舰船辐射噪声谱特征提取方法研究

针对目前对水下目标检测和识别的时效性要求越来越高,提出来一种快速而有效,适合工程应用的拟合功率谱新方法,并在此基础上提取连续谱特征。采用分段拟合和固定拟合横坐标的结合方法,提高实时性,通过实测数据的MATLAB和CCS仿真验证了方法的可行性及时效性。     

基于多小波能量谱与SVM的导弹惯性器件故障预报

针对利用时域信号进行故障预报精度低的问题,提出一种基于多小波能量谱与支持向量机(SVM)的故障预报方法.该方法以信号在多小波域上分解形成的能量谱作为故障的诊断特征,通过距离评测准则选取最优多小波能量谱特征子集.最后将最优特征作为样本训练支持向量机.利用训练后的SVM进行故障预报,试验结果表明多小波能量谱能更有效地反映惯性器件故障特征,利用SVM与多小波能量谱结合可以得到更好的预测精度.     

基于谐波小波的舰船辐射噪声线谱提取方法

针对传统方法在低信噪比情况下难以准确提取舰船辐射噪声线谱成分的问题,提出一种基于谐波小波变换的高分辨线谱提取方法。通过对舰船辐射噪声信号进行谐波小波变换,将其正交、无泄漏地分解到相互独立的频段上,提取线谱所在频段的谐波小波系数且将其它频段置零,进而在时域重构出线谱信号,实现信号与其它成分的分离。实验分析结果表明:该方法对背景噪声有较好的抑制作用,提取微弱线谱信号的能力和精度优于FFT分析方法,比传统FIR滤波器方法性能提高了约5dB,有利于辐射噪声特征线谱的提取。     

基于小波包能量谱与主成分分析的轴承故障特征增强诊断方法

滚动轴承出现损伤时,采集的振动信号呈非平稳性,采用一般的时域和频域分析方法不能准确提取出振动信号的故障特征。根据小波包多分辨、精细化的分解特性,提出一种基于小波包能量谱与主成分分析（PCA）方法的滚动轴承故障诊断算法。将振动信号进行小波包分解,得到重点频率段信息的能量谱,提取能量谱作为特征向量;利用PCA方法对特征向量降维并减小噪声信号的干扰,获得增强的故障特征;利用层次聚类方法和改进的模糊c均值聚类算法对不同类型的滚动轴承故障进行识别,两种聚类方法都准确地识别出了不同的故障类型。实例验证结果表明,所提方法能够有效地提取振动信号中的有用故障特征,实现轴承故障类型的精确诊断。     

舰船辐射噪声调制度对调制谱的影响

基于调制谱理论和舰船辐射噪声是高斯过程的假定,把调制谱谐波信号与非谐波分量分别当作信号与噪声,定量地讨论了调制系数与调制谱谐波信号信噪比的关系,分析了背景噪声对调制谱谐波信号信噪比的影响。     

一种水下目标辐射噪声调制特征提取方法

水下目标辐射噪声的调制信号携带许多重要特征信息,本文在现代信号处理理论的基础上对其调制特征提取方法进行了探讨。首先,利用小波变换和多分辨率分析理论,提取水下目标辐射噪声的调制包络;然后选取具有明显调制特征的特定频段数据对其进行112维谱分析,得到了辐射噪声的谐波信息。该方法结合小波变换与高阶谱理论对调制谱进行提取,可同时利用小波的消噪和高阶谱对高斯噪声的天然抑制性。对实测噪声数据进行的仿真结果表明,该方法可以有效提取噪声中的动态调制信息且抗噪性良好,具有很好的应用前景。     

基于小波包的炮架振动响应信号能量分析

针对炮架结构优化中固有频率提升目标不明确的问题,结合实弹射击响应试验,提出了一种基于小波包的结构振动信号能量分析方法。针对炮架振动响应数据采集问题,设计了一种结构振动响应测试系统,结合舰炮实弹射击响应试验,采集到了炮架的结构响应数据;基于炮架固有频率选择频带宽度,采用小波包对振动响应信号进行分解,求得振动信号在各个频带内的能量分布情况;根据振动信号的能量频带分布特性,给出炮架结构优化后的一阶固有频率目标范围。试验和信号分解分析结果表明,炮架振动能量主要集中在低频段,且在炮架的模态修改中,模态的提升需要避开振动能量较高的频带范围。该方法能够为炮架的结构设计和优化确定目标和优化方向。     

基于小波能量谱的舰船磁异常检测算法

针对低信噪比下舰船磁异常检测失效问题,提出基于小波能量谱的舰船磁异常检测算法。该算法根据磁异常信号小波能量谱特点,构造了能量检测特征量,设计了随背景动态变化的检测阈值,通过判断能量检测特征量多次大于检测阈值实现对磁异常信号的检测。仿真算例表明,基于小波能量谱的舰船磁异常实时检测算在低信噪比下能够有效完成检测,当信噪比为-4 dB时,检测概率达到96.7%,实时性较好。     

小波分析在路面反映谱中的应用

小波分析处理车辆振动响应信号,可有效降噪,通过路面反映谱分析路面不平度.用3阶Daubechies小波滤波器对采样信号多尺度一维小波进行分解,再对信号中的低频部分单支重构.当尺度为9时,得到降噪后的信号.该信号既维持原信号采样点数目,且时域空间具规律性,时域响应具平稳随机特征.     

多层复合装药爆炸冲击波信号能量谱

为研究多层复合装药爆炸冲击波在不同频段内的能量谱特性,进行了不同长径比多层复合装药的爆炸试验。利用小波包分析原理分析爆炸试验测得的冲击波压力信号,获得不同长径比复合装药的冲击波压力信号能量谱,得到了不同频段内冲击波压力信号的能量谱特征规律。结果表明：复合装药的冲击波能量谱值随装药长径比的增加而增加,冲击波能量主要集中在低频段,不同长径比复合装药爆炸冲击波具有不同的能量分布且各频段的能量差异明显;近距离及大长径比复合装药爆炸冲击波的低频段能量具有较大的能量增长百分比,内外同时起爆时多层复合装药的冲击波压力信号总能量是中心起爆的1.55倍。研究结果可为复合装药结构下毁伤威力可控战斗部的设计及毁伤效能评估提供参考。     

舰船辐射噪声功率谱特征提取方法研究

基于分段最小二乘曲线拟合方法,提出了一种的提取舰船噪声信号功率谱中线谱特征的新方法,通过一种新的坐标变换,用最小二乘曲线拟合方法精确提取了连续谱特征,将连续谱特征和线谱特征组合得到了舰船噪声的功率谱特征。利用BP神经网络对海上实录的两类目标噪声进行了分类识别,实验证明了方法的有效性,识别率达到90%以上,分类效果很好。     

基于小波包变换的复合材料分层缺陷信号特征分析

通过自行设计的超声波检测系统对模拟分层试样进行实验,提取出缺陷信号,并对缺陷信号进行频域分析,在此基础上进行了基于小波包乏换的缺陷信号特征提取和BP神经网络识别。通过“能量-缺陷”的信号特征提取方法,比较不同分层位置之间的信号特征,得到一些有用的数据和信息,为复合材料的质量评估提供了重要的参考依据。     

小波变换降噪技术及其在Matlab中的实现

小波降噪含模极大值、尺度空间滤波、域值滤波三种方法.域值滤波法只对低频部分进一步分解,不考虑高频部分,因而用小波函数进行处理.域值滤波方法的处理过程为:对信号进行小波分解;小波分解高频系数的域值量化;信号重组.对潜艇获得的测量方位信号仿真结果分析表明,该方法可行.     

功率谱分析方法在引信系统中的应用研究

从引信系统信号处理角度出发，介绍了各种谱估计的方法，着重分析了现代谱估计的理论、方法和应用；讨论了作为参数模型谱估计中经典的方法AR谱分析方法和非参数谱估计的典型方法MUSIC法和特征向量估计法的处理过程，并对各种谱分析进行了比较，指出用现代谱分析处理引信系统探测信号的优点。     

基于功率谱对消的时域相关认知跳频谱检测算法

认知跳频技术将认知无线电运用到跳频通信中,通过检测认知跳频频谱中的“频谱空穴”来更新跳频点集,避免频点碰撞,提高频谱利用率。针对频谱检测中的时域相关算法因噪声和授权信号的存在,导致频谱空穴的判定门限难以确定,从而使占用信号的检测概率较低的问题,提出了一种基于功率谱对消的时域相关算法来检测跳频谱。与未经过功率谱对消运算的传统时域相关算法相比,该算法能有效提高信号的检测概率,具有实时性好、克服白噪声不确定性、抑制授权信号干扰的优点。理论分析与仿真结果表明,基于功率谱对消的时域相关算法优于传统时域相关算法。     

小波分析在信号消噪中的应用

用小波分析进行信号消噪常用多尺度小波变换和小波包变换.多尺度小波变换是将信号分解成高频和低频成分,低频包含信号的主要性能,高频含较多噪声,将高频平滑后再重建即可消噪.其消噪处理有强制、默认阈值和给定软/硬阈值3种方法.小波包变换消噪是将信号的小波包分解、计算最佳小波包基、分解系数的阈值化处理及重构原来信号实现消噪.并给出了几个Matlab消噪函数:多尺度一维小波分解和重构wavedec及waverec、消噪默认阈值ddencmp和消噪函数wdencmp;小波包变换的ddencmp 和wdencmp函数.试验表明,此方法具有较高的有效性和实用性.     

一种基于小波分频带统计特征的舰船分类识别方法

为了有效提高舰船目标的识别率,提出了一种基于小波分频带统计特征的舰船分类识别方法。该方法利用小波变换分别提取了舰船辐射噪声带内信号的小波模极大值和带外信号的分频段能量两类特征,并将两类目标特征的联合量作为舰船的目标特征用以识别舰船目标。同时利用实测海录58组舰船的辐射噪声数据对上述舰船目标特征的分类识别方法进行了验证,结果表明,利用联合特征对目标的检测概率可以达到97%以上。     

基于小波谱失真测度的语音质量评估

语音质量评估常用于通信对抗装备试验中,但现有客观评估方法无法满足试验的需要,限制了它的适用领域。通过分析小波理论与客观评估手段,提出了利用小波谱失真测度(WSDM)客观评估语音信号通信质量的方法,定义了小波谱失真测度,并给出了小波谱失真测度的计算公式,实验结果表明,与MFCC谱失真测度和BARK谱失真测度相比,用小波谱失真测度客观评价语音信号的通信质量可以提高主客观评估的相关度。