基于局部特征尺度分解与瞬时频率谱的齿轮故障诊断

齿轮故障振动信号具有非平稳、非线性特征,且可视为多个调幅-调频分量的叠加,单个调幅-调频分量的瞬时频率蕴含了齿轮的故障特征;为了将信号准确分解、获得单分量的瞬时频率,进而根据瞬时频率谱进行齿轮故障诊断,提出了局部特征尺度分解与瞬时频率谱相结合的故障诊断方法;该方法首先对齿轮振动信号运用局部特征尺度分解,得到若干个瞬时频率有物理意义的内禀尺度分量,然后分别应用希尔伯特变换技术求取每个分量的瞬时频率,并对瞬时频率进行傅里叶变换得到瞬时频率谱,最后根据瞬时频率谱进行故障诊断;对齿轮断齿故障实验数据进行了方法有效性分析,分析结果表明:该方法不仅能够准确诊断出齿轮箱故障情况,还能定位发生故障的齿轮,该方法可有效地应用于齿轮故障诊断。     

多速率STFT超宽带信号瞬时频率估计研究

提出多速率短时傅里叶变换(Multi Rate Short Time Fourier Transform,MR-STFT)瞬时频率估计算法,提高了超宽带信号瞬时频率估计精度;该方法将多速率信号处理算法与短时傅里叶变换(STFT)技术相结合,兼顾采样频率和被测频率,将宽频范围进行分段采样,对分段处理结果进行拟合,构成多速率STFT算法,实现超宽带信号瞬时频率的高精度测量;通过对仿真信号和实测信号进行处理,研究了方法的可行性和频率估计精度,结果表明MR-STFT算法较大提高了超宽带信号瞬时频率估计精度,尤其对低信噪比的超宽带信号效果显著。     

基于S-霍夫变换的LFM信号时频检测

针对多分量线性调频（LFM）信号,提出一种新的变换-S-霍夫变换,该方法首先对多分量线性调频信号进行S变换,实验仿真结果显示相对Wigner-Ville分布有交叉项干扰,s变换克服了多分量线性调频信号产生的交叉项干扰,然后在时频平面内对s变换后的多分量线性调频信号,利用霍夫变换检测出各个线性调频信号分量,仿真实验结果证明该方法可以有效克服多分量线性调频信号产生的交叉项干扰,能够对多分量线性调频信号进行正确检测。     

几种时频分析方法的性能比较

在时频分析算法的研究中,传统傅里叶变换无法反映时变信号中信号频率随时间变化的关系,而时频分析方法则是处理时变信号的有效工具.为了比较谱图、魏格纳-维尔分布WVD、平滑伪魏格纳-维尔分布SPWVD、局部多项式周期图LPP、S-method、高斯径向核函数RGK时频分布等6种时频分析方法的性能,针对线性调频信号和正弦调频信号,以瞬时频率估计的最小均方误差、信号的时频聚集度、运算时间等方面为指标对上述6种方法进行了比较.并且给出了上述6种方法对多分量信号和蝙蝠声音信号的时频表示比较.为处理不同信噪比下的不同信号选择合适的时频分析方法提供了依据.     

连续波背景下多信号处理方法

对接收到的信号进行短时傅里叶变换，通过分析短时傅里叶变换中每一个时间片内的信号频谱，检测出连续波背景下的脉冲信号。滤除线性调频脉冲信号成分，保留连续波信号成分，得到调频连续波信号具有周期性的时频变化曲线。根据连续波信号时频变化曲线的频谱特征，估计出其主要参数，然后滤除脉冲信号出现时间内信号中的连续波成分，并采用相应的方法估计出其参数。仿真结果表明，本文算法可以准确估计出线性调频连续波（LFMCW）信号和线性调频（LFM）脉冲信号的参数，当LFMCW信号的信噪比高于-8dB，并且其功率比脉冲信号功率小6dB以上时，算法具有良好的估计精度和稳定性。     

基于时频分析方法LPFT的语音处理GUI系统

由于语音的非平稳性及时变性,时频分析方法是处理语音信号的重要工具.然而线性短时傅里叶变换的时频聚集性较差,而双线性维格纳变换在处理多分量信号时会受到交叉项的干扰.为了克服以上两种时频分析方法的缺点,利用短时傅里叶变换的扩展形式即局部多项式傅里叶变换LPFT来处理语音信号,建立了基于LPFT的语音处理GUI系统,实现了在时域、频域和时频域对语音的分析和对比.并给出语音处理的例子,验证了LPFT方法与其它方法相比所具有的优势.该系统简明直观,是语音处理的较好的平台.     

基于分数阶自相关的线性调频信号的参数提取

线性调频(LFM)信号的参数包括瞬时频率、起始频率和初始相位.提出了一种基于分数自相关的线性调频信号的参数提取算法.首先该算法通过计算LMF信号在旋转角α的分数自相关以及相对应的p序的积分,这样当有确定的角度α时,分数阶傅里叶变换(FrFT)域中会出现一个峰值;然后根据这个峰值检测到信号,同时能够把参数提取出来;最后通过仿真验证该算法的有效性.     

基于相干小波变换的信号相位差估计

精确地估计两列信号间的传输延迟在工程上有着重要的意义。傅里叶变换方法很难区分或识别信号的瞬时变化,而小波变换方法是一种时间窗和频率窗都可改变的时频局部化的分析方法,在非平稳信号的分析方面具有明显的优势。给出应用Morlet小波变换的相干性实现两信号相位差估计的算法,在不同信噪比条件下,对算法的估计性能进行了仿真研究。仿真研究结果表明,在低信噪比的条件下,基于小波变换的相位差估计方法可以实现信号相位差的精确估计。通过与基于离散时间傅里叶变换方法的比较,验证了小波变换方法在估计信号相位差方面的优越性。该方法还可用于对非平稳信号相位差的估计。     

基于时频空间奇异值分解的多分量线性调频信号分离与增强

针对加性色噪声背景下的多分量线性调频信号的分离和增强问题,提出了一种新的基于时频空间奇异值分解的算法,该方法对加性噪声有较好的抑制能力.同时,对于线性调频信号的最佳分数阶傅里叶变换域估计问题提出了在低信噪比下更为有效的基于信号四阶分数阶傅里叶变换中心矩的方法.仿真实验证明了本文方法的有效性.     

频率步进雷达多目标ISAR成像方法

针对频率步进雷达同一波束内多个运动目标在径向上重叠 而无法分辨时的ISAR成像问题,提出了一种基于调频傅里叶变换的ISAR多目标成像新方法。 在构建频率步进雷达多目标回波信号模型的基础上,采用调频傅里叶变换精确估计各个目标 的速度参数,结合 Clean方法实现对多目标回波信号的分离,完成多目标ISAR成像。仿真实 验结果进一步验证了文章所采用方法的有效性。     

基于FRFT的Wigner-Ville分布交叉项抑制方法

针对多分量线性调频信号的魏格纳-维尔分布(Wigner-Ville Distribution,WVD)交叉项干扰问题,提出一种抑制交叉项的方法。该方法利用分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)在最佳FRFT域中对给定的线性调频信号具有最好的能量聚集性,将多分量线性调频信号在FRFT域上分解为若干个单分量信号,线性叠加单分量信号的WVD,从而达到抑制交叉项的效果。此外,当多分量线性调频信号为周期信号时周期间存在干扰,进一步提出了在基于FRFT的WVD交叉项抑制方法中增加周期遮蔽处理。仿真结果表明,在保持较高的时频分辨率时,该方法能够有效抑制交叉项,并且有一定的抗噪声能力。     

Signal-adaptive discrete evolutionary transform as a sparse time–frequency representation

Discrete evolutionary transform (DET) has usually been applied to signals in a blind-way without using any parameters to characterize the signal. For this reason, it is not optimal and needs improvement by using some information about the signal. In this paper, we propose an improvement for the discrete evolutionary transform in order to obtain a sparse representation and redefine the generalized time-bandwidth product optimal short-time Fourier transform as a special case of it. In case of linear FM-type signals, the optimized kernel function of the transform is determined according to signal parameters including the instantaneous frequency. The performance of the adaptive-DET is illustrated on three distinct cases. In case of multi-component LFM signals, when the concentration of the proposed distribution is compared to the ordinary sinusoidal-DET, the improvement is computed as 28% in terms of the ratio of norms. Furthermore we define a new and a general class of distribution functions named as the short-time generalized discrete Fourier transform (ST-GDFT) which is a larger set of signal representations including the adaptive-DET.     

Research on resolution between multi-component LFM signals in the fractional Fourier domain

When the initial frequencies and chirp rates of multi-component linear frequency modulation (LFM or chirp) signals are close,the signals may not be distinguished in the fractional Fourier domain (FRFD).Consequently,some signals cannot be detected.In this paper,first,the spectral distribution characteristics of a continuous LFM signal in the FRFD are analyzed,and then the spectral distribution characteristics of a LFM signal in the discrete FRFD are analyzed.Second,the critical resolution distance between the peaks of two LFM signals in the FRFD is deduced,and the relationship between the dimensional normalization parameter and the distance between two LFM signals in the FRFD is also deduced.It is discovered that selecting a proper dimensional normalization parameter can increase the distance.Finally,a method to select the parameter is proposed,which can improve the resolution ability of the fractional Fourier transform (FRFT).Its effectiveness is verified by simulation results.     

基于分数阶Fourier变换的多分量LFM信号检测与参数估计

介绍了分数阶Fourier变换的基本原理和基本性质，提出了基于分数阶Fourier变换的多分量LFM信号检测和参数估计方法。为了解决多个LFM分量之间的相互影响问题．特别是强分量掩盖弱分量的问题．本文还提出了一种结合逐次消去思想和分数阶Fourier变换的多分量LFM信号检测和参数估计算法，它可以解决强度相差较大的多分量LFM信号中检测和估计弱LFM分量参数的问题。仿真实验结果证明了该算法的有效性。     

分数阶Fourier域多分量LFM信号间的分辨研究

在分数阶Fourier域内,当多分量线性调频(LFM)信号的初始频率和调频率相近时,信号的尖峰会出现无法分辨的现象,导致目标信号漏检.文中分析了LFM信号在分数阶Fourier域的频谱分布特征,以及离散分数阶Fourier变换计算条件下LFM信号的频谱分布特征.推导了两个LFM信号在分数阶Fourier域的临界分辨距离,以及两个LFM信号尖峰之间的距离与量纲归一化因子的变化关系,发现选择合理的量纲归一化因子可以增大两个信号尖峰之间的距离.文中提出一种量纲归一化因子优化选择的方法,该方法可以提高分数阶Fourier变换对多分量LFM信号的分辨能力.最后,仿真结果验证了该方法的有效性.     

单分量时变信号检测及瞬时频率估计方法

在传统的信号处理中,最常用且最直接的方法是傅立叶变换,然而其对时变信号却无能为力。本文对几种常用的时变信号进行分析,研究了几种检测和瞬时频率估计问题,研究了单分量线性调频信号的检测问题。     

LFM宽带雷达信号的多通道盲压缩感知模型研究

在传统压缩感知(Compressed sensing, CS)基础上,提出了一种基于盲压缩感知(Blind compressed sensing, BCS)理论的线性调频(Linear frequency modulated, LFM)雷达信号欠采样与重构的多通道模型.这一机制在稀疏基未知的条件下,利用LFM信号在分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier transform, FRFT)域上良好的能量聚集特性,将多个LFM信号看作是在多个未知阶次下FRFT域的稀疏表达,通过时延相关解线调和逐次消去相结合的的欠采样方法逐一估计出每个通道的LFM信号满足聚集性条件的特定分数阶傅里叶域,以此构造出该通道LFM信号对应的DFRFT正交稀疏基字典,以各DFRFT 正交基为对角块构建混合信号正交稀疏基字典,最后利用块重构算法从测量值中估计出稀疏信号,同时验证了LF M信号多通道BCS问题解的唯一性,从而实现了稀疏基未知情况下针对多路LFM宽带雷达信号的多通道盲压缩感知.