利用魏格纳算符和纠缠魏格纳算符的显示正规乘积形式以及压缩算符的纠缠态表象,这方面的研究就可做到数学上简明和物理上有吸引力。

基于时频分析的分布式拒绝服务攻击的自动检测

研究了分布式拒绝服务 (DDoS)攻击的特点 ,定义了流连接密度 (FCD)的概念 ,并证明了FCD时间序列的非平稳特性 .据此 ,提出了一种新的基于时频分析的自动检测DDoS攻击的方法 ,该方法采用平滑魏格纳 维利分布对FCD时间序列进行时频变换 ,将FCD时间序列转换为二维空间内的波动能量分布 ,并有效抑制了二次交叉项的影响 ,然后使用经过样本训练的K最近邻分类器进行攻击识别 .实验结果表明 ,该检测方法能够比较准确地识别DDoS攻击 ,识别误差主要出现在网络状态切换阶段 ,这对攻击识别的影响很小 ,识别误差率仅为 4 2 6 % .