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针对单通道情况下传统盲源分离方法难以恢复源信号的问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)的单通道信号盲源分离方法。首先对单通道信号进行变分模态分解(VMD)获得一系列本征模态函数(IMF)分量,将单通道信号和其IMF分量构成多维信号,然后采用主成分分析法估计源数,依据估计的源信号数目重组多通道观测信号,最后利用改进的变步长等变自适应分离(VSEASI)算法实现信号的盲分离。将所提出方法应用于齿轮和轴承的单通道信号仿真研究,仿真结果表明,该方法能够有效地分离出齿轮和轴承信号,解决了单通道信号盲源分离问题。 相似文献
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《内蒙古科技与经济》2016,(21)
针对齿轮箱早期故障振动信号非平稳、强噪声,故障频率难提取的问题,提出了基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和包络解调的齿轮箱故障诊断方法,为齿轮箱状态监测提供依据。 相似文献
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针对某炼钢厂除尘风机服役在高温、高湿、多粉尘恶劣环境下以及强背景噪声的,致使其驱动侧滚动轴承振动信号呈现多源耦合与非线性调制特征的问题,运用融合变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)与最大相关峭度解卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD)实现了对除尘风机滚动轴承振动信号的降噪、故障特征频率的提取,并通过包络解调方法完成了故障的识别。 相似文献
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直接序列扩频(DS-CDMA)通信系统存在的多径衰落特性使通信系统的性能急剧恶化,必须精确的估计出多径信道时延以便更好的设计通信系统。Chirp导频信号包含丰富的时域和频域信息,通过发射单分量Chirp信号作为直接序列扩频(DS-CDMA)的导频信号,在接收端采用用分数阶傅立叶变换(FRFT)进行多径时延估计。仿真结果表明该算法有良好的估计性能。 相似文献
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由于滚动轴承故障信号的频带难以识别,故传统方法在诊断故障过程中存在故障识别准确率较低等问题,提出基于自适应变分模态分解(AAVMD)的滚动轴承故障诊断方法。首先,确定准确的模态数,并利用模态数确定方法获取最大峭度值;然后,对初始振动信号进行AAVMD分解,得到固定数量的本征模态分解量(IMF);再利用共振技术选取具有丰富故障信息的IMF分量;最后,处理所选取IMF分量的带通滤波,并对其进行包络解调分析,通过上述步骤获取故障特征频率,完成滚动轴承故障诊断。实验结果表明,所提方法能够有效提高故障识别准确率,且具有较强的实用性。 相似文献
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《内蒙古科技与经济》2017,(9)
针对滚动轴承信号的不规则特性及振动信号表现出强非平稳性给滚动轴承故障特征提取带来困难的问题,提出VMD变分模态分解与对称差分能量算子解调的滚动轴承故障诊断方法。仿真实验结果表明所提方法能够有效地对滚动轴承进行故障诊断。 相似文献
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本文在时延量测的获取过程中,根据GCC的峰值,为量测赋予不同权重,并将其用于RFS框架下的多目标跟踪。实验结果表明,量测加权后的方法能够在一定程度上提高目标数目估计的准确性和位置估计的精度。 相似文献
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模态参数的识别在结构动力学分析中有着重要的作用。本文研究了一种采用时域响应信号,辨识薄板结构固有频率和阻尼比的方法。首先将信号进行EEMD分解,获得本征模函数(IFM),减弱模态混叠现象;然后采用Hilbert变换,利用单自由度自由响应信号的特点,识别出结构的模态参数。结合仿真和实验,结果表明该方法优于EMD和传统的半功率带宽法。 相似文献
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声测定位技术是利用声学与电子装置接收声信号以确定声源位置的一种技术,具有隐蔽性好、保密性强,不易受干扰等特点,近年来受到各国的重视,并在军事领域得到长足的发展,重点介绍声测定位的关键技术,时延估计算法和声测阵列的选择是影响定位精度的主要因素。对几种广泛采用的声测阵列,给出相应的基本原理、定位计算方法并对各自特点进行比较,在声测定位系统中,利用时延估计对声信号进行处理是定位的重要环节,介绍了时延估计的基本理论、研究状况以及精度分析和比较,分析了影响定位精度的其他因素。 相似文献
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提出一种改进的飞控雷达系统雷达波模糊度函数控制距离估计算法,并将算法有效进行移植进行软件设计,应用于飞机飞行控制智能距离估计系统中。采用对数调频信号的调频形式构建飞控距离估计信号模型,分析了该信号的模糊度函数及对距离的分辨力。提取攻击和地面目标检测性能曲线,设计了飞控智能距离估计软件系统并进行安装调试。算法仿真实验和软件系统测试性能表明,相比传统的线性调频波信号雷达距离估计,改进的飞控距离估计算法能在信噪比极低环境下,随着飞机姿态速度的快速变换,距离估计结果精确。软件设计平台具有较好友好性和人际交互性,能有效移植到飞机控制平台中。 相似文献
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在主动探测自导系统设计中,混响数据分段Itakura距离的准确估计是实现自导系统测距,提高目标信号检测性能的基础,且Itakura距离可以评价对混响数据的局部平稳性。当前的混响数据Itakura距离估计算法采用基于局部高斯色噪声混响估计模型,当相邻数据段与需检测信号脉宽一致时,距离估计精度不好。提出一种基于Rayleigh分布分段副本相关检测的混响数据Itakura距离算法,构建混响数据包络模型实现对混响包络概率分布特征的准确描述,采用基于频率选择性衰落的自适应噪声抵消算法对混响数据包络模型进行简化,对混响数据进行Rayleigh分布下的概率密度特征分割,设计分段副本相关检测器,计算该组数据中相邻数据段之间Itakura距离,实现目标Itakura测距。实验结果表明,改进算法对Itakura距离估计精度较高,局部平稳性影响较小。在精确探测制导等领域具有很好应用价值。 相似文献
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《中国科技信息》2020,(Z1)
随着电网逐步智能化,电力通信网承载的业务系统不断扩大升级,传统的网络流量模型己无法很好的拟合现有的网络流量,建立基于海量数据的电力通信网络流量预测模型具有重要意义。针对电力通信网网络业务流量所呈现的随机性和波动性特点,提出了一种基于长短时记忆(LSTM)和支持向量回归(SVR)的新型混合预测模型以提高短期网络流量预测的准确性。该模型首先采用变分模态分解(VMD)提取流量序列的固有模态,降低噪声的随机性影响,然后采用LSTM分别对各本征模态进行拟合,充分挖掘流量序列在时间上的分布特征,最后考虑流量影响因素,采用SVR拟合残差余量,并将所有子预测模型进行叠加整合。该模型使用实际数据为研究对象进行仿真预测,结果表明,该模型可有效提高模型的预测精度。 相似文献
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对不能处理相关信号的求根最小范数(Root-Min-Norm)算法进行了修正,对信号估计协方差运用了前后向平滑处理,在小样本条件下提高了相关矩阵和TDE(Time Delay Estimation)的估计精度.将该超分辨率算法应用到井下定位算法当中,通过仿真实验得到的统计结果表明超分辨率Root-Min-Norm算法是一种高分辨率、高精度、高稳定性的算法,具有很大的实际推广价值. 相似文献
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提出了一种信号稀疏分解的快速算法,它利用一种互相关的快速运算来代替稀疏分解中计算量巨大的内积运算,提高了运算时间。通过理论仿真和实验表明,在保证稀疏精度的情况下,可以将信号稀疏分解的时间缩短至普通MP算法的1/10至1/20,大大提高了信号在过完备原子库上分解的速度。 相似文献
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传统方法使用基于经验模态分解的多径网络资源优化分配算法,在网络资源的交叉项时间聚集资源分配均衡性不好。提出一种基于经验模态副本匹配的多径网络资源分配算法,进行多径网络通信信道模型构建与资源分配总体设计,定义多径网络通信系统资源时变次优调节因子,采用自然对数变换的方法构建一种多分量信号动态副本相关模型,对网络资源中来自多分量信号中不同信号分量之间进行交叉作用,优化数据包通信传输信道,提高多径网络通信系统中的资源分配性能。仿真实验表明,算法能有效提高系统的资源分配效率,网络吞吐性能和资源利用率提高明显,网络分配资源得到均衡,实现安全性控制下的资源分配优化均衡,节约网络系统的通信开销,进而提高了多径网络通信性能。 相似文献
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运用涡流探伤技术检测焊管的焊接质量,输出的检测信号非常复杂,是一种非线性、非平稳的信号。本文探讨了几种现代信号分析方法,并分析了它们的优缺点,分析经验模态分解(EMD)方法在检测焊管涡流探伤信号上的应用优势,指出经验模态分解方法的应用前景。 相似文献