一种基于平坦测度的瞬态信号检测技术

在感知音频编码中,需要对出现瞬态信号的帧进行特殊处理,其前提是合理地检测出瞬态信号。基于瞬态信号的时域和频域特点,提出一种利用信号的平坦测度作为判决函数的时-频瞬态检测方法。通过MATLAB软件仿真测试,此方法在多数测试音乐中的漏检和误检数量较少,且算法复杂度较低。与已有的瞬态检测方法相比,此方法在漏检和误检方面有所改善,且算法复杂度随着瞬态信号的明显程度自适应的变化,具有检测准确度高、算法简单等优点。     

基于光幕靶的亚音速弹和预制破片速度测量算法

针对亚音速弹和预制破片的速度测量,本文基于光幕靶和数据采集卡组成的弹丸测速系统,研究了一种弹形信号识别算法和测量结果处理算法.对亚音速弹,算法依据分拣电平和信号时间宽度大小,能很好地识别出弹形信号和冲击波信号;对预制破片,算法依据过靶信号脉冲宽度与两靶输出信号的时间间隔,识别出预制破片的过靶信号.通过对弹形信号的相关分析处理,即得到弹丸穿过两个光幕的精确飞行时间,进而确定出弹丸速度.经实弹射击验证,算法准确有效,满足靶场测试要求.     

《谐波小波在动不平衡信号提取中的应用》

根据谐波小波的相位锁定、窄带分析功能以及在时域具有明确的表达式的特点,给出了基于谐波小波的自适应滤波方法及算法。该方法根据信号的相关性,通过谐波小波与振动信号在时域的相关运算,从而提取出动不平衡信号。基于Labview开发系统进行仿真和应用试验,结果表明：通过谐波小波自适应滤波,能够精确提取动不平衡信号。该滤波方法简单、实时性好,可满足高精度动平衡测试的要求,具有较强的应用价值。     

矢量网络分析仪时域功能及应用

矢量网络分析仪通常用来分析被测件的频域参量,为介绍时域测试并推广其应用,采用了具有时域功能的矢网来对电缆进行具体测试。结合实例介绍了时域功能在电长度测试、电缆性能判定及电缆故障定位等方面的应用,并就时域测试时矢网的参数设置和误差来源进行说明和分析。实验结果表明:用该方法分析电缆时域特性简单方便、结果直观、数据可靠。     

工况模态分析的EMD方法

EMD（Empirical Mode Decomposition)算法1995年由NASA海洋水波实验室提出，本质上是一种将时域信号按频率尺度分解的数值算法，对于线性时不变系统，它可以从时域信号中直接提取具有不同特征时间尺度的内禀模式函数（IMF,Intrinsic Mode Function)，分解得到的IMF s之间具有正交性，且分解唯一，本文以此为基础，将NExT(Natural Excitation Technique)方法推广到多点随机激励下的复模态情况，对多自由度线性系统实测响应信号的互相关函数进行EMD分解，并进而实现模态参数的辨识。     

转子图像空时域增强与振动测量方法研究

提高视觉测振精度的主要因素取决于单位周期内采集图像的样本数量以及图像中振动目标边缘的清晰度，但工业相机有限的采集频率和固有的分辨率会导致最终获得的时序位移信号因空时域信息丢失而出现明显的偏移误差。因此提出一种转子图像空时域增强与振动测量方法。通过视频插帧算法在相邻的两个样本图像之间插入一个拟合样本，从而增强单位周期内采集的样本数量。为了缓解采集的低分辨率图像中存在模糊、失真、噪点等现象，利用超分辨率重建算法恢复图像内的高频信息。在权衡算法耗时和计算资源损耗后，将视频插帧和视频重建进行任务集成，实现两个模型任务的特征信息共享。在自制的高速振动转子图像数据集中进行测试的试验结果表明：与当前的先进算法相比，本文构建的模型提高了0.3 dB,相应的轻量级模型在降低模型参数17.9%的同时比先进的模型任有更好的重建精度。两种采样频率下测得的时域与频域信号显示，所提出的算法获得的振动信号具有更好的周期性和稳定性。     

结合CPLD测时的改进互相关算法在红外测速系统中的应用

为了解决直接采用传统互相关算法计算炮弹过靶时间差计算量大而不利于实时测量的问题,提出了一种结合CPLD的改进的互相关算法计算炮弹穿过两靶的时间差的方法.在分析炮弹穿过光幕时信号变化过程的基础上,设计CPLD测时模块测出弹丸过靶的时间差的估计值,根据CPLD测时结果筛选出参与互相关测时的相应时间段的信号,再进行互相关分析从而得出炮弹过靶时间差,计算出速度.最后通过MATLAB对仿真信号进行分析,表明采用改进的互相关算法不仅具有较少的计算量且有较高的精度.     

基于小波变换的反卷积技术

为了提高薄层复合材料超声无损检测(UNDT)中A扫描信号时域分辨率,提出一种基于小波变换多分辨率分析的反卷积技术新方法。针对传统反卷积技术在信噪比(SNR)降低时提高时域分辨率能力有限以及稳定性较差的缺点,将小波变换应用到反卷积技术中,对超声脉冲回波信号进行不同频带内分解,选取其中一个低频带内信号单支重建后,将传统反卷积技术应用到所选信号进行处理。计算机模拟和实验结果表明,与传统反卷积技术相比,该方法在提高时域分辨率（特别是低信噪比时）能力方面有较大改观。     

爆破震动测试信号预处理分析中趋势项去除方法研究

基于经验模态分解(EMD)、小波法、最小二乘法分别研究了爆破震动测试信号中趋势项的去除算法, 并对三种方法去除趋势项效果及重构信号的时频特征进行对比分析。研究表明:小波法、最小二乘法去除测试信号趋势项时需预先设置先验的分解函数基, 而EMD 法在处理具有短时非平稳特性的爆破震动信号时具有自适应性, 因此工程爆破震动测试信号预处理分析中采用EMD 法能够更为有效地消除趋势项, 提高信号时域和频域分辨率, 对准确提取爆破震动时频特征具有重要参考价值。     

基于希尔伯特变换的信号解调算法及其在飞机供电特性参数测试系统中的应用

电压调制幅度、频率调制幅度和畸变频谱是对飞机机载电源系统供电特性参数进行测试时与信号调制相关的重要参数。为了更好地测试这些参数,提出了一种基于希尔伯特变换原理的数字解调算法,可以将采集的幅度或频率调制信号进行解调分析;同时,构建了一套飞机供电特性参数测试系统,将解调程序与硬件设备结合,通过程序控制数据采集卡对机载电源信号采样与解调分析;设计了实验对波形发生器产生的调制信号进行采样与解调,验证了该系统具有良好的效果,可以应用于飞机供电特性参数的测试中。     

Crazy Climber算法与重采样技术在消除多普勒效应及列车轴承诊断中的应用

为了提高高速列车道旁轴承状态监测的准确性和可靠性,提出了一种消除信号中多普勒效应的方法。该方法首先应用短时傅里叶变换-Crazy Climber算法求取信号瞬时频率估计,然后结合基于运动学模型的时域重采样原理对信号重采样,重采样得到的信号就是消除了多普勒效应的信号。阐述了短时傅里叶变换-Crazy Climber算法以及时域重采样原理,并与现有方法进行了比较。仿真和实验结果表明,上述方法在去除信号多普勒效应方面具有良好的效果,且易于在道旁轴承监测和故障诊断中实现。     

偏时域相干算法在自适应滤波器中的应用

在分析偏时域相干算法的基础上，提出了一种新的自适应滤波方法，该方法能够将复合信号中各信号分量进行分离，并自动调整输入信号的参数，使分离出来的信号误差达到最小的信号处理系统，它可以定量分离具有复杂频率成分且频带可互相重叠的信号分量，能对组成混合信号的各个信号分量进行定量的分析，而无论这些信号分量是有用信号还是噪声信号，并能够把组成混合信号的各信号分量进行分离。理论分析和计算机仿真均表明该算法具有较快的自适应跟踪能力和较好的稳态性能，可以很好地应用于信号分离系统中。     

一种弱故障特征信号的提取方法及其应用研究

由S变换推导出的时序分解算法可以将一个任意的初始时间序列变换成一组突出时间序列局部信息的二维时间序列，该时序分解的可逆性表明了它可用于时域信号的滤波与特征提取。希尔伯特变换可有效地对时域信号进行解调，其实质是对原始信号作一次特殊的滤波。综合前述两种变换的优点，提出了结合希尔伯特变换及时序分解的弱故障特征信号提取算法，采用数值仿真实验及齿轮故障诊断进行了验证，结果表明，此种方法能有效地提取混在强背景信号中的弱故障特征信号。     

基于组合辛普森积分的振动测试时域积分方法

针对振动测试的时域积分问题,研究了一种组合辛普森积分方法。该方法将振动测试数据序列分成奇数序列和偶数序列,结合牛顿-莱布尼兹公式和辛普森公式,得出了每个点的积分计算递推公式。奇偶积分序列组合,就可得到整体的积分波形。通过Matlab提供的地震波测试数据,进行了验证实验,证明了算法的有效性;并且该算法具有极高的计算精度,它的截断误差达到了采样步长的4阶无穷小,适于振动测试时域积分应用。     

基于FFT算法的轧钢机振动故障诊断系统

大型机械设备的正常运行的重要性逐渐被大家所认识,基于FFT频谱分析与频谱图显示的原理对轧钢机的振动信号分析,FFT是计算离散傅里叶变换的一种重要的计算公式,频域分析的编程中以FFT算法为基础,在对时域波形进行采样后,经过FFT处理离散数据,最终得到相关量的频谱图,经过频谱分析后,提出机械零部件出现故障时的信号特征,并成功诊断故障所在。     

非整数时延相位补偿的时域平均技术

从时域平均中误差的产生、相位累积误差原理等方面对已有的时域平均算法进行了深入的分析,在此背景下,提出了一种可以在理论上彻底避免相位累积误差的方法--非整数时延相位补偿.在提出该方法之初,对非整数时延在离散信号处理中的物理含义进行了详细的分析,进而给出了有限长序列的非整数时延的实现方法以及序列周期延拓带来的截断误差机理分析.然后,在已有时域平均算法的基础上,通过引入非整数时延相位补偿的方法避免了相位误差,得到了无相位误差的时域平均算法.最后,通过仿真对比实验,证明了这种有限长非整数时延的时域平均算法在理论上可以获得比现有时域平均更好的性能.     

滚动轴承振动加速度信号积分测试技术研究

滚动轴承出厂时需要根据国家标准进行振动检测。对滚动轴承的振动进行测量的方法主要是采用速度型测振和加速度型测振。由于速度型测振仪和加速度型测振仪所采用的传感器不同,两者的测量结果有相关性,但测量结果并不一致。传统的轴承测振仪采用模拟电路,对加速度信号进行准确积分,难度较大;随着计算机测量技术的迅速发展,运用数字量测试和积分技术,可以采用对加速度信号进行积分得到速度的方法进行测试。通过对轴承的加速度信号进行积分,进行振动速度测量,可以在同样的测试条件下对轴承的振动加速度和振动速度进行比较,具有实际应用价值。本文采用数字量测试技术,以深沟球轴承为研究对象,对加速度积分算法进行研究,利用MATLAB和Lab VIEW软件编写了数字滤波器和时域积分算法,减去了时域积分产生的趋势项,降低了趋势项误差。通过实际测量实验,所得结果与轴承行业所用的标准精密模拟积分器所得结果具有较好的一致性,可以满足轴承振动速度测量的需要。     

动态测试的数据处理(三)

相关分析基础 1.相关分析的意义与作用动态测试数据及其测试误差表现为测试时间的函数,这是它区别于静态测试的基本特点。不仅如此,前两讲还阐明,自相关性也是它们之间在统计特性上的基本区别。因为对常量的多次重复静态测量的势据虽然也随测试时间而变化,但是却是相互独立的。因此,相关分析方法在动态测试数据处理及其测试误差分析中具有重要作用。它属于时域上的分析方法。     

自适应串扰噪声消除技术在小孔径钻孔超声波检测中的应用

介绍了一种基于自适应滤波的噪声消除技术,分析了超声波用于小孔径钻孔检测中存在的同频串扰噪声的生成原因以及它对测量的影响,并对串扰噪声信号和待测信号进行建模;介绍了自适应噪声对消的原理,并针对应用给出了定步长自适应噪声的消除算法以及改进后的变步长自适应噪声消除算法,对两种算法在自适应学习速率上进行了比较,并给出经自适应去噪后的信号和原始信号的对比结果。     

一种检测低信噪比响应信号的广义维纳滤波方法

根据所测动态响应信号拟合系统模型时,一个重要的问题是:在低信噪比的情况下如何提高系统参数的估计精度。采用线性平均方法能适当提高信噪比,但在一般试验条件下,据此所获得的部分系统参数仍具有较大的误差。本文采用了时域广义维纳滤波方法对测取的动态信号进行预处理,以尽可能少的激励次数,从较高的背底噪声中检测出真实信号。文中还说明了适用于工程系统测试中噪声功率估计的滤波器分组方法。以悬臂梁的模态测试及分析为例,检验了该方法的有效性。试验表明,作振型分析时,因测点信号信噪比低而导致数据误差大的问题得以解决,这对实验模态分析是具有重要意义的。所完成的计算机-FFT 谱分析器信号预处理程序有很大的实用价值。