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共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 109 毫秒

1.  基于混合基函数分解的宽带连续谱信号分析  
   周有  刘东  相敬林《计算机仿真》,2007年第24卷第6期
   分析宽带信号时,对信号进行某种变换,准确而有效地分析信号是问题关键所在.提出了基于混合基函数的信号分解方法,通过引入过完备的分解基函数为成份复杂信号主要分量的提取创造有力条件,使得信号分解方法具备不同的分解特性,特别是结构性分解原则能够有效地提高结构紧密分量的分辨能力.选取过完备小波包基函数逼近连续谱主要分量,用余弦基函数逼近线谱主要分量,利用基追踪(BP)算法有效地提取了低频连续谱分量.通过对基函数的通带通性进行分析,选取合适的小波或小波包基函数.实验证实该方法通过引入稀疏性分解,仅使用少数小波包基函数就能够准确重构连续谱主要分量的时域信号形式.    

2.  基于EWT和包络谱分析的轴承故障诊断研究  
   刘自然  陈仁权  颜丙生  黄金来《中国测试》,2018年第2期
   针对轴承故障早期信号非常微弱难以提取的特点,提出一种经验小波变换(EWT)和包络谱分析相结合的故障诊断方法。该方法应用EWT对信号进行自适应的分解处理,通过选取表征轴承故障的模态分量进行包络谱分析,对轴承故障进行判断,并在LabVIEW开发环境下实现,有效拓宽其适用环境。其中EWT是通过结合小波变换和经验模态分解各自的优点,建立自适应的小波滤波器来提取信号的模态函数。通过仿真信号和轴承故障实验信号的研究结果表明,LabVIEW开发环境下的EWT能够有效地对信号进行自适应分解,在与包络谱分析相结合后能够更为有效地提取并识别轴承故障类型。    

3.  一种基于正交小波包分解和2v-SVM的医学图像融合新方法  
   王安娜  吴洁  张新华  孙海静《小型微型计算机系统》,2007年第28卷第12期
   针对现有的图像融合算法在特征表达及信息取舍上的局限性,提出了一种基于正交小波包分解和2v-SVM的医学图像融合新算法.采用正交小波包将图像信号频带进行多层次分解,提取特定的频率成分,对低频分量节点逼近系数采用本文提出的基于2v-SVM的线性加权融合算子处理,结合两幅图像中大的高频分量节点逼近系数构成新的节点系数矩阵,最后通过小波包重构得到融合后的图像.实验结果证明了该方法的有效性和优越性.    

4.  基于LMD包络谱熵及SVM的天然气管道微小泄漏孔径识别  被引次数:1
   孙洁娣  肖启阳  温江涛  王飞《机械工程学报》,2014年第20期
   针对管道泄漏信号的非平稳特征以及管道泄漏孔径大小难以识别的问题,提出一种基于局域均值分解包络谱熵及支持向量机的识别方法。该方法对管道泄漏信号进行局域均值分解,得到若干个瞬时频率具有物理意义的乘积函数(production Function,PF)分量;计算各PF分量的峭度值并据此选出包含主要泄漏信息的分量作为主PF分量,对这些分量进一步采用小波包分解能量法进行分析并重构;再对重构后的主PF分量进行希尔伯特变换求取包络谱,结合信息熵的概念提出包络谱熵并计算熵值;将归一化包络谱熵作为泄漏信号特征输入支持向量机分类器中,用以区分不同的泄漏孔径,完成对泄漏孔径的识别。通过试验采集大量的管道泄漏信号进行处理及分析,试验结果表明该方法能有效识别不同泄漏孔径类别。    

5.  基于小波包变换的电力系统谐波分析  
   唐忠  焦婷《电测与仪表》,2016年第18期
   由于新能源的广泛应用和电力电子设备的迅速增长,电力系统谐波越来越被关注,精确有效的谐波分析方法研究具有实际意义。基于小波包变换的良好局部性,小波包变换广泛应用于谐波分析,重点分析了小波函数的选取和分解层数的确定。通过仿真,得到了基于小波包变换谐波分析方法的最优小波函数与分解层数:选用小波函数sym35对谐波信号进行5层分解,得到的谐波分析结果通常是比较理想的。    

6.  基于小波包变换的电磁超声接收信号特征提取  
   蔡强富  陈鹏  韩德来《仪表技术与传感器》,2013年第2期
   使用改进的功率谱函数对电磁超声缺陷信号进行了缺陷的定性分析,使用小波包能量谱对电磁超声缺陷接收信号进行了特征提取,从小波包的小波函数选取、分解层次及特征参数的噪声鲁棒性3个方面开展了讨论分析.结果表明:通过选择适当的小波函数和小波包分解层次,小波包能量谱的能量比可以精细地反映信号的特征;基于小波包能量谱的特征参数具有良好的损伤敏感性及噪声鲁棒性,能在强噪声影响下实现对EMAT不同损伤类型的判别.    

7.  基于提升小波变换和Hilbert调制技术的故障识别方法  被引次数:1
   袁海英  黎海涛  梅家平《北京工业大学学报》,2012年第38卷第12期
   齿轮局部发生故障后,非线性振动信号频谱中齿轮啮合频率及其二、三次谐波附近的边频带均出现显著增长.由于提升小波算法预测和更新原理与故障信号紧密相关,利用提升小波对振动信号进行时频特性分析和信息预处理,通过预测器和更新器的设计取代小波基函数选取过程;随后对蕴含大量故障特征信息的高频细节信号实施Hilbert变换,调制信号的包络谱中彻底剔除常规振动分量仅保留故障信息,该方法可高效识别振动信号频谱中的齿轮故障特征频率.最后用实例验证基于提升小波变换的Hilbert调制分析在齿轮故障诊断中的有效性.    

8.  基于DSP的电压闪变检测法  
   张炳达  刘晓龙《电子测量技术》,2007年第30卷第5期
   本文提出了一种在DSP上实现的基于同步检波原理和小波多分辨率分析的电压闪变计算法.对原信号实施一层小波多分辨率分解,采用过零点法分段确定其逼近分量的同步信号和解调信号.为获取原信号的包络线,把解调信号分解到逼近分量的截止频率低于2倍电网频率为止,然后仅用最后的逼近分量进行小波重构.为使电压闪变检测装置能够连续不断地处理被检测信号,选取了合适的采样率和批处理时间间隔.同时通过数据延伸来解决小波分析中存在的边缘效应.实验结果表明:检测装置运行可靠,计算精度达到2%.    

9.  基于CEEMD和小波包变换的重力数据信噪分离方法  
   喻伟  赵立业《软件》,2015年第2期
   为了有效地进行海洋重力测量数据的信噪分离,本文提出了基于互补总体经验模式分解(CEEMD)和小波包变换(WPT)的重力数据信噪分离方法。该方法利用CEEMD将海洋重力测量信号分解为从高频到低频的不同固有模式函数(IMF)分量以及趋势项,为进一步提取出各IMF分量中的有用重力信号,本文采用小波包变换对各IMF分量进行小波包分解降噪,最后将从各分量提取出的有用信号与趋势项进行信号重构,实现重力数据的信噪分离。本文通过仿真数据和实测数据对该方法进行了验证,结果表明本文提出的重力数据信噪分离方法能有效的抑制噪声干扰,保留有用的重力信号,实现较高精度的重力信号提取。    

10.  经验模态分解和小波分析在小通道气液两相流流型辨识中的应用  
   龙军  冀海峰  王保良  黄志尧  李海青《高校化学工程学报》,2011年第25卷第5期
   基于两电极电容传感器获得的小通道气液两相流电容波动信号,分别应用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和小波分解将电容信号分解成不同特征尺度上分量的组合。对每层分量提取能量特征,将提取的流型特征参数作为最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machines,LS-SVM)分类器的输入向量,训练后分别用于小通道气液两相流流型辨识。实验表明,EMD方法不需要选取基函数和分解尺度,但分解过程比较耗时;小波分解则面临选取小波基以及确定分解尺度的困难,但有分解速度快的特点。两种方法用于小通道气液两相流流型辨识是有效的,流型辨识准确率都在90%以上。    

11.  小波包能量谱-稀疏核主元在故障检测中的应用  
   朱丹  范玉刚  邹金慧  吴建德  黄国勇《计算机工程与应用》,2014年第21期
   针对滚动轴承故障检测的问题,提出一种基于小波包能量谱-稀疏核主元的滚动轴承故障检测方法。对振动信号进行小波包分解,提取信号的能量频谱,用增量式样本基构造方法,提取能量频谱的样本基,以此样本基建立核主元模型,来分析轴承振动信号能量频谱的变化。通过实验仿真来说明此算法的有效性。    

12.  基于线调频小波路径追踪算法与EEMD的齿轮箱复合故障诊断方法  
   李蓉  于德介  陈向民  刘坚《振动与冲击》,2014年第33卷第3期
   针对变转速下的齿轮箱中复合故障的故障特征提取,提出一种基于线调频小波路径追踪算法与集合经验模式分解的齿轮箱复合故障诊断方法。该方法先用线调频小波路径追踪算法从原始振动信号中提取转频曲线,根据转频曲线对原始振动信号进行等角度重采样,将时域信号转化为角域信号,再对角域重采样信号进行集合经验模式分解,根据相关系数选取合适的内禀模态函数,最后对所选取的内禀模态函数分量进行Hilbert包络谱分析,根据包络谱进行齿轮箱复合故障诊断。通过算法仿真和应用实例对包含齿轮局部故障和轴承局部故障的变转速齿轮箱复合故障进行分析,结果表明,该方法在无转速计的情况下能有效地提取变转速齿轮箱复合故障的特征。    

13.  基于LabVIEW的小波包及HHT在提升机故障诊断中的应用  
   王义  何伟  李华兴《山东煤炭科技》,2012年第5期
   为解决传统信号分析方法频域分辨率不高的问题,提出了一种基于LabVIEW的小波包与Hilbert-Huang变换(HHT)相结合的信号分析方法,并将该法应用到提升机在线监测及故障诊断中:(1)对采集信号进行小波包降噪并进行频带划分;(2)用经验模式分解(EMD)方法对小波包分解重构得到的信号进行分解得到内禀模态函数(IMF);(3)选取有效IMF进行边际谱分析。仿真实验表明,该法能有效地检测出信号存在的异常,从而诊断出故障。    

14.  一种基于多尺度线调频基的稀疏信号分解方法  被引次数:2
   彭富强  于德介  刘坚《振动工程学报》,2010年第23卷第3期
   在线调频小波路径追踪算法和稀疏信号分解的基础上,提出了一种基于多尺度线调频基的稀疏信号分解方法.该方法采用多尺度的线调频基函数对信号进行投影分解,通过从不同的时间支撑区内投影系数最大的的基函数集合中寻找出使分解信号能量最大的基函数组合,逐次获得分析信号中能量最大的信号分量.该方法可以有效地分解出频率变化呈线性或曲线型的多分量信号,且不存在二次型时频分布的干扰成分,具有良好的时频聚集性和较高的频率拟合精度,非常适用于机械振动非平稳信号的分解.将该方法与EMD方法进行了比较,验证了方法的有效性.    

15.  小波变换在电力设备故障诊断中的应用研究  被引次数:26
   管霖  吴国沛  黄雯莹  任震  周宏《中国电机工程学报》,2000年第20卷第10期
   利用Parseval恒等式分析了信号谱分析中连续小波变换结果的物理涵义,并由此导出了信号特征谱分析中小波基的选取原则和小波母函数的通用选取方法。针对定子绕组单相接地故障,讨论了小波母函数的选取方法、基于小波变换的故障识别方法及实现过程,并与离散傅氏变换进行了对比分析。通过动模实验结果充分验证了小波变换方法的可行性和优越性。    

16.  基于改进小波去噪和EMD方法的轴承故障诊断  
   张晓楠  曾庆山  万红《测控技术》,2014年第33卷第1期
   将改进的小波阈值去噪与EMD分解相结合应用于轴承故障诊断中。该方法首先利用改进的小波阈值去噪法对原始信号进行去噪,然后采用EMD方法将去噪后的信号自适应地分解成一系列IMF分量之和,通过能量-相关系数法选取能够反映故障特征的IMF分量进行包络谱分析提取故障频率。实验结果表明该方法能够有效识别故障特征频率。    

17.  基于改进双树复小波变换的轴承多故障诊断  被引次数:2
   李辉  郑海起  唐力伟《振动.测试与诊断》,2013年第33卷第1期
   针对双树复小波变换产生频率混叠的缺陷,提出了改进双树复小波变换的轴承多故障诊断方法,该方法综合利用了双树复小波包变换和经验模态分解技术。首先,利用双树复小波变换将振动信号分解成不同频带的分量;然后,将各小波分量进行经验模态分解,获得各小波分量的主频率分量信号;最后,计算各小波分量的主频率分量信号的包络谱,根据包络谱识别齿轮箱轴承的故障部位和类型。通过仿真信号和齿轮箱轴承多故障振动实验信号的研究结果表明,该方法不仅消除了频率混叠现象,提高了信噪比和频带选择的正确性,而且提高了从强噪声环境中提取瞬态冲击特征的能力,能有效识别轴承的故障类型。    

18.  基于EMD细化包络谱分析在轴承故障诊断中的应用  被引次数:1
   郭楠  潘宏侠  孙黎明《煤矿机械》,2010年第31卷第2期
   将经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)、Hilbert变换和细化(ZOOM)技术结合在一起。通过EMD分解的自适应滤波算法,避免了依靠经验来设置带通滤波器的中心频率和带宽,或者用小波方法对信号进行分解时,需要预先确定基函数和分解尺度的缺点,从而为计算包络谱的细化提供了一种简易算法。结果表明,基于经验模式分解自适应滤波的滚动轴承振动信号解调方法能够有效地突出故障特征频率成分,避免误诊断。    

19.  基于谱插值与经验模态分解的表面肌电信号降噪处理*  被引次数:1
   李强  李博  杨基海《计算机应用研究》,2010年第27卷第9期
   根据表面肌电(surface electromyography, sEMG)信号的噪声特性来探讨其降噪方法的应用问题。采用谱插值法来削弱工频干扰以避免工频处的肌电信息成分丢失,再选取通过经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)方法获得的内在模态函数(intrinsic mode function, IMF)分量作小波软阈值分析,并将部分明显的低频IMF干扰分量及冗余分量去除,然后对相应IMF分量进行重构便可得到降噪处理后的sEMG信号。仿真和真实信号的降噪实验结果    

20.  一种有效的分段光滑信号逼近方法  
   陈伟《电子学报》,2016年第8期
   传统的Fourier变换,连续小波变换等方法在逼近具有分段光滑特性的非连续信号时,因 Gibbs现象的干扰会产生比较大的误差。本文提出了一种有效的分段光滑信号逼近方法。首先根据给定信号的分段点位置,构造一组标准正交分段多项式系,该函数系具有正交性,收敛性及再生性。然后将信号在该函数系下进行正交分解及重构,即可得到该信号的最佳平方逼近结果。数值实验表明,本文方法比传统的正交基具有更好的逼近结果。    

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