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Anti-aliasing nonstationary signals detecion algorithm based on interpolation in the frequency domain using the short time Fourier transform 被引量:7
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作者 Bian Hailong Chen Guangju 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2008年第3期419-426,共8页
To eliminate the aliasing that appeared during the measurement of multi-components nonstationary signals, a novel kind of anti-aliasing algorithm based on the short time Fourier transform (STFT) is brought forward. ... To eliminate the aliasing that appeared during the measurement of multi-components nonstationary signals, a novel kind of anti-aliasing algorithm based on the short time Fourier transform (STFT) is brought forward. First the physical essence of aliasing that occurs is analyzed; second the interpolation algorithm model is setup based on the Hamming window; then the fast implementation of the algorithm using the Newton iteration method is given. Using the numerical simulation the feasibility of algorithm is validated. Finally, the electrical circuit experiment shows the practicality of the algorithm in the electrical engineering. 展开更多
关键词 nonstationary signal INTERPOLATION ANTI-ALIASING short time fourier transform stft iterative algorithm.
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基于STFT-SE-CNN多通道特征融合的水电机组故障诊断
2
作者 魏学锋 姬升阳 +4 位作者 刘志辉 鹿明明 徐恺 肖龙 李超顺 《水电能源科学》 北大核心 2025年第5期187-191,共5页
针对基于单一传感器的水电机组故障诊断模型易导致有效信息的遗漏不利于机组状态的准确识别问题,提出了一种基于STFT-SE-CNN多通道特征融合的水电机组故障诊断模型。即首先将多个传感器数据通过短时傅里叶变换转换(STFT)为二维时频特征... 针对基于单一传感器的水电机组故障诊断模型易导致有效信息的遗漏不利于机组状态的准确识别问题,提出了一种基于STFT-SE-CNN多通道特征融合的水电机组故障诊断模型。即首先将多个传感器数据通过短时傅里叶变换转换(STFT)为二维时频特征图,再利用卷积神经网络(CNN)提取不同通道的深度故障特征;然后通过SE注意力机制对特征进行加权的方式进行多通道特征融合,并将融合后的特征展平输入分类器获得故障诊断的结果;最后在帕德博恩轴承数据集和工业实际数据集上进行试验验证。结果表明,所提模型相比于其他模型具有更高的诊断精度,在实际的水电机组故障诊断中具有辅助判断的作用。 展开更多
关键词 水电机组 故障诊断 短时傅里叶变换 注意力机制 卷积神经网络 多通道特征融合
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FM interference suppression for PRC-CW radar based on adaptive STFT and time-varying filtering 被引量:9
3
作者 Zhao Zhao Xiangquan Shi 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2010年第2期219-223,共5页
The influence of frequency modulation (FM) interfer- ence on correlation detection performance of the pseudo random code continuous wave (PRC-CW) radar is analyzed. It is found that the correlation output deterior... The influence of frequency modulation (FM) interfer- ence on correlation detection performance of the pseudo random code continuous wave (PRC-CW) radar is analyzed. It is found that the correlation output deteriorates greatly when the FM inter- ference power exceeds the anti-jamming limit of the radar. Accord- ing to the fact that the PRC-CW radar echo is a wideband pseudo random signal occupying the whole TF plane, while the FM in- terference only concentrates in a small portion, a new method is proposed based on adaptive short-time Fourier transform (STFT) and time-varying filtering for FM interference suppression. This method filters the received signal by using a binary mask to excise only the portion of the TF plane corrupted by the interference. Two types of interference, linear FM (LFM) and sinusoidal FM (SFM), under different signal-to-jamming ratio (S JR) are studied. It is shown that the proposed method can effectively suppress the FM interference and improve the performance of target detection. 展开更多
关键词 interference suppression frequency modulation in- terference adaptive short-time fourier transform stft time- varying filtering pseudo random code continuous wave (PRC-CW) radar.
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基于STFT-ECA-ResNet18网络模型的滚动轴承变负载故障诊断 被引量:3
4
作者 路近 王志国 刘飞 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2024年第2期122-128,共7页
针对传统方法处理变负载轴承故障诊断时存在的自适应能力弱,模型泛化性差的问题,提出了一种改进的基于深度残差网络的故障诊断方法。首先,将采集到的一维时间序列信号进行短时傅里叶变换得到二维时频数据,再利用二维卷积神经网络从变换... 针对传统方法处理变负载轴承故障诊断时存在的自适应能力弱,模型泛化性差的问题,提出了一种改进的基于深度残差网络的故障诊断方法。首先,将采集到的一维时间序列信号进行短时傅里叶变换得到二维时频数据,再利用二维卷积神经网络从变换后的数据中提取特征。然后,通过高效通道注意力机制获取通道全局信息并对其权值进行调整,以增强改进网络模型的泛化能力,使其在变负载工况下分类效果得到提高。最后,通过仿真对所提方法进行了验证,结果表明相比传统方法诊断效果改进明显。 展开更多
关键词 故障诊断 网络模型泛化性 短时傅里叶变换 深度残差网络 变负载
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基于SSTFT与KSVD的异种材料FSW在线监测
5
作者 龙海威 张佳莹 +3 位作者 刘锐 孙屹博 魏晓 杨鑫华 《焊接学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期77-84,共8页
异种材料轻量化结构是航空航天、铁路、汽车等领域的关键技术和研究热点之一,搅拌摩擦焊(FSW)是连接异种材料的有效方法,由于异种材料物理和化学性质的不同,容易在焊接过程中产生缺陷.针对铝合金与碳纤维增强热塑性塑料(CFRTP)搅拌摩擦... 异种材料轻量化结构是航空航天、铁路、汽车等领域的关键技术和研究热点之一,搅拌摩擦焊(FSW)是连接异种材料的有效方法,由于异种材料物理和化学性质的不同,容易在焊接过程中产生缺陷.针对铝合金与碳纤维增强热塑性塑料(CFRTP)搅拌摩擦焊(FSW)缺陷监测提出了基于同步压缩短时傅立叶变换与K-奇异值分解(SSTFT-KSVD)在线监测方法.使用声发射(AE)信号实时监测FSW状态,利用同步压缩短时傅立叶变换(SSTFT)提取时频域特征,最后通过K-奇异值分解(KSVD)模型对焊接状态与焊接缺陷进行了分类.结果表明,AE信号频率成分集中在10 kHz,17 kHz,23 kHz和25 kHz 4个频段,熔核塌陷和表面擦伤缺陷发生时,23 kHz频段的功率分别转移到10 kHz,而表面擦伤发生时,25 kHz频段的功率转移到17 kHz.在缺陷预测方面,KSVD预测模型的平均准确率达到90%,响应时间达到10 ms量级,比神经网络快100倍.基于SSTFT-KSVD在线监测方法可以实现对Al-CFRTP异种材料的FSW快速监测. 展开更多
关键词 异种材料搅拌摩擦焊 声发射信号 同步压缩短时傅立叶变换 K-奇异值分解 在线监测
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基于双向门控循环单元网络的心音分段
6
作者 卢官明 许梦悦 +3 位作者 卢峻禾 戚继荣 赵宇航 王洋 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期58-66,共9页
为了提高心音分段的定位精度和准确率,提出一种基于双向门控循环单元(Bi‑directional Gated Recurrent Unit,Bi‑GRU)网络的心音分段算法。首先,采用短时傅里叶变换(Short‑Time Fou‑rier Transform,STFT)和同步挤压变换(Synchrosqueezing... 为了提高心音分段的定位精度和准确率,提出一种基于双向门控循环单元(Bi‑directional Gated Recurrent Unit,Bi‑GRU)网络的心音分段算法。首先,采用短时傅里叶变换(Short‑Time Fou‑rier Transform,STFT)和同步挤压变换(Synchrosqueezing Transform,SST)技术提取各个时间步短时窗口内心音信号的瞬时频率特征;然后,将各个时间步提取的瞬时频率特征构成序列并输入到Bi‑GRU网络,利用Bi‑GRU网络挖掘特征序列的上下文依赖关系,提取心音信号的上下文时频特征;最后,使用Softmax分类器将心音信号分成第一心音(S1)、第二心音(S2)、S1‑S2间期、S2‑S1间期4种状态类别。在PhysioNet/CinC Challenge 2016数据集上的实验结果表明,提出的心音分段算法总体准确率为93.30%,S1状态的平均F1得分为0.9538,S2状态的平均F1得分为0.9450,优于基线心音分段算法LR‑HSMM的性能指标,验证了该算法能有效地对心音信号进行分段,为心音信号的特征提取与分析提供了基础。 展开更多
关键词 心音分段 短时傅里叶变换 同步挤压变换 双向门控循环单元
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基于AI的噪声环境下远距离高清音频采集研究 被引量:1
7
作者 黄丽娜 《现代电子技术》 北大核心 2025年第4期130-134,共5页
为提升远距离采集音频信号的强度,深度滤除音频信号噪声以提取有用音频部分,提出一种基于AI的噪声环境下远距离高清音频采集方法。构建远距离高清音频采集结构,分别通过模拟增益和数字增益技术进行音频信号增益处理,以提升音频信号强度... 为提升远距离采集音频信号的强度,深度滤除音频信号噪声以提取有用音频部分,提出一种基于AI的噪声环境下远距离高清音频采集方法。构建远距离高清音频采集结构,分别通过模拟增益和数字增益技术进行音频信号增益处理,以提升音频信号强度。依据短时傅里叶变换提取音频增益信号频域特征,输入到长短期记忆网络中,实现音频信号深度噪声去除,得到高清音频频域信息;再通过短时傅里叶逆变换处理该信号,实现音频信号重构,最终达到噪声环境下远距离高清音频采集的目的。实验验证结果表明:依据音频信号增益能够有效提升采集音频信号的强度,并避免信号受距离、噪声影响而逐渐衰减,继而有效滤除音频信号噪声数据,提取其中有用的音频信号,确保音频信号高清度;且最终采集音频信号信噪比均高于18 dB,可懂度均高于97%,有效验证了所提方法的有效性和准确性。 展开更多
关键词 高清音频采集 AI 噪声环境 信号强度 远距离 长短期记忆网络 短时傅里叶变换
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基于自适应形态学滤波与霍夫变换的水声通信信号检测方法
8
作者 王洋 沈同圣 +2 位作者 汪涛 乔钢 周锋 《通信学报》 北大核心 2025年第7期29-44,共16页
为了解决水声通信信号检测易受到水下信道环境和严重噪声干扰的问题,基于水声通信信号的结构特征(SC),提出了一种基于自适应形态学滤波(AMF)与霍夫变换(HT)的水声通信信号检测方法。该方法采用短时分数阶傅里叶变换(STFRFT),调整分数阶... 为了解决水声通信信号检测易受到水下信道环境和严重噪声干扰的问题,基于水声通信信号的结构特征(SC),提出了一种基于自适应形态学滤波(AMF)与霍夫变换(HT)的水声通信信号检测方法。该方法采用短时分数阶傅里叶变换(STFRFT),调整分数阶域旋转角度匹配信号相位特性,显著提升时频能量聚集度,形成边界清晰的带状SC;基于时频图像素邻域局部密度设计AMF,动态调整结构元素的尺度因子来增强信号细节SC;构建HT模型,通过全局投票机制检测带状SC,从而实现高效、准确的水声通信信号检测。实验结果表明,不同信道环境下所提方法在泛化能力、检测概率、检测效率方面具有更好的鲁棒性和有效性。 展开更多
关键词 水声通信 信号检测 短时分数阶傅里叶变换 自适应形态学滤波 霍夫变换
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间歇采样转发干扰参数估计算法研究 被引量:1
9
作者 张飘平 谢荣 +2 位作者 朱鸿宇 刘峥 冉磊 《信号处理》 北大核心 2025年第1期43-54,共12页
基于数字射频存储器的间歇采样转发干扰作为一种新型相干干扰,具有相关性强、参数变化快的特性。这种干扰可通过设置干扰切片的宽度、数目以及转发次数同时达到欺骗和压制两种干扰效果,从而对现代雷达系统构成显著威胁。由于这类干扰的... 基于数字射频存储器的间歇采样转发干扰作为一种新型相干干扰,具有相关性强、参数变化快的特性。这种干扰可通过设置干扰切片的宽度、数目以及转发次数同时达到欺骗和压制两种干扰效果,从而对现代雷达系统构成显著威胁。由于这类干扰的变化复杂且迅速,传统的单一抗干扰手段难以稳定有效地应对,因此,基于干扰参数的先验信息,动态调整抗干扰策略,成为了一种更为可靠和有效的解决方案。该文针对间歇采样转发干扰的参数估计问题,设计了一种基于Dechirp-STFT的间歇采样转发干扰参数估计方法。该方法首先采用短时傅里叶变换对解线调后的干扰信号进行时频分析,得到具有干扰信号时宽和时延特征的时频分布图,并根据干扰的时宽和时延特征进行干扰参数粗估计,估计出切片数目;随后,为提升在低干噪比下干扰参数估计性能,对接收回波信号进行时域反卷积处理,其在干扰切片的前后沿处会形成冲激脉冲对,利用冲激信号相比于sinc包络信号能量更为集中的特点进行参数精确估计,通过冲激脉冲对数和时宽估计干扰转发次数和切片宽度;最后,通过蒙特卡罗实验和实测数据证明了该参数估计算法的有效性,并验证了其在低干噪比下具有良好参数估计性能,能为抗间歇采样转发干扰技术提供更精确、更可靠的先验信息。 展开更多
关键词 干扰参数估计 短时傅里叶变换 解线调 时域反卷积
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小波分解-STFT方法在地形变观测数据中的应用 被引量:24
10
作者 吕品姬 赵斌 +2 位作者 陈志遥 张燕 李正媛 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2011年第5期136-140,共5页
把小波分解与短时傅里叶变换(STFT)相结合,实现了对信号高频部分和低频部分的精细分解,同时给出信号高频部分的时频谱,结果直观明确,计算过程简单。这种方法不仅可以作为连续形变观测数据的常规分析方法,也可用于其他连续观测数据的分析。
关键词 小波分解 短时傅里叶变换 连续形变 高频信号 时频谱
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基于STFT时频谱系数收缩的信号降噪方法 被引量:12
11
作者 郭远晶 魏燕定 周晓军 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2015年第6期1090-1096,1201,共7页
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... 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。 展开更多
关键词 故障诊断 信号降噪 短时fourier变换 步长迭代算法 改进风险函数 最优阈值估计 谱系数收缩
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基于STFT和WT的SAR干扰抑制算法 被引量:5
12
作者 张双喜 张磊 +2 位作者 刘艳阳 邢孟道 保铮 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第7期1581-1588,共8页
窄带干扰(NBI)和宽带干扰(WBI)作为合成孔径雷达(SAR)中最为常见的两种干扰形式,它们的存在将会大幅度地降低SAR图像的质量.本文在对NBI和WBI的时频聚集性分析的基础上,提出一种联合短时傅里叶变换和小波变换的NBI和WBI抑制方法.该方法... 窄带干扰(NBI)和宽带干扰(WBI)作为合成孔径雷达(SAR)中最为常见的两种干扰形式,它们的存在将会大幅度地降低SAR图像的质量.本文在对NBI和WBI的时频聚集性分析的基础上,提出一种联合短时傅里叶变换和小波变换的NBI和WBI抑制方法.该方法首先把SAR回波数据变换到短时傅里叶谱域再把短时傅里叶谱域数据变换到小波域,然后在小波域中采用恒虚警(CFAR)检测方法对小波系数进行干扰识别和干扰抑制,接着把干扰抑制后的小波系数变换到SAR原始回波数据域,利用常规的SAR成像算法进行成像处理,最后得到清晰无干扰的SAR图像.该算法在干扰抑制过程中对有用回波信号造成的损失比较小,并且可以有效地抑制时变的NBI和WBI.结合仿真和实测数据的处理,经过实验分析验证了本文方法的有效性. 展开更多
关键词 合成孔径雷达 窄带干扰 宽带干扰 干扰抑制 小波变换 短时傅里叶变换
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旋转机械振动信号基于EMD的HT和STFT时频分析比较 被引量:9
13
作者 胡劲松 杨世锡 +1 位作者 吴昭同 严拱标 《汽轮机技术》 北大核心 2002年第6期336-338,共3页
基于经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition,EMD)的希尔伯特变换(HilbertTransformation,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... 基于经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition,EMD)的希尔伯特变换(HilbertTransformation,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的HT和基于STFT(Short-TimeFourierTransforma tion,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。 展开更多
关键词 旋转机械 振动信号 EMD HT stft 时频 希尔伯特变换 经验模态分解 短时傅立叶变换
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基于短时傅里叶变换和两阶段深度迁移学习的多频段振荡源定位
14
作者 余明 姚伟 +5 位作者 赵一帆 石重托 刘海光 陈汝斯 李大虎 文劲宇 《电力系统保护与控制》 北大核心 2025年第3期81-94,共14页
随着以风光为代表的新能源发电大规模并入电力系统以及大型水轮机组的新型调速器的投入使用,新型电力系统的振荡从传统的低频振荡扩展到多频段振荡,准确定位多频段振荡源是抑制不利影响扩大的关键手段。基于此,提出了一种基于短时傅里... 随着以风光为代表的新能源发电大规模并入电力系统以及大型水轮机组的新型调速器的投入使用,新型电力系统的振荡从传统的低频振荡扩展到多频段振荡,准确定位多频段振荡源是抑制不利影响扩大的关键手段。基于此,提出了一种基于短时傅里叶变换和两阶段深度迁移学习的定位方法。首先,该方法将系统中发电机的有功量测信号通过短时傅里叶变换处理转换得到时频表征矩阵,并通过线性映射将其转化为特征图像,从而将定位问题转化为图像分类问题。然后,将所得到的图像输入到基于ResNet50的两阶段分类器。第一阶段用于确定振荡的类型,第二阶段则用于确定该类型振荡源的具体位置。采用融入图像知识学习的迁移学习进一步提高训练效率和定位准确率。含风电的新英格兰系统和湖北电网算例仿真结果均表明:相较于支持相量机、决策树和单阶段迁移学习方法,所提方法在面对噪声时兼顾较高的准确性和鲁棒性。 展开更多
关键词 多频段振荡 短时傅里叶变换 特征图像 深度迁移学习 振荡源定位
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分数低阶alpha稳定分布的STFT时频分析方法 被引量:5
15
作者 杨保海 朱亚军 +1 位作者 査代奉 熊美英 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第8期2915-2917,2920,共4页
对于α稳定分布噪声的非平稳信号,仅用频域的一维分析方法是不够的,需要考虑进行二维的时—频域分析方法。在基于传统的短时傅里叶变换(STFT)基础上,针对分数低阶α稳定分布的特性,提出了分数低阶STFT新方法。计算机仿真结果表明,该分... 对于α稳定分布噪声的非平稳信号,仅用频域的一维分析方法是不够的,需要考虑进行二维的时—频域分析方法。在基于传统的短时傅里叶变换(STFT)基础上,针对分数低阶α稳定分布的特性,提出了分数低阶STFT新方法。计算机仿真结果表明,该分数低阶STFT方法能克服传统的STFT方法在对α稳定分布进行时频分析时的性能退化问题,为α稳定分布在时频域的研究开拓了全新的途径。 展开更多
关键词 稳定分布 分数低阶 短时傅里叶变换 时—频分析
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基于CKAGAN的车辆传动系统轴承数据生成异常检测方法
16
作者 郝乃芃 陈涛 +1 位作者 贾然 胡谦 《机电工程》 北大核心 2025年第8期1512-1520,共9页
针对车辆传动系统轴承的异常样本稀缺,导致异常检测模型难以得到有效训练且准确率不足的问题,提出了一种基于卷积科尔莫戈洛夫-阿诺德生成对抗网络(CKAGAN)的数据生成异常检测方法,即采用卷积科尔莫戈洛夫-阿诺德网络(ConvKAN)作为生成... 针对车辆传动系统轴承的异常样本稀缺,导致异常检测模型难以得到有效训练且准确率不足的问题,提出了一种基于卷积科尔莫戈洛夫-阿诺德生成对抗网络(CKAGAN)的数据生成异常检测方法,即采用卷积科尔莫戈洛夫-阿诺德网络(ConvKAN)作为生成器和判别器的主要结构,以提升生成数据样本的质量和模型收敛速度。首先,使用短时傅里叶变换(STFT)获得了轴承振动信号的时频图样本,利用ConvKAN构建数据生成模型CKAGAN,并将轴承振动信号的不平衡数据集扩充至正常水平;然后,构建了用于异常数据分类的深度卷积神经网络,并将扩充后的数据与原始数据共同输入到模型中进行了训练;最后,采用实际车辆运行过程中采集到的实验数据,开展了轴承振动数据的异常检测实验。研究结果表明:基于CKAGAN的异常检测方法能够有效平衡异常数据集,使模型得到充分的训练并显著提升异常检测的准确率,为提高车辆传动系统轴承异常检测准确率提供了一种有效途径;其中,在实际的车辆传动系统轴承异常检测实验中,以50的异常样本量为例,CKAGAN生成的样本质量高于深度卷积生成对抗网络(DCGAN),生成样本的弗雷歇距离(FID)值分别为31和86;同时,CKAGAN异常检测方法的F1分数相较于未扩充数据集和DCGAN异常检测方法分别提升了27.17%和15.33%。可见CKAGAN方法能有效解决车辆传动系统轴承的异常检测准确率不足的问题。 展开更多
关键词 机械传动 深沟球轴承 卷积科尔莫戈洛夫-阿诺德生成对抗网络 短时傅里叶变换 数据不平衡 样本生成 深度卷积生成对抗网络 弗雷歇距离
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基于时频卷积神经网络的供水管道漏损识别 被引量:2
17
作者 赖凌轩 柳景青 +1 位作者 周一粟 李秀娟 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第1期196-204,共9页
现有供水管道漏损检测研究不能判断漏损压力,为此依托全尺寸管网漏损中试实验平台采集管道声信号,提出基于窗参数优化的短时傅里叶变换和卷积神经网络的供水管道漏损压力识别模型.对于相同面积、不同形状的漏口,采用短时傅里叶变换处理... 现有供水管道漏损检测研究不能判断漏损压力,为此依托全尺寸管网漏损中试实验平台采集管道声信号,提出基于窗参数优化的短时傅里叶变换和卷积神经网络的供水管道漏损压力识别模型.对于相同面积、不同形状的漏口,采用短时傅里叶变换处理声信号,得到包含三压力水平下漏损特征的二维时频谱图,作为卷积神经网络的输入.在窗参数和网络超参数优化的基础上,构建漏损压力识别模型.实验结果表明:所提模型总体识别准确率为95.2%,高、中、低压漏损工况识别准确率为93.5%、92.9%、92.4%;相比传统机器学习模型,所提模型识别漏损和压力准确率更高,可用于实际供水管网的漏损压力识别. 展开更多
关键词 供水管道 漏损压力识别 声信号监测 短时傅里叶变换 卷积神经网络 窗参数优化
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基于STFT和FrFT的连续波雷达参数估计 被引量:2
18
作者 张涯辉 傅承毓 +3 位作者 徐智勇 王宗友 贺东 程明娟 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2008年第6期652-656,共5页
连续波雷达的回波信号由目标进行调制,对回波参数的估计是雷达信号处理的主要任务。本文从短时傅里叶变换(STFT)和分数阶傅里叶变换(FrFT)的基本特点入手,介绍了他们进行雷达回波信号参数估计时的优缺点。针对这些特点,提出了一种基于... 连续波雷达的回波信号由目标进行调制,对回波参数的估计是雷达信号处理的主要任务。本文从短时傅里叶变换(STFT)和分数阶傅里叶变换(FrFT)的基本特点入手,介绍了他们进行雷达回波信号参数估计时的优缺点。针对这些特点,提出了一种基于两种方法的混合算法。混合算法分两步:首先,混合算法运用STFT进行速度粗测;然后,用FrFT对加速度进行估计同时进行速度的精测。最后本文进行蒙特卡罗仿真实验,实验结果证明,即使在较低信噪比下该算法依然有效。 展开更多
关键词 连续波雷达 参数估计 短时傅里叶变换 分数阶傅里叶变换
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基于STFT谱图滑窗相消的微动杂波去除方法 被引量:3
19
作者 万显荣 谢德强 +2 位作者 易建新 胡仕波 童云 《雷达学报(中英文)》 EI CSCD 北大核心 2022年第5期794-804,共11页
微动杂波往往具有较大的多普勒展宽,会抬高噪底、湮没弱目标,造成虚警和漏检。有效去除微动杂波对提高雷达性能具有重要意义。该文利用匀速目标回波和微动杂波在短时傅里叶变换(STFT)谱图中的形态差异,提出了一种基于STFT谱图滑窗相消... 微动杂波往往具有较大的多普勒展宽,会抬高噪底、湮没弱目标,造成虚警和漏检。有效去除微动杂波对提高雷达性能具有重要意义。该文利用匀速目标回波和微动杂波在短时傅里叶变换(STFT)谱图中的形态差异,提出了一种基于STFT谱图滑窗相消的微动杂波去除方法。具体地,匀速运动目标回波在STFT谱图中表现为特定频率单元上平行于时间轴的直线型能量条带,而微动杂波具有时变非平稳特性,在STFT谱图中呈现出横跨多个频率单元的时变复杂形态。将原始STFT谱图沿时间维滑窗得到新的STFT谱图,则目标回波分布在这两种谱图中的相同位置,而微动杂波在这两种谱图中的位置存在明显差异。因此将上述两种谱图相减,根据相减前后谱图中各单元的强度变化情况,即可将目标回波和微动杂波分离,达到去除微动杂波的效果。仿真和实测结果均验证了所提方法的有效性。与常见基于时频变换的L-statistics算法相比,所提方法能够在去除微动杂波的同时,较好地保留了目标回波。 展开更多
关键词 微多普勒效应 微动杂波 短时傅里叶变换 短时傅里叶变换谱图
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基于STFT的宽带数字ESM接收技术 被引量:4
20
作者 王旭东 宋茂忠 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2010年第9期1811-1814,共4页
提出了一种新的基于瞬时测频的宽带数字电子支援(electronic support measure,ESM)接收技术。首先对输入信号进行短时傅里叶变换,通过对变换结果进行快速插值,实现瞬时测频;然后利用多门限完成瞬时频域检测,并根据检测带宽进行抽取。这... 提出了一种新的基于瞬时测频的宽带数字电子支援(electronic support measure,ESM)接收技术。首先对输入信号进行短时傅里叶变换,通过对变换结果进行快速插值,实现瞬时测频;然后利用多门限完成瞬时频域检测,并根据检测带宽进行抽取。这种新的接收技术能够有效解决ESM系统对宽带同时到达信号的侦收难题,且算法结构规整,易于用现场可编程逻辑门阵列(field programmable gate array,FPGA)芯片进行硬件实现。计算机仿真结果表明,系统单信号检测灵敏度可达-5 dB,当输入信噪比为-5 dB^15 dB时,单信号正确检测概率可达90%以上,动态范围达20 dB,双信号瞬时动态范围可达18 dB。 展开更多
关键词 电子支援 同时到达信号 短时傅里叶变换 瞬时测频
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