Signal Separation and Instantaneous Frequency Estimation Based on Multi-scale Chirplet Sparse Signal Decomposition

An approach based an multi-scale chirplet sparse signal de-composition is proposed to separate the multi-component polynomial phase signals, and estimate their instantaneous frequencies. In this paper, we have generated a family of multi-scale chirplet functions which provide good local correlations of chirps over shorter time inter-val. At every decomposition stage, we build the so-called family of chirplets and our idea is to use a structured algorithm which exploits information in the family to chain chirplets together adaptively as to form the polynomial phase signal component whose correlation with the current residue signal is largest. Simultaneously, the polynomial instantaneous frequency is estimated by connecting the linear frequen-cy of the chirplet fixations adopted in the current separation. Simula-tion experiment demonstrated that this method can separate the com-ponents of the multi-component polynomial phase signals effectively even in the low signal-to-noise ratio condition, and estimate its in-stantaneous frequency accurately.     

弹丸膛内运动研究

弹丸膛内运动是火炮发射过程的重要组成部分,其显著特点是过程极短,受力复杂。身管与弹丸的相互作用,严重影响火炮射击精度,直接制约着武器效能的发挥。对近年来国内外膛内运动情况进行了深入分析,最后指出关键性的待解决问题与发展方向,可为身管与弹丸设计提供一定理论参考。     

瞬时频率估计的齿轮箱升降速信号阶次跟踪

提出了基于瞬时频率估计的齿轮箱升降速信号阶次跟踪的新方法。首先对振动信号进行经验模态分解得到信号的固有模态函数，再求各个固有模态函数的Hilbert变换，得到信号的瞬时频率，从而直接从振动信号得到参考轴的转速信号，然后根据参考轴的转速信号对时域振动信号进行等角度重采样，最后对重采样信号进行阶次分析。通过仿真信号和对齿轮磨损故障实验信号的分析，表明该方法能有效地诊断齿轮的故障。     

基于改进同步挤压小波变换识别信号瞬时频率

提出了改进同步挤压小波变换。首先,采用解析模态分解定理将非平稳响应信号分解为多个单分量信号;其次,通过频率转换将分解后的单分量信号从低频区域转换到高频区域以提高时间分辨率;然后,对频率重点关注区域的时频代表值进行局部挤压,提高时频曲线的频率精度;最后,通过两个数值算例和一个拉索试验验证了改进同步挤压小波变换方法的有效性和准确性。研究结果表明,改进同步挤压小波变换能够提高信号在特定区域内的瞬时频率识别精度,是一种可行的时变结构参数识别方法。     

基于差值图像小波变换的图像压缩技术的研究

提出采用差值图像的小波变换来去除时间、空间上的相关性,并采用数学形态算法中的膨胀运算和腐蚀运算进行运动的估计补偿.这是一种基于对象操作的运动估计补偿方法,可以避免传统块操作方法中引起的方块效应.     

一种新的旋转机械升降速阶段振动信号的瞬时频率估计算法

传统的短时傅里叶变换(Shorr-time Fouriertransform,STFT)峰值搜索法对高噪声、强干扰信号进行瞬时频率估计的结果往往偏离真实值误差较大,且对复杂的旋转机械设备产生的振动信号不能实现参考轴的瞬时频率估计.针对旋转机械升降速阶段振动信号的特点,提出一种新的旋转机械升降速阶段振动信号瞬时频率估计算法--STFT Viterbi拟合法(STF_TViterbi algofithm fit,STFT_VF).该方法采用STFT对振动信号进行时频分析,从而得到时间离散点和频率离散点组成的网格面,然后运用Viterbi算法实现对参考轴信号的瞬时频率估计.STFT VF方法极大地降低了噪声和干扰对瞬时频率估计结果的影响,实现了对复杂旋转机械振动信号的瞬时频率估计,且结果精度高.仿真和实际测试试验验证了本方法的正确性.     

基于多项式Chirplet变换和变分模态分解的变转速工况轴向柱塞泵故障诊断

针对变转速工况轴向柱塞泵故障诊断时故障特征提取困难的问题,提出了基于多项式Chirplet变换和变分模态分解的诊断方法.首先使用多项式Chirplet变换估计瞬时频率;然后基于估计的瞬时频率重采样,将时域非平稳信号转化为角域平稳信号;最后对角域信号进行变分模态分解.根据峭度对所得的本征模态函数分量进行重构并作包络阶次谱...     

小波分析在超声回波信号处理中的应用

根据超声检测脉冲回波信号的特点,提出了基于小波变换的超声脉冲回波的去噪方法.结果表明,它能较好地抑制噪声,使用该法处理的信号的信噪比明显提高,并且具有较高的定位精度和纵向分辨率.     

基于二次调频小波变换的时变系统物理参数识别

基于二次调频小波理论,提出函数积分运算的二次调频小波变换计算方法.应用此方法,仅利用时变结构的加速度响应信号就可以重构出速度和位移响应信号并将振动微分方程转换为线性方程.为解决随机激励下参数识别问题,进一步结合分数阶模糊函数推导二次调频信号的自相关性理论,得出相关系数与时变物理参数的线性表达式进而识别各时刻的物理参数....     

一种基于瞬时频率的多普勒畸变声信号校正方法

运动声源信号中广泛存在多普勒效应影响,针对其引起的频移、频带扩展问题提出了一种校正方法。信号的频率非平稳性的还原通常使用重采样方法,而建立一组重采样时间序列就是该方法的核心。对于多普勒畸变信号,瞬时频率与原信号频率有着密切的关系。仿真信号和实验信号处理结果显示,多普勒效应带来的频带扩展问题得到了较好的解决,畸变信号得到了有效校正。     

Polynomial Root Finding on Frequency Estimation with Sub-Nyquist Temporal Sampling

This paper addresses an algebraic approach for wideband frequency estimation with sub-Nyquist temporal sampling.Firstly,an algorithm based on double polynomial root finding procedure to estimate aliasing frequencies and joint aliasing frequencies-time delay phases in multi-signal situation is presented.Since the sum of time delay phases determined from the least squares estimation shows the characteristics of the corresponding parameters pairs,then the pair-matching method is conducted by combining it with estimated parameters mentioned above.Although the proposed method is computationally simpler than the conventional schemes,simulation results show that it can approach optimum estimation performance.     

一种基于Viterbi法的改进瞬时转速估计算法

针对无转速计的瞬时转速估计问题及现有方法在抗噪、抗临近阶次和实时性方面的不足,基于Viterbi算法提出了一种改进型瞬时频率估计(instantaneous frequency estimation,简称IFE)方法,并将其应用于变转速工况下滚动轴承的瞬时转速估计。将隐马尔科夫模型中的Viterbi算法引入转频估计,分析了某一时频平面中代价函数的计算次数;根据欧几里得距离函数的性质,提出了代价函数迭代循环停止的新型判定准则。该准则的优点在于可以快速搜索时频平面,寻找到最优的局部路径,提高了IFE精度和计算速度。通过仿真信号和实验数据对该算法进行验证。结果表明:改进后算法效率明显提高,和基于峰值搜索IFE方法相比,改进的Viterbi-IFE方法具有较高的精度和稳定性。     

基于瞬时频率估计及时频滤波的阶比分量提取

在虚拟式旋转机械特征分析的研究中，利用基于瞬时频率估计的阶比跟踪结合Gabor时频滤波实现了阶比分量的提取。实际测试验证了该方法可有效地实现旋转机械非稳定振动信号中各阶比分量的提取。该方法简单、有效，且只需用软件算法实现，有很好的应用前景。     

基于偏差分离估计的GPS整周模糊度快速求解

初始整周模糊度的求解是利用GPS精密相对定位和姿态测量的关键技术.提出一种初始整周模糊度在航快速解算方法,该方法由偏差分离估计技术实现.利用基线约束剔除不合理的整周模糊度组合,通过残差列表获取最优模糊度,并引入历史检测.实测数据分析表明,该算法运算效率高,可靠性高,适合整周模糊度的快速动态求解,在工程上有实用价值.     

基于多尺度线调频基稀疏信号分解的齿轮故障信号阶比分析

针对变转速齿轮箱故障振动信号调制边频带难以识别的问题,提出一种基于多尺度线调频基稀疏信号分解的阶比分析方法.该方法先采用基于多尺度线调频基的稀疏信号分解方法对齿轮箱振动信号进行分解,提取齿轮的啮合分量与调制边频分量,由啮合分量的时频分布曲线得到瞬时转频估计,再基于获得的瞬时转频对啮合分量与调制边频分量之和进行等角度重采样,将非平稳的分量信号转化为平稳信号,对重采样后的信号进行阶比分析,诊断齿轮故障.与传统的直接对齿轮箱故障振动信号进行阶比分析的方法比较,结果表明,提出的基于多尺度线调频基稀疏信号分解的阶比分析方法抗噪性强,调制边频带识别效果好.仿真算例与应用实例验证了本方法的有效性.     

基于瞬时频率熵的超声缺陷检测

根据超声无损检测中缺陷和噪声反射回波的瞬时频率的差别，提出利用超声信号瞬时频率在一移动窗内熵的信息，估计缺陷的时频位置。瞬时频率熵方法使得用Wigner—Ville分布表示超声信号时，既能利用Wigner—Ville分布的重要性质，又能实现缺陷的准确定位。对仿真数据和实际探伤数据的实验结果分析表明，瞬时频率熵方法不仅能够识别单个缺陷，也能有效地检测多个缺陷。     

基于改进MCSSD的时变系统模态参数识别

对于参数时变的多自由度系统,基于多尺度线性调频原子稀疏信号分解及多项式相位信号参数估计理论,提出一种时变系统的模态参数识别方法。该方法先对多自由度时变振动系统响应信号划分二进制动态时间支撑区并形成多尺度线性调频原子库,再按时间支撑区顺序提取节点频率,最后根据单模态响应信号的包络和瞬时频率估计值识别系统的模态频率。刚度和阻尼线性变化与周期变化2种情况下的参数识别仿真算例表明,所提出的方法具有较高的识别精度和重要的工程应用前景。     

色噪声下的信号频率估计:基于互高阶累积量的MUSIC方法

本文在互功率谱和高阶统计量理论基础上,提出了基于互高阶累积量的MUSIC方法.仿真结果表明,在混合色噪声背景下,该方法能够有效地抑制噪声,且具有良好的频率估计性能.     

基于高阶模糊度函数的内蕴模式分量瞬时频率计算

瞬时频率计算是关系到经验模式分解实用性的关键,但是传统瞬时频率的计算方法对于信号分析的准确性有很大的影响。尽管非平稳信号的频率变化率可以用有限次的多项式表示,而最大似然估计、最小二乘法等相位建模估计方法计算量大,因此对于内蕴模式分量计算得到的瞬时频率仍然存在一些问题,其中边界效应更为明显。提出采用高阶模糊度函数来进行相位参数估计的方法,对内蕴模式分量的瞬时频率进行计算,在此基础上构建Hilbert时频谱进行信号分析。应用高阶模糊度进行瞬时频率计算,可以减小计算量,提高瞬时频率估计的准确性。采用仿真和实际信号验证方法的有效性,研究表明此方法可以有效消除边界效应影响,提高Hilbert时频谱的可靠性。     

基于小波多分辨率分析的混沌去噪研究

基于小波多分辨率分析的思想,提出一种降低混沌信号噪声的方法.首先对一个混沌时间序列进行小波分析,得到信号在各个尺度上的不同特性;再对各个高频细节信号进行二次小波去噪;最后对二次小波去噪后的信号进行线性叠加,达到提取真实信号的目的.分别对Rossler系统产生的混沌序列和黄河年径流量混沌序列进行了仿真研究,结果表明了该方法的有效性.