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1.
研究了经验模式分解(EMD)与希尔伯特变换(Hilbert)相结合提取信号瞬时参数的EMD/HS法。通过EMD分解将信号分解为不同特征尺度上的分段固有模态函数(IMF),而这些IMF体现了信号能量在时间、空间等各种尺度上的分布规律,从而构造了时间尺度滤波器,再通过选取各个特征尺度参数进行重构,达到非平稳信号去噪的目的。最后通过仿真实验,验证了该算法的可行性。 相似文献
2.
为研究通过脑机接口(Brain-Computer Interface,BCI)处理非线性、非稳定性信号问题,针对基于脑磁信号(magnetoencephalography,MEG)的BCI,提出一种基于经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和Hilbert变换的MEG特征提取和分类方法.该方法首先对MEG数据进行预处理;其次用EMD和Hilbert变换方法提取特征向量;然后用主成分分析法对提取到的特征向量进行降维处理;最后把处理过的特征向量作为支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的一个输入向量实现MEG的分类.使用该方法对第4届国际BCI竞赛提供的MEG数据进行分类,实验结果表明可以获得较高的分类准确率. 相似文献
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《四川工程职业技术学院学报》2013,(3):35-37
根据Gabor变换理论,提出了基于Gabor变换的故障诊断技术。根据Gabor变换高质量的时频分布,在时频域中通过时频通域设计时频滤波器,用来提取特定信号分量,滤除时频平面中高斯白噪声。仿真信号验证了该方法的有效性,为机械系统中振动信号的分析与诊断提供了新方法。 相似文献
4.
为准确地对柴油机进行状态监测和故障诊断,运用基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的Hilbert变换,对船用低速柴油机缸盖振动加速度信号进行分析.改变柴油机的转矩和转速,测量各工况下缸盖的振动信号,并对其进行分析;将柴油机的6个缸分为3组,分别采用3种不同性能的气缸油,让柴油机在额定工况下连续运转,测取活塞环与气缸套在不同间隙时的缸盖振动信号.结果表明,当转矩和转速同时增大时,振动加速度信号特征频带变化不大,但能量相应增加;当转矩和转速保持不变,活塞环与气缸套间隙增大时,振动加速度信号特征频带发生改变,并且能量增大.与快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)法及功率密度谱法的对比表明,基于EMD的Hilbert变换可以有效处理缸盖的振动信号,并可以运用到气缸套磨损故障的诊断中. 相似文献
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船舶柴油机拉缸故障振动诊断技术 总被引：3，自引：1，他引：2
总结船舶柴油机“拉缸”故障的表现和产生原因,比较对此故障进行诊断的传统方法,着重分析缸体振动信号、声发射信号和柴油机扭振信号等3种振动诊断方法的基本原理和优缺点,最后提出采用扭振信号结合缸体振动的时域信号进行拉缸故障诊断的方法. 相似文献
6.
提出了优化的维纳滤波算法用于心音信号的降噪问题.对含噪的二尖瓣心音信号进行EMD分解,舍去前3阶含噪声比较多的IMF分量后,对心音信号进行重构.采用离散S变换,将心音信号在复频域中进行分析,通过MFCC算法对降噪的二尖瓣心音信号提取特征值,在SVM中进行分类验证.实验结果表明,优化的维纳滤波在二尖瓣心音信号的降噪方面有... 相似文献
7.
为提取和表征摩擦振动的特征信号，在摩擦磨损试验机上进行以船用柴油机缸套和活塞环为材质的摩擦副摩擦磨损试验.应用经验模式分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)对非线性、非平稳的摩擦振动信号进行分解，获得若干个本征模式函数(Intrinsic Mode Function, IMF).从中选择反映摩擦振动特征的IMF重新合成摩擦振动特征信号，应用重标极差分析法对摩擦振动特征信号进行分析，得到线性回归谱和Hurst指数.结果表明，EMD能够实现摩擦振动特征信号的提取，重标极差分析法可以分析摩擦振动信号的渐变过程，提取摩擦振动信号的特征.该方法可为基于摩擦振动信号的机械摩擦副摩擦磨损行为的研究提供新的途径. 相似文献
8.
Gabor变换是揭示图象或信号进行时频分析的重要方法之一,因此在信号检测,信号识别,信号分析和处理等诸多领域应用广泛.但Gabor变换系数的求解较为复杂,计算量大,这就阻碍了Gabor变换在线应用领域作用的发挥.寻求Gabor变换的快速实现算法是当前这一领域研究较多的一个问题.本文从2-D实值离散Gabor变换(RDGT)自身特点出发,讨论了快速算法实现的一些方法. 相似文献
9.
船舶柴油机曲轴裂纹的磁记忆在线诊断 总被引：1，自引：0，他引：1
综述目前船舶柴油机曲轴裂纹的诊断方法,介绍金属磁记忆技术的基本原理及其发展应用.通过与其他方法相比较,提出应用磁记忆结合扭振信号对曲轴裂纹进行在线诊断的方案,最后指出此方法的优缺点. 相似文献
10.
盛鸿宇 《贵阳金筑大学学报》2013,(4):9-11,16
雷达脉内调制信号分析是实现雷达辐射源信号识别的一个重要手段,雷达脉内调制信号是典型的非平稳信号,需采用非平稳信号处理方法进行分析.小波变换是处理非平稳信号的有力工具,可用来对脉内信号进行分析,但需要搜索算法搜索变换后的小波脊线.因此,在对调制信号进行小波变换后,采用微粒群优化算法搜索小波脊线.通过计算机仿真,结果表明利用小波变换和微粒群优化算法可对雷达脉内调制信号进行参数分析与提取,小波变换分析方法是有效的、合理的. 相似文献
11.
利用微波技术对模型检测空间介电常数分布进行探测,进而使用该探测数据对模型空间的介电常数分布进行反演．在探测数据的分析中,根据目标组织的反射系数确定其幅度,筛选低频分量,对目标组织进行仿真定位,从而获得空间介电常数分布的微波图像． 相似文献
12.
针对船用往复式二级空压机振动信号非线性、非平稳性问题，利用振动信号辨识故障，综合集成经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition, EEMD）和支持向量机（support vector machine, SVM）的信号处理优势，提出一种将EEMD能量熵和奇异值熵与SVM融合的船用空压机故障诊断方法。模拟正常状态和4种故障状态进行故障诊断实验。采集的振动信号用小波降噪法进行处理。为模拟船用空压机实际工作环境，在EEMD处理过程中加入加性高斯白噪声（信噪比7.5 dB）。以相关性为评价指标选取各状态下本征模态函数（intrinsic mode function, IMF），并以每个IMF的能量熵和奇异值熵作为特征值，采用SVM分类器识别故障。实验表明：与基于经验模态分解（empirical mode decomposition, EMD）和SVM等故障诊断方法相比，该方法能更有效地识别故障。该方法在实船应用中获得较好的诊断效果，可为现代船舶智能故障诊断研究提供参考。 相似文献
13.
为进一步提高柴油机智能化诊断系统的诊断准确率,针对不同工况柴油机缸盖振动信号的特点,利用4层小波包分解提取缸盖振动信号的特征向量,采用基于信息熵最小化的多区间离散化分析确定特征向量的离散区间,利用改进的超1-依赖贝叶斯分类器对模拟故障状态下的离散数值进行分类.实验结果表明,该方法对不同载荷、转速及混合工况下柴油机故障的... 相似文献
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针对BRATUMASS系统信号分析中存在的问题,从广义函数中弱函数的Hermite基函数分解出发,对信号的频谱幅度按照某种设定门限序列进行划分,提出对信号分解的方法;还从信号谱幅度概率分布的角度,讨论了确定门限序列下限的方法．从给出的实际信号分解和背景下限确定的过程来看,分离能很好地显示同特性组织回波的合成情况,其提取的下限也能很好地逼近实际的组织特性参数值． 相似文献
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应用小波包分析技术,结合Hilbert包络技术,提出了小波包能量包络技术.该技术能够很好地表征桥吊在工作时产生的振动冲击等非平稳信号的状态特征,为桥吊的状态监测和安全评估提供了一种抗噪能力强、特征表述灵敏的特征抽取技术,并在已开发的状态监测和评估系统中得到了实践,取得了很好的应用. 相似文献
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针对多旋翼无人机目标的识别问题，提出一种基于伽柏（Gabor）变换的瞬时频率估计与快速傅里叶变换（FFT）相结合的微多普勒特征提取算法。首先建立多旋翼无人机旋翼回波模型，并通过仿真分析叶片数目、旋翼转速和初始相位等参数对微多普勒特征的影响，利用Gabor变换得到时频特征。在此基础上通过瞬时频率极大值法提取微多普勒频率，并对瞬时频率采用FFT提取旋翼数和转动频率，从而获得叶片长度估计值。实测数据验证了该算法较为准确地提取无人机的微多普勒参数。 相似文献
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鉴于传统信号处理对非平稳信号的局限,小波分析作为一种具备时间-频率局部特性的信号处理方法,已成为众多领域的研究热点.笔者介绍了小波变换的部分性质,分析了小波变换与Fourier变换下的奇异信号特性,并以此进行奇异信号检测. 相似文献