基于双线性时间-频率分布的瞬时信号探测技术

针对复杂背景条件下瞬时信号的探测,提出一种新的无混叠双线性时间-频率分布方法,该方法能够避免常用的双线性时频分布中的频率混叠与信息丢失,有效减小交叉项干扰,而且具有较高的时频分辨率.通过数字模拟实验与齿轮箱故障信号检测,验证了新的双线性时间-频率分布对复杂信号中瞬时分量的探测效果.     

双线性时间序列模型的参数辨识

导出了双线性时间序列模型参数预报误差估计的递推算法，采用伴随常微分方程的稳定性分析方法分析了双线性模型的ｍ－可逆性对可预报误差估计算法收敛性的影响，并给出了相应的仿真示例。     

基于时间-空间变换的超声导波检测新技术研究

超声导波的频散和多模态特性,对超声导波检测的效果和检测范围有很大的影响.在分析超声导波时间-空间传播特性基础上,建立了超声导波检测的空间表述模型.由于考虑了导波传播过程中的频散特性,空间表述模型减小了频散对导波检测波形的影响,提高了检测系统分辨率,并可以直接获得结构中特征体信息,如端面、缺陷的位置等.实验结果表明,该技术可以大大提高超声导波检测范围和检测效果.     

双线性变换法的预畸变

主要介绍在数字信号处理上常用的设计IIR滤波器的方法——双线性变换法及其预畸变原理,并结合实例说明预畸变的应用。     

往复机械特征频段信号的解调分解及其应用

提出了往复机械特征频段加速度信号的调幅调频模型,并基于此模型用标准解调法Ｈｉｌｅｒｔ变换法推导出了特征频段加速度信号的解调分解公式。分析和解调测试说明,提出的解调分解方法可成功地实现对特征频段加速度信号的解调分解。在往复机械诊断中的运用实例说明,特征频段信号经解调分解获得的新参量对往复机械的故障诊断是有意义的。     

双线性时间序列模型高阶矩的渐近性质

讨论了一般双线性时间序列模型BL（R，r,Q,q）的高阶（2u阶，u=1，2，…）平稳解存在的充分条件，并证明了高阶矩估计量的相和性和渐近正态性。     

基础频响有理近似的稳定性和识别:离散时间的递归算法

基础频率响应的离散时间有理近似是构建基础振动分析的时域递归算法的起点,离散时间有理近似的稳定性和精度决定时域递归算法的稳定性和精度。该文采用双线性变换法从基础频响的连续时间有理近似获得离散时间有理近似,避免离散和连续时间频率相等情况下由于离散时间有理近似的周期性而产生的高频尾部丢失和混叠现象,保证离散和连续时间有理近似的稳定性和精度一致。基于部分分式展开,获得的离散时间有理近似分别实现为直接型和并联型时域递归公式。通过分析几个典型基础振动问题并与Wu-Lee集中参数模型结果进行对比验证了双线性变换的有效性。     

双线性变换时域图在机车柴油机故障诊断中的应用

提出了一种新的故障诊断方法,双线性变换时域图法,定性地判断机车柴油机机组是否存在故障,解决了常规诊断方法难以解决的问题,取得了良好的效果。该方法是对常规方法有效的补充。     

FPGA双线性插值图像变换系统的设计与实现

运动目标模拟作为一种系统仿真技术是研究图像的检测、跟踪以及图像导引装备的基础技术.该设计通过FPGA对输入图像的实时运算实现对图像的缩放、平移、旋转等变换,并在VGA监视器上显示,为图像识别、跟踪提供背景模拟.在FPGA中实现实时算法使得系统不再依赖DSP进行信号处理,大大降低了成本并缩减了系统体积.     

时间-小波能量谱在滚动轴承故障诊断中的应用

为滚动轴承故障诊断提供了一种新途径，针对滚动轴承故障振动信号的特点，构造脉冲响应小波，采用连续小波变换的方法来提取滚动轴承故障振动信号的特征，在此基础上提出了一种滚动轴承故障诊断方法：时间-小波能量谱自相关分析法。通过对滚动轴承具有外圈缺陷、内圈缺陷的情况下振动信号的分析，说明时间-小波能量谱自相关分析法不仅能检测到滚动轴承故障的存在，而且能有效地识别滚动轴承的故障模式。     

时频域滤波方法及其在颤振信号处理中的应用

采用自适应时频分析方法并通过理论分析和数字仿真完成了相应的数值特性与应用特性研究。根据颠振试验的原理和观测信号特点,将所提出的两种时频域滤波算法引入到了飞机结构亚临界响应分析的颠振边界预测研究当中,即通过联合时频分析(JTFA)与时频域滤波提取有效信号再进行模态参数提取与颠振边界预测,取得了预期的效果。     

振动信号短时功率谱时-频二维特征提取方法及应用

提出了一种基于图像处理技术的信号短时功率谱时一频二维特征提取方法，构造了一组对早期故障比较敏感的无量纲特征指标βm，δx和δ∑。理论分析和应用实例表明：这些特征参数比较全面地反映了信号中早期异常冲击成分的酝酿和发展，可有效地应用于旋转机械状态监测。     

多分量振动信号时频分析与应用研究

定义了一种新的L．Cohen类时频分布的动态组合核函数，并给出了设计方法。该核函数基于信号特征，在模糊面内核函数是动态和可变的，克服了固定形式的核函数只能分析单一信号的缺点，能同时分析由单频率信号、脉冲信号和多个线性调频信号组成的多分量信号。在机械设备故障诊断中，核函数的参数随机械运动参数的变化而变化，可同时提取旋转机械的谐波分量和脉冲信号，处理机器变速过程中的转速调频、零件冲击和固有频率等的多分量振动信号的识别。仿真和实例分析表明：动态核函数能很好地去除交叉干扰项，提高分辨率，同时又证明了该方法的实用性和有效性。     

噪声和振动信号的谐波小波时频表示

谐波小波变换的时频表示方法应用于持续时间、带宽和采样率差别很大的多种目标的噪声和振动信号处理当中,将其结果与基于STFT方法的结果进行了比对,并给出了其在不同应用场合的参数。结果表明,谐波小波方法用于信号的时频表示,具有很好的灵活性和突出的性能优点,有较好的应用前景。     

基于匹配追踪算法的立井爆破信号时频特征提取

在对立井爆破过程中井壁振动信号进行准确采集的基础上,采用匹配追踪（matching pursuit,MP）算法建立Gabor原子库,实现了爆破信号重构分量和残差分量的有效分离。通过信号短时傅里叶变换（short time Fourier transform,STFT）和魏格纳分布（Wigner-Ville distribution,WVD）对重构信号的时频分析及霍夫(Hough)变换时频聚集性对比,验证了WVD时频分析的优势。结果表明:MP-WVD组合信号分析方法对信号变化的适应性强,能够精确捕捉信号的局部细节,适合用于爆破信号非线性时频特征的提取过程。可为爆破方案调整和参数优化提供参考。     

近似算法在并行计算中的应用

在发现关联规则的并行算法中,候选项目集在各个处理器节点之间如何划分,以使各个节点负载平衡,是一个非常关键的问题。本文通过引入近似算法,简单而有效解决了上述问题。最后,对引入近似算法后的算法复杂度给出了较为详细的分析。     

广义解调时频分析方法在调制信号处理中的应用

介绍了一种新的信号处理方法-基于广义解调的时频分析方法,并将这种方法应用于调制信号的处理。广义解调时频分析方法采用广义解调将时频分布是曲线的信号变换为时频分布是平行于时间坐标轴的直线的信号,然后采用最大重叠离散小波包变换（Maximal overlap discrete wavelet packet transform,简称MODWPT）对广义解调后的信号进行分解,得到若干个瞬时频率和瞬时幅值都具有物理意义的单分量信号,再对各个单分量信号进行逆广义解调,进一步求出瞬时频率和瞬时幅值,从而得到原始信号完整的时频分布。采用广义解调时频分析方法对调幅-调频信号进行了分析,结果表明该方法能有效地提取调幅-调频信号的调制信息。     

改进谐波小波及其在振动信号时频分析中的应用

针对谐波小波在时域衰减速度慢的缺点,对其在频域进行光滑化处理,得到了性质更好的改进谐波小波。由于采用光谱化方法只能得到改进小波在频域的表达式,因而采用基于FFT的算法对它进行计算。针对振动信号一般舸样点较多的特点,采用计算等间隔小波系数的方法以减少计算量。以改进谐波小波对某新型导弹空中点火试验的振动信号进行了时频分析,并采用计算时频图等高图的方法以消除大部分无用的信息,得到了振动信号的高清晰时频图。     

近似熵在声发射信号处理中的应用

为研究在载荷作用下,结构裂纹声发射信号的变化特征,提出了将一种最近新发展起来的度量序列复杂性的统计方法--近似熵引入到结构裂纹声发射信号的研究中.介绍了近似熵的概念及性质,并对仿真声发射信号和预制裂纹钢管在静载下的声发射实验信号进行了近似熵计算分析,结果表明,近似熵在表征信号的复杂性方面有明显的效果,从而为声发射信号分析提供了一种很有效的新方法.