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1.
针对旋转机械故障振动信号的降噪问题,提出一种基于短时Fourier变换(short time Fourier transform,简称STFT)时频谱系数收缩的信号降噪方法。先将信号进行STFT,得到其时频谱。由于谱系数为复数,故根据模值大小进行谱系数收缩,并利用步长迭代算法在0到谱系数最大模值的区间内估计最优阈值。迭代运算过程中,首先,分别采用基本的硬阈值函数和软阈值函数进行系数收缩;然后,以改进风险函数为阈值评价标准,估计最优阈值;最后,利用最优阈值重新进行谱系数收缩,对得到的新谱进行STFT逆变换,重构降噪后的时域信号。仿真信号与试验数据的处理结果表明,利用所估计的最优阈值,STFT时频谱系数硬、软阈值函数收缩方法均能够实现噪声混合信号的降噪。 相似文献
2.
3.
针对通信对抗的实际应用,提出了一种精确估计跳频信号跳周期的新方法。首先对跳频信号进行短时傅里叶变换(STFT),根据STFT的结果得到其峰值序列,然后对峰值序列进行单比特采样,从最终的单比特采样序列可以获得跳频信号跳频周期的估计。此算法简单,易于实现且计算量小,在信噪比大于-1 dB时,仿真结果验证了该算法的有效性。 相似文献
4.
5.
现代电子对抗中,实现对线性调频(LFM)信号这种低截获概率雷达信号的精确测向已经非常重要.针对LFM信号提出一种无模糊、高精度的DOA估计算法.该算法首先计算单基线天线接收到的信号的瞬时互相关,然后通过短时傅里叶变换(STFT)提取互相关输出中的单频信号.利用该信号的频率与到达角之间单调的对应关系实现对到达角的无模糊估计.算法克服了相位干涉仪测向算法中存在的多值模糊问题,并且由于只需要单基线天线,所以能够应用于天线孔径尺寸受限的场合.对算法的性能进行了理论分析,推导了测向算法的精度和估计误差,并且理论推导了角度分辨率和测角实时性之间的量化关系,仿真实验结果表明了该算法的正确性和有效性. 相似文献
6.
提出了一种基于图像分割和模板匹配的短波跳频信号盲检测算法。该算法将实际跳频信号的STFT(Short Time Fourier Transform)时频谱图当做一幅图像,利用图像分割手段分离背景噪声,并通过模板匹配来实现跳频信号的检测。实验结果表明该算法能够有效克服实际短波信道中复杂的背景噪声,计算复杂度低,易于工程实现。 相似文献
7.
旋转机械振动信号基于EMD的HT和STFT时频分析比较 总被引:2,自引:0,他引:2
基于经验模态分解(Empinrical Mode Decomposition,EMD)的希尔伯特变换(Hilbert Transformation,HT),是先把一列时间序列数据通过经验模态分解,然后经过希尔伯特变换获得频谱的信号处理新方法。介绍了该方法的理论和算法。对仿真和旋转机械油膜涡动故障振动信号分别用基于EMD和基于STFT(Short-Time Fourier Transformation,STFT)的时频分析进行了比较研究,研究结果说明,用基于EMD的HT方法对旋转机械的振动信号进行时频分析比STFT有效。 相似文献
8.
9.
机电系统非平稳振动信号分析方法的研究 总被引:5,自引:0,他引:5
为了在非平稳状态下的机电系统故障诊断及趋势预测中合理地选择信号分析方法,对短时傅立叶变换、小波分析和希尔波特-黄变换这3种分析非平稳信号较为有效的方法进行了研究。通过对一个仿真典型信号的分析结果进行比较,验证了3种方法的有效性和各自特点,并分析了产生差异的原因,探讨了它们各自适合的应用场合。 相似文献
10.
周晨赓 《信息技术与信息化》2003,(4):43-45
本文通过对傅立叶变换 ,短时傅立叶变换 ,小波分析 ,经验模式分解几种信号分析方法在信号分析中的效果相比较 ,肯定了经验模式分解在分析非线性、非平稳信号中的作用 ,同时也指出了经验模式分解还存在的问题。 相似文献