抑制Winger-Ville分布交叉项的新方法

提出了一种可行的检测Wigner-Ville分布交叉项并将其抑制掉的新方法。Cohen类时频分布之一的Margenau-Hill分布同Wigner-Ville分布一样,拥有众多的优良特性,但它和后者交叉项在时频面上的分布却有天壤之别。于是,根据两种分布交叉项在时频面的特点将交叉项检测出来,进而设计二维遮蔽滤波器将交叉项移除。最后的仿真表明了该方法的可行性。

基于Gabor展开的Wigner-Ville分布的交叉项消除

Wigner-Ville分布(WVD)具有最好的时频分辨率,但其固有的交叉项问题限制了其应用。根据旋转机械振动信号分析中的多分量非平稳信号的频率成分均与基频成倍数(阶比)关系,提出应用基于离散Gabor变换的迭代时变滤波和对Gabor系数的选择遮掩提取出感兴趣的各单阶分量,先分别计算各单阶分量的WVD,再将各单阶分量的WVD合并,可得到无交叉项的WVD时频谱图。仿真及实际测试试验结果表明,该方法可有效去除旋转机械多分量非平稳信号WVD分析中的交叉项干扰。

基于频域“CLEAN”Wigner-Ville分布中交叉项的抑制

针对ISAR飞机成像中出现的多分量线性调频(chirp)信号,该文提出一种基于频域“CLEAN”的信号分解方法,将其分解成多个单分量chirp信号,然后分别计算每个单分量的Wigner-Ville分布(WVD),以此来抑制此多分量信号WVD中的交叉项,与已有的chirp信号分解方法相比,该法减少了待估计参数的个数,使得计算更加简单,并能保证信号各分量正确的强度及时频变化特征。经过处理后的信号的WVD,保持了WVD高时频分辨率的特点,而交叉项得到了很好的抑制。实验表明,该方法应用于实测数据,成像质量明显提高了。

基于Wigner-Ville分布和Wavelet时间尺度的飞机非平稳抖杆背景声分析

飞机黑匣子中舱音记录器记录的舱音主要是由话语音、噪声和具有不同物理意义的背景声组成的复杂混合体,增加了舱音分析的难度,用传统的辨听和分析方法难以解决舱音特征等技术难题。以舱音记录器记录的抖杆背景声为例,针对传统Fourier变换的一次型时间/频率和短时Fourier变换的二次型能量在舱音辨听、分析的不足,将Wigner-Ville时频和Wavelet时间尺度引入到飞机舱音分析中,扩展了舱音分析方法。对比分析结果表明:平滑伪Wigner-Ville分布(SPWVD)及其时频分布的重排具有高的时频分辨率、时频凝聚性,而且没有交叉项干扰,适合分析非平稳舱音背景声;同时,离散小波变换的时间尺度分析技术确定抖杆背景声基频频率及位置,为获得非平稳舱音背景声特征提供一种值得借鉴的途径。

窄带细化Wigner-Ville分布分析的快速实现方法

水下目标辐射线谱噪声的多普勒信息可用于估计目标上的噪声源参数。由于噪声源的低频和低速特性,其多普勒频移变化微弱,需要在选定窄带内进行高分辨率时频分析。Wigner-Ville分布(WVD)具有良好的时频聚焦性能,但是当频率分辨率要求较高时,其计算量和存储空间长度也大幅增加。该文提出一种选带细化WVD的快速数值计算方法。该方法对线性调频Z变换(CZT)进行改进并与WVD相结合,可以大幅提高选定窄带内高分辨率WVD时频分析的计算效率。数值仿真和海试数据验证了方法的有效性。

气液两相流电导传感器测量波动信号的Wigner-Ville分析

流型是两相流中非常重要的流动参量,不同流型下的两相流流动特性及传热传质性能有很大不同。流型也严重影响着两相流参数测量的准确性。利用新近研制的两相流电导传感器,在垂直上升气液两相流管中采集了不同流型下的电导波动信号,采用W igner-V ille分布(WVD)在时频域内处理了电导波动信号,观察到了WVD特征与流型之间的关系,取得了较好的气液两相流流型辨识效果。

平滑伪Wigner-Ville分布在电力系统谐波和电压变动检测中的应用

在分析比较了现有用于短时电能质量扰动信号检测的方法的基础上,提出使用平滑伪W igner-V ille分布(SPWVD)对电能质量信号进行检测和时频分析的新方法。平滑伪W igner-V ille(SPWVD)分布是一种优良的时频分析方法,能够在时域频域上对平稳谐波信号及非平稳信号进行联合时频分析。仿真表明,该方法能够较有效地检测出突变、非平稳扰动的短时电压波动,谐波和间谐波等电能质量信号的起止时间、频率信息。

基于Wigner-Ville分布的角域故障特征提取方法的研究

将采集的时域非平稳信号经过角域重采样转换成角域准平稳信号,再应用时频分析的方法进行分析,可提高分析精度.实际的工程信号不可避免的都存在噪声干扰,必须对信号作预处理,将信号中的噪声部分消除而又不至于将有用信息滤除,从而能够准确地提取出故障特征,第二代小波去噪方法可以较好地满足此类要求.角域信号带有相位信息,对角域信号应用基于Ga-bor重构的时变滤波技术遮掩掉信号中的各阶比分量,提取出仅包含有故障特征的信号,再计算其Wigner-Ville分布,可将故障定位在某一具体角度上,这对于叶轮机、齿轮等的故障检测具有重要的现实意义.

基于Wigner-Ville时频幅值曲率的结构位置损伤识别

为探索既有明确物理意义又有良好实用性的结构损伤识别方法,利用Wigner-Ville时频分布（WVD）对结构自由振动响应进行解析,建立了WVD时频幅值与结构模态参数的函数关系,提出利用测点WVD时频幅值曲率来识别损伤。该方法物理意义明确,初始激励易于实施,且不需要模态参数识别,提高了损伤识别精度。算例分析结果表明,所提出的方法能较好地识别出结构单个或多个损伤位置,且数据易于获得,处理简便。

基于经验模态分解的Wigner-Ville时频分布

针对利用Wigner-Ville分布进行时频分析时受交叉项干扰的缺点,提出了基于经验模态分解的Wigner-Ville时频分布方法。首先通过经验模态分解使非平稳信号平稳化,将信号分解成为多个相互独立且具有简单频率成分的内蕴模式函数,然后对这些内蕴模式函数分别计算Wigner-Ville分布,最后重构原始信号的Wigner-Ville分布。通过理论模型和实际地震信号分析验证了该方法在降低交叉项干扰、提高时频分析精度方面的有效性。

非平稳空间域矢Wigner-Ville分布研究及其应用

大型旋转机械的转子运动是一空间运动。转子故障在发生或发展时,其运行过程具有明显非平稳特性的瞬态过程。通常针对单通道信息的时频分析并不能全面提取瞬态过程的特征信息。结合空间域矢谱(Vector-spectrum in space-domain)分析和Wigner-Ville分布(Wigner-Ville Distribution,WVD)技术提出了空间域矢Wigner-Ville分布分析方法。它融合了转子同截面三通道图谱中各自存在的振动分量,能全面、准确地反映转子发生故障时的瞬态过程特征量变化。工程实践应用表明:空间域矢Wigner-Ville分布分析对于旋转机械故障诊断是一种新的、较为实用的信息融合方法。

基于Wigner-Ville时延分析的传感器网络定位方法

到达时间差(TDOA)定位是根据各个传感器接收信号的时差来实现目标定位的,时延估计的准确程度直接影响到定位的精度。从信号能量角度出发,根据Wigner-Ville变换得出一种时频能量分布,通过对应频率下能量的最大值来确定信号的到达时间,进而确定出时间差,同时计算了振动信号在实验介质中的传播速度,最终实现了振动定位的目的。试验结果表明,基于WVD时频能量分析的方法有利于减少实际测量环境下的振动源定位误差,从而提高定位的精度。

椭圆球面波信号Wigner-Ville分布显式渐近求解方法

针对现有的椭圆球面波函数(PSWFs)信号时频分析无显式表达式、数值仿真误差不可控、时频分布结果对称性缺失等问题,该文引入Legendre多项式以及Wigner-Ville分布(WVD),提出一种PSWFs信号WVD显式渐近求解方法。该方法根据误差要求,生成所需阶数的Legendre多项式WVD自项、交叉项,进而与对应的WVDLegendre系数相乘后线性叠加,获取PSWFs信号WVD显式渐近表达式。理论及数值仿真结果表明,所提方法能够产生满足误差要求的PSWFs信号WVD显式渐近表达式,且能够有效保持信号原有的时域、频域对称性。此外,在相同采样点数情况下,相对于基于数值解的PSWFs信号WVD,所提方法获得的PSWFs信号WVD频域分辨率更高。

基于WVD改进算法的跳频信号参数估计

针对平滑伪维格纳分布(SPWVD:Smoothed Pseudo Wigner-Ville Distribution)在跳频信号参数估计中存在的分辨率下降和运算量过大等问题,提出基于STFT(Short-Time Fourier Transform)与WVD(Wigner-VilleDistribution)的联合算法(STFT-WVD),实现了跳频周期、跳变时刻和跳频频率等参数的盲估计。在参数估计的过程中,STFT-WVD算法有效地抑制了WVD的交叉干扰项,保持了WVD较高的时频分辨率,在运算量上和WVD相近,没有增加运算的复杂程度。仿真实验证明,STFT-WVD比SPWVD具有更好的整体性能,在信噪比优于-1 dB时,能得到更为精准的估计值。

基于多谱图叠加阈值的抑制WVD交叉项的新方法

本文提出了一种抑制Wigner-Ville分布(WVD)交叉项的新方法。首先对多幅具有不同时-频分辨率的谱图进行叠加,然后对叠加结果进行阈值处理,确定WVD自项在时频平面的支撑区域。最后,用该区域的示性函数乘以WVD得到一个新的时频分布。不同于传统的抑制交叉项的核函数方法,该方法抑制交叉项的同时,保持WVD了高时频聚集性。实验结果表明,该方法对由多个LFM信号构成的多分量信号和非线性调频信号都非常有效。

基于经验模态分解的WVD交叉项抑制法

针对Wigner-Ville分布(WVD)存在交叉项的问题,提出一种基于经验模态分解(EMD)的WVD交叉项抑制方法,将EMD得到的各固有模态函数去伪后进行WVD计算,将WVD分析结果线性叠加后重构出原始信号的WVD时频分布。仿真结果表明,该方法能有效抑制时频分布的交叉项,保证WVD的时频聚集性,分析信号的调幅调频现象。

利用ASTFT谱有效抑制WVD交叉项的方法

该文分析了Wigner-Ville Distribution(WVD)中自项与交叉项相互关系,提出了一种利用自适应短时傅里叶变换(ASTFT谱)有效抑制WVD交叉项的新方法。该方法首先对信号进行ASTFT得到信号的ASTFT谱图,以确定出信号分量在时频平面内的位置,然后将ASTFT谱作为窗函数对信号的WVD进行加窗处理,从而有效消除掉WVD中的交叉项,并保留WVD的高分辨率和能量聚集性等优良特性。最后通过实例验证了该方法的有效性。

基于WVD的谱峭度法在轴承故障诊断中的应用

在对基于短时傅里叶变换(STFT)和基于小波变换的谱峭度法分析的基础上,提出了基于Wigner-Ville分布的谱峭度法。将其作为检测工具,利用谱峭度构造最优滤波器提取轴承故障信息。将这三种谱峭度法应用于滚动轴承故障诊断中进行对比分析。分析结果表明,时频分析方法对信号能量的集中程度和时窗与滤波器的选取是影响谱峭度法应用效果的主要因素。该结果对基于时频分析的谱峭度法理论体系的形成及其在故障诊断中的应用具有实际意义。

基于频域“CLEAN”抑制WVD中的交叉项

针对多分量正弦信号 ,采用信号分解的思想 ,提出一种基于频域“CLEAN”抑制交叉项的方法 ,即先在频域利用“CLEAN”的技术将信号逐一分解 ,然后对每一个分解后得到的单分量信号进行时频分析(Wigner Ville分布 ) .这样既可以避免交叉项的干扰 ,又能保持较高的信号时频分辨率 .与“CLEAN”法相比 ,该方法可以避免各信号分量持续时间及缓变包络等因素的影响 ,更适合于逆合成孔径雷达成像等实际应用领域 .

基于改进WVD的跳频信号参数估计方法

为了克服传统的平滑伪魏格纳分布(SPWVD)在跳频信号参数估计中分辨率降低的问题,提出基于改进WVD算法的跳频信号参数估计新方法。通过分析跳频信号WVD的性质和特点,构造出与跳频信号WVD自项支撑区重合的时频窗,用其与信号WVD相乘进行加窗,有效抑制交叉干扰项的同时保持了WVD良好的时频分辨率,得到了清晰的跳频信号时频分布,基于此分布给出跳频信号参数估计的具体步骤。仿真实验结果表明,该方法有效可行且具有很好的整体性能。