A signal decomposition or lowpass filtering with Hilbert transform?

Recently, Chen and Wang discovered an explicit formula that makes use of the Hilbert transform for accurate decomposition of a lower harmonic from a signal composition. This letter presents another proof with a new interpretation for the formula using the Bedrosian identity for overlapping signals. This new and simpler proof is based only on the Hilbert transform and does not involve presentation of the Fourier transform. As a result the discovered formula is introduced as a lowpass filter suitable for non-stationary signals.     

基于NSCT域核模糊聚类的视频水印算法

为减小水印嵌入对视频视觉效果的影响,结合人类视觉系统,提出了一种基于无下采样Contourlet变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT)域核模糊聚类的视频水印算法。首先利用独立分量分析提取视频同一镜头中视频序列的静态分量;然后根据人类视觉系统的掩蔽特性和图像的局部特性,对静态分量NSCT后的带通子带进行核模糊聚类分析;最后将置乱后的水印嵌入到适合嵌入水印类的子带系数中。文中给出了视频嵌入水印后的平均峰值信噪比、算法鲁棒性比较和视频被攻击后所提取的水印。实验结果证明该算法能取得极佳的视觉效果,同时还能抵抗空间域和时间域的常见攻击。     

滚动轴承故障特征的时间—小波能量谱提取方法

振动信号中的周期性冲击现象是诊断滚动轴承各元件故障的重要依据之一,针对滚动轴承故障特征,在小波变换理论基础上提出一种时间—小波能量谱信号处理方法,它能够有效地提取出振动信号中冲击成分的时域和频域特征。利用时间—小波能量谱方法分析正常、外圈故障、内圈故障、滚珠故障等四种状态下滚动轴承的振动信号,并与传统的包络解调分析方法进行对比分析。时间—小波能量谱不仅可以有效提取出冲击特征明显的滚动轴承外圈故障,还能提取出内圈、滚珠等信号特征微弱的滚动轴承故障,而包络解调分析方法只能提取出外圈故障特征而不能提取出滚珠故障、内圈故障特征。结果表明,时间—小波能量普比包络解调分析方法更能有效地提取出振动信号中的冲击信号成分。     

形态梯度和Hilbert包络在滚动轴承故障诊断中的应用

利用形态梯度能有效提取尖峰脉冲和抑制高斯白噪声的优点,结合Hilbert包络解调功能,分离出信号的低频信息,从而得到滚动轴承的故障特征频率。仿真和实例证明了该方法的有效性和实用性。     

Feature extraction of AC square wave SAW arc characteristics using improved Hilbert–Huang transformation and energy entropy

In order to extract the arc feature information related to welding quality in alternating current square wave submerged arc welding (AC Square Wave SAW), an improved Hilbert–Huang transform (HHT) is put forward to investigate the time–frequency distribution of arc current, and the energy entropy is employed to quantitatively judge the arc characteristics. The empirical mode decomposition (EMD) is used to decompose the collected current signal into a number of Intrinsic Mode Functions (IMFs). The method for removing the high frequency and undesirable low-frequency IMFs is proposed by using the correlation coefficient of the IMF and the original signal as criterion, and the valid IMFs are selected for the Hilbert transform and energy entropy calculation. The improved HHT combining with energy entropy can quantitatively describe the time–frequency energy distribution characteristics of the arc current signal at different duty cycle, frequency and welding speed. Experimental results are provided to confirm the effectiveness of this approach to extract the arc physical information related to welding quality.     

精确质量控制的遥感图像JPEG2000压缩方法

提出了一种精确控制图像压缩质量的遥感图像JPEG2000压缩方法.根据小波变换的完全重构和子带系数量化误差统计独立特性,建立了压缩图像峰值信噪比质量指标与小波系数编码量化误差的数学表达关系式.在传统JPEG2000率失真理论的基础上,建立以压缩图像质量为目标,最小化编码码率的模型,并给出了压缩图像质量控制的码流优化截取方法.对标准测试图像以及卫星遥感图像进行实验,并与传统JPEG2000方法进行比较.结果显示,该方法具有相同的编码架构和复杂度,能够精确控制压缩图像质量,控制精度小于1％.对于序列多幅遥感图像,在相同平均码率条件下,提出的方法具有更高的整体压缩图像峰值信噪比.     

Contourlet域手写签名鉴别特征提取

手写签名验证是一种根据手写笔迹判断书写人身份的一门科学和技术。与联机签名鉴定相比,脱机签名鉴别受设备约束少,具有更广的实用范围。然而,由于脱机签名鉴定丢失了书写过程中的动态信息,鉴定难度大。本文针对脱机手写签名鉴定的特点,提出了基于Contourlet和分形维的特征选取方法,将传统的结构特征与统计特征有机结合起来。运用K-L变换对已提取的特征向量进行降维,最后输入支持向量机进行真伪鉴别。实验结果表明了本文算法的高识别性。     

发动机装药内表面疵病检测中的图像滤波方法

导弹发动机内表面自动检测系统属智能检测技术的应用研究,是应用计算机图像处理技术,实现高精度、高效率的自动无损检测。图像滤波的目的是为了去除图像中的噪声,为下一步的自动检测作准备。基于小波分析理论,构造一种既能降低图像噪声,又能够保持图像细节信息的小波去噪算法,在采用小波变换方法对图像进行滤波的同时选择基于小波分解系数阈值量化的方法进行去噪。实验结果表明该方法优于中值和均值滤波方法,因为该方法可将高频部分的空间细化,低频部分的频率细分,并能实现对图像的自适应分析,噪声去除率可达到97%。     

FFT+FT离散频谱校正法参数估计精度

研究用FFT谱连续细化傅里叶变换分析法进行离散频谱校正时的参数估计误差。分析无噪声情况下频率﹑相位﹑幅值的估计误差随细化倍数的变化规律,估计精度随细化倍数的增大而提高,当细化倍数大于40时,最大估计误差几乎可忽略不计。在高斯白噪声的影响下,细化后频谱序列最大值找错的概率随细化倍数的增加而增加,综合考虑频率分辨率对频率估计精度的影响及频谱序列最大值找错的概率,提出用归一化频率估计综合误差和归一化频率估计最大可能误差两个指标评价此校正法对频率的估计精度,并基于此给出不同信噪比条件下的最优细化倍数。采用非线性最小二乘拟合法对噪声影响下的FFT谱连续细化傅里叶变换分析校正法进行改进,通过仿真模拟验证改进后该校正方法具备更高的校正精度和抗噪能力。     

基于小波分析的裂纹梁的损伤识别

阐述了一种基于小波变换的含裂纹梁的损伤识别方法,利用含裂纹梁的一阶模态阵型作为小波分析的力学特征信号,识别损伤的位置和大小.利用小波分析系数的模极大值随分析尺度的传播定位损伤的位置,计算针对于损伤频率信号的能量判断损伤的大小.与以前的小波分析方法相比,此方法确定损伤位置的可靠性高,能识别微小的损伤.利用能量守恒定理和小波分析频段细化的能力,裂纹的定量分辨率高.