两级自适应调频模式分解-同步提取变换的故障诊断方法 被引量：1

1

作者 葛丽英 李志农 +2 位作者 胡志峰 毛清华 张旭辉 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2024年第2期88-94,155,共8页

同步提取变换(Synchroextracting Transform,SET)处理强干扰信号分量时缺乏自适应性而易发生频率模糊,导致难以精确提取快速波动的瞬时频率。针对此问题,结合自适应调频模式分解(Adaptive Chirp Mode Decomposition,ACMD)的自适应先验... 同步提取变换(Synchroextracting Transform,SET)处理强干扰信号分量时缺乏自适应性而易发生频率模糊,导致难以精确提取快速波动的瞬时频率。针对此问题,结合自适应调频模式分解(Adaptive Chirp Mode Decomposition,ACMD)的自适应先验信息和贪婪算法的优势,将ACMD引入到SET中,构造一种两级ACMD-SET故障诊断方法。在提出的方法中,将基于基尼指数(Gini Index,GI)最大化准则的分量选择重组算法和第一级ACMD结合,提取出强干扰下的多模态故障脉冲信号的模式。然后,利用SET对第二级ACMD分离出的时变频率故障特征进行高精度的时频表示。将此方法应用到仿真调频-调幅信号中,得到高分辨率的故障特征,方法的有效性得到验证。最后,将所提方法应用于航空发动机高速滚动轴承的振动信号分析中,结果表明,所提方法能有效地提取高速滚动轴承振动信号的时变故障特征频率,其结果明显优于SET方法。 展开更多

关键词 故障诊断 同步提取变换 自适应调频模态分解 滚动轴承

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基于同步提取增强广义S变换的柴油机气门性能退化状态评估 被引量：1

2

作者 刘子昌 白永生 +3 位作者 李思雨 张坤 刘敏 贾希胜 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期2003-2016,共14页

柴油机在运行过程中气门间隙逐渐增大,其状态会随气门性能退化而发生改变。针对传统状态评估方法难以对其气门性能退化状态进行准确评估的问题,提出基于同步提取增强广义S变换(Synchro Extracting Enhanced Generalized S-Transform,SEE... 柴油机在运行过程中气门间隙逐渐增大,其状态会随气门性能退化而发生改变。针对传统状态评估方法难以对其气门性能退化状态进行准确评估的问题,提出基于同步提取增强广义S变换(Synchro Extracting Enhanced Generalized S-Transform,SEEGST)的柴油机气门性能退化状态评估方法。通过传感器采集反映柴油机状态的振动信号;为解决传统信号时频分析方法存在时频分辨率低、能量聚集性弱等问题,基于同步提取算法与广义S变换提出SEEGST时频分析方法,将振动信号转换为二维时频图;利用MLP-Mixer模型提取时频图像特征进行训练,实现柴油机状态评估。通过柴油机状态监测实验台开展气门性能退化实验,将所提方法与SSGST-MLPMixer、GST-MLPMixer、SEEGST-ViT、SEEGST-2DCNN、FFT spectrum-1DCNN 5种传统方法对比。实验结果表明:所提方法的整体评估准确率达到98.96%,可有效应用于柴油机气门性能退化状态评估领域,为开展柴油机气门性能退化状态评估提供一种新的思路。 展开更多

关键词 柴油机 状态评估 同步提取增强广义S变换 MLP-Mixer

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基于同步提取广义S变换的机械故障诊断方法研究

3

作者 葛丽英 李志农 +2 位作者 胡志峰 毛清华 张旭辉 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期254-262,共9页

现有的同步提取变换(synchroextracting transform, SET)窗函数固定缺乏灵活性,在进行故障诊断时很难有效获取到高时频精度和高抗干扰性能的瞬时频率,针对此问题,结合广义S变换可以自适应调节窗函数宽度的优点,提出一种基于同步提取广义... 现有的同步提取变换(synchroextracting transform, SET)窗函数固定缺乏灵活性,在进行故障诊断时很难有效获取到高时频精度和高抗干扰性能的瞬时频率,针对此问题,结合广义S变换可以自适应调节窗函数宽度的优点,提出一种基于同步提取广义S变换(synchroextracting generalized Stransform, SEGST)的机械故障诊断方法。SEGST方法的特点在于将Rényi熵作为度量时频聚集性的标准,通过在高斯窗函数中引入2个尺度调节因子来选择参数的最佳值,对得到的广义S变换二维时频谱构造出同步提取算子来提取时频脊线处的时频系数,该算子能保留与信号的时变特征最相关的TF信息,剔除多余的模糊时频能量,从而得到高时频分辨率的时频能量特征。仿真结果表明,所提方法不论在时频分辨率方面,还是在噪声鲁棒性方面,都优于传统时频分析方法,并且保持了良好的重构性。最后,将所提方法应用于航空发动机高速滚动轴承故障诊断中,结果表明,该方法能够准确识别故障信号中的特征频率。 展开更多

关键词 同步提取变换 广义S变换 时频分析 机械故障诊断 航空发动机

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非线性调频模态分解-同步提取变换方法及其在滚动轴承故障诊断中的应用 被引量：8

4

作者 李志农 胡志峰 +2 位作者 毛清华 张旭辉 陶俊勇 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第6期1324-1330,共7页

传统同步提取变换(SET)方法在处理多分量非平稳复杂信号时,各相邻分量的瞬时频率差要大于窗函数频率支撑范围的2倍,否则时频结果易发生频率混叠,而工程信号常常难以满足。此外,在处理高噪的复杂信号时,其时频分辨率往往不理想。针对此不... 传统同步提取变换(SET)方法在处理多分量非平稳复杂信号时,各相邻分量的瞬时频率差要大于窗函数频率支撑范围的2倍,否则时频结果易发生频率混叠,而工程信号常常难以满足。此外,在处理高噪的复杂信号时,其时频分辨率往往不理想。针对此不足,将非线性调频模态分解(VNCMD)引入SET中,提出一种VNCMD-SET的故障诊断方法。利用VNCMD通过结合解调手段以及变分模态分解的联合优化方案来有效处理频率临近甚至交叉的非平稳信号,对故障信号进行分解重构,对该重构信号进行SET处理。将所提方法与传统SET方法进行对比研究,并进行实验验证。仿真和实验结果表明:VNCMD-SET方法明显优于传统SET方法,克服了传统SET方法的不足;VNCMD-SET方法能有效提取出故障信号的频率特征,且不发生混叠,同时具有一定的抗噪性能。 展开更多

关键词 滚动轴承 非线性调频模态分解 同步提取变换 故障诊断

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基于变分模态分解和同步提取变换识别时变结构瞬时频率 被引量：13

5

作者 唐蕾 黄天立 万熹 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2022年第6期197-205,共9页

针对同步提取变换(SET)不能分离频率成分间隔相近的多分量信号的问题,提出了一种结合变分模态分解(VMD)和同步提取变换识别时变结构瞬时频率的方法。首先,通过傅里叶变换确定预设模态数量,利用VMD对多分量信号进行分解得到多个模态分量... 针对同步提取变换(SET)不能分离频率成分间隔相近的多分量信号的问题,提出了一种结合变分模态分解(VMD)和同步提取变换识别时变结构瞬时频率的方法。首先,通过傅里叶变换确定预设模态数量,利用VMD对多分量信号进行分解得到多个模态分量;然后,采用SET对每个模态分量进行时频分析获取瞬时频率;最后,将各模态分量的时频谱图叠加得到完整的多分量信号时频谱图。针对多分量时变信号和两自由度时变结构自由振动响应信号的瞬时频率识别结果,验证了基于VMD和SET结合方法识别时变结构瞬时频率的有效性和正确性。结果表明,该方法具有较好的噪声鲁棒性和能量聚集性,克服了SET处理频率成分间隔相近的多分量信号的不足,能有效识别具有近距离频率成分的时变结构瞬时频率。索力线性和正弦变化时拉索瞬时频率识别的试验验证了该方法的适用性。 展开更多

关键词 时变结构 瞬时频率识别 变分模态分解(VMD) 同步提取变换(set) 时变拉索试验

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基于自适应Fourier分解-同步提取变换的机械故障诊断方法 被引量：1

6

作者 陈子慧 李志农 +1 位作者 谷士鹏 程娟 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期139-145,共7页

传统的同步提取变换方法(synchronous extraction transform,SET)用于机械故障诊断时,要求多分量信号满足各相邻模态的瞬时频率差大于所选取的SET窗函数频率支撑范围的2倍,否则容易产生频率混叠,实际信号往往无法满足该条件。此外,信号... 传统的同步提取变换方法(synchronous extraction transform,SET)用于机械故障诊断时,要求多分量信号满足各相邻模态的瞬时频率差大于所选取的SET窗函数频率支撑范围的2倍,否则容易产生频率混叠,实际信号往往无法满足该条件。此外,信号受到噪声的影响,难以获得故障的瞬时频率。针对传统的同步提取变换在机械故障诊断中存在的不足,结合自适应Fourier分解(AFD)和同步提取变换的各自优点,提出了一种基于AFD-SET的机械故障诊断方法。该方法能够有效处理频率接近的非平稳信号,准确地表达信号的瞬时频率,并且具有很快的收敛速度。仿真结果表明,提出的方法能够有效解决传统SET方法中的频率混叠,并具有更高的时频聚集性。将提出的方法应用到滚动轴承故障诊断中,诊断结果表明,该算法正确有效,能够有效提取出故障信号的频率特征。 展开更多

关键词 同步提取变换(set) 自适应Fourier分解(AFD) 故障诊断 频率混叠 时频分析

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基于同步提取变换的钢轨踏面裂纹电磁超声表面SH波B扫成像检测研究 被引量：4

7

作者 钟芳桃 石文泽 +3 位作者 卢超 陈振华 陈果 董德秀 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期96-105,共10页

钢轨踏面在车轮的重复载荷作用下,极易产生滚动接触疲劳裂纹,并从轨头向下扩展,甚至导致断轨等重大安全事故,因此开展钢轨踏面裂纹高效准确的无损检测方法研究具有重要意义。对于钢轨轨头有限截面非规则几何体,无法采用解析法求解其频... 钢轨踏面在车轮的重复载荷作用下,极易产生滚动接触疲劳裂纹,并从轨头向下扩展,甚至导致断轨等重大安全事故,因此开展钢轨踏面裂纹高效准确的无损检测方法研究具有重要意义。对于钢轨轨头有限截面非规则几何体,无法采用解析法求解其频散曲线,采用Floquet-Bloch边界的有限元特征频率法,求解钢轨轨头类水平剪切导波频散曲线,在频散曲线的基础上,分析并确定电磁超声表面水平剪切波换能器的最佳检测频率。建立表面水平剪切波在含踏面裂纹钢轨轨头的传播有限元模型,研究表面水平剪切波在不同角度、深度的踏面裂纹上的反射及透射规律。为实现快速的钢轨踏面裂纹B扫成像检测且得到高信噪比的检测结果,实验对比同步提取变换和同步压缩变换对钢轨踏面检测回波的噪声滤除能力。结果表明:对单次检测回波应用同步提取变换消噪处理后,信噪比提高13.73 dB,比单次采集信号经同步压缩变换处理后的信噪比高4 dB。将同步提取变换用于钢轨踏面导波B扫成像检测,可以减小同步平均次数以满足快速检测的要求。 展开更多

关键词 钢轨踏面裂纹 表面水平剪切波 有限元特征频率法 同步压缩变换 同步提取变换

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基于同步提取变换的滚动轴承微弱特征增强与提取方法 被引量：8

8

作者 胡志峰 李志农 +1 位作者 朱彤 王成军 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期234-238,共5页

传统线性时频分析所处理的信号特征模糊、时频能量发散,不能较好的处理微弱信号的特征提取问题。为了能准确识别轴承故障的微弱特征,本文将同步提取变换(Synchroextracting Transform,SET)引入到轴承振动信号的微弱特征增强与提取中,探... 传统线性时频分析所处理的信号特征模糊、时频能量发散,不能较好的处理微弱信号的特征提取问题。为了能准确识别轴承故障的微弱特征,本文将同步提取变换(Synchroextracting Transform,SET)引入到轴承振动信号的微弱特征增强与提取中,探讨了如何利用同步提取变换提取滚动轴承微弱特征信息,并与短时傅里叶提取变换、同步挤压短时傅里叶变换进行对分析。仿真表明,该方法明显优于短时傅里叶和同步挤压短时傅里叶变换,能够改善时频聚集性并具有一定的抗干扰能力。最后,将该方法应用到滚动轴承微弱特征增强和提取中,实验结果表明,该方法能较好的识别出信号的微弱特征,有效地诊断出微弱故障信号。 展开更多

关键词 同步提取变换 故障诊断 滚动轴承 特征提取 弱信号

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基于时间同步提取变换的地震随机噪声压制

9

作者 王海昆 《石化技术》 CAS 2023年第1期252-254,共3页

随机噪声压制是地震数据处理中的重要环节。本文提出一种基于时间同步提取变换(Time-Synchronous extracting Transform,TSET)和鲁棒主成分分析(Robust Principal Component Analysis,RPCA)的地震随机噪声压制方法。首先通过时间同步提... 随机噪声压制是地震数据处理中的重要环节。本文提出一种基于时间同步提取变换(Time-Synchronous extracting Transform,TSET)和鲁棒主成分分析(Robust Principal Component Analysis,RPCA)的地震随机噪声压制方法。首先通过时间同步提取变换将含噪声的地震数据变换到一个新的稀疏子空间;然后使用鲁棒主成分分析算法将稀疏时频矩阵分解成一个低秩分量和一个稀疏分量;最后,基于时间同步提取反变换将低秩分量由时频域变换到时间域得到去噪后的地震信号。合成模型和实际地震数据用于测试提出的方法,并与传统的f-x预测滤波方法进行对比。结果表明,文中提出的方法不仅能够有效压制地震信号中的随机噪声,而且较好地保留了地震反射信息,从而为后续地震数据处理和解释奠定了基础。 展开更多

关键词 时间同步提取变换 鲁棒主成分分析 低秩分量 稀疏分量 随机噪声压制

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基于同步压缩变换微地震弱信号提取方法研究 被引量：14

10

作者 秦晅 宋维琪 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2016年第1期60-66,90,共8页

针对微地震资料的信噪比低,无法清晰识别P波和S波的问题,根据微地震信号具有随机性、非平稳性的特点,研究了基于同步压缩变换(synchrosqueezing transform,SST)微地震弱信号提取方法。首先利用SST对信号进行自适应阈值去噪,然后在有效... 针对微地震资料的信噪比低,无法清晰识别P波和S波的问题,根据微地震信号具有随机性、非平稳性的特点,研究了基于同步压缩变换(synchrosqueezing transform,SST)微地震弱信号提取方法。首先利用SST对信号进行自适应阈值去噪,然后在有效信号的频率中心附近进行SST系数的积分抽取,再利用抽取的有效信号进行SST重构实现弱信号的提取。应用于合成的含不同强度噪声的非平稳信号模型以及实际微地震单道记录的处理结果表明,该方法具有较好的抗噪能力和较高的信号提取精度。将该方法应用于实际井中微地震数据的试处理和分析,并与常规低通滤波结果进行了对比,表明该方法能够较好地将弱有效信号从噪声中提取出来,具有较好的实用价值。 展开更多

关键词 微地震 同步压缩变换 弱信号提取 自适应阈值去噪

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基于同步提取S变换的LFM信号参数估计 被引量：3

11

作者 冯永鑫 陈宇 +1 位作者 杜妍彦 王春阳 《长春理工大学学报（自然科学版）》 2020年第3期76-82,共7页

针对S变换的时频聚集性不够高,在线性调频(Linear Frequency Modulation,LFM)信号参数估计的应用中受到限制这一问题,提出了基于同步提取S变换(Synchro-extracting S Transform,SEST)的LFM信号参数估计方法。该方法通过仅提取S变换时频... 针对S变换的时频聚集性不够高,在线性调频(Linear Frequency Modulation,LFM)信号参数估计的应用中受到限制这一问题,提出了基于同步提取S变换(Synchro-extracting S Transform,SEST)的LFM信号参数估计方法。该方法通过仅提取S变换时频谱中瞬时频率处的时频系数,去除了时频谱中大量的模糊能量,极大地提高了原始S变换的时频聚集性,使得单分量LFM信号在时频域中的线性表示更加明显。在此基础上,引入Hough变换在时频域进行直线检测,通过坐标转换即可得到单分量LFM信号的参数估计。仿真实验显示,在处理低信噪比环境下的单分量LFM信号时,该方法具有良好的鲁棒性和参数估计性能。 展开更多

关键词 S变换 LFM信号 参数估计 同步提取S变换 HOUGH变换

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基于CEEMDAN-HT的永磁同步电机匝间短路振动信号故障特征提取研究 被引量：2

12

作者 夏焰坤 李欣洋 +1 位作者 任俊杰 寇坚强 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期72-81,共10页

由于长时间处于高负荷运行状态,永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor, PMSM)定子绕组线圈匝与匝之间的绝缘性能容易降低,导致出现匝间短路,此时电机的振动强度会发生改变。针对此现象,提出将自适应噪声完备经验模态分解(co... 由于长时间处于高负荷运行状态,永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor, PMSM)定子绕组线圈匝与匝之间的绝缘性能容易降低,导致出现匝间短路,此时电机的振动强度会发生改变。针对此现象,提出将自适应噪声完备经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN)与希尔伯特变换(Hilbert transform, HT)结合,构成一种CEEMDAN-HT非线性信号分析方法,并将其应用于提取振动信号故障特征。首先,利用CEEMDAN算法分解振动信号,得到一系列本征模态函数(intrinsic mode function, IMF),并将主元分析中的方差贡献率用于识别包含故障特征信息的IMF。其次,使用HT对方差贡献率较高的IMF进行分析,并以三维联合时频图呈现时间、瞬时频率与幅值,得到了主要故障特征。最后,使用ANSYS有限元软件建立了电机短路故障模型,并搭建了短路故障试验平台,通过对比有限元仿真结果与试验结果,对提出的方法进行了有效性和准确性验证。 展开更多

关键词 永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor PMSM) 振动信号 自适应噪声完备经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise CEEMDAN) 特征提取 希尔伯特变换(Hilbert transform HT)

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基于同步提取短时Fourier变换的高铁钢轨波磨检测 被引量：4

13

作者 孙秀秀 张长伦 +1 位作者 刘金朝 徐晓迪 《北京建筑大学学报》 2019年第3期41-46,共6页

钢轨波磨已成为高速铁路轨道损伤的主要形式之一,影响着乘坐的舒适性及列车的运行安全性,因此寻找有效检测轨道波磨是必要的.针对同步压缩变换存在能量发散以及抗噪性差等问题,提出了基于同步提取变换的高铁钢轨波磨检测方法.利用同步... 钢轨波磨已成为高速铁路轨道损伤的主要形式之一,影响着乘坐的舒适性及列车的运行安全性,因此寻找有效检测轨道波磨是必要的.针对同步压缩变换存在能量发散以及抗噪性差等问题,提出了基于同步提取变换的高铁钢轨波磨检测方法.利用同步提取变换对实测高铁轴箱振动加速度信号提取瞬时频率曲线及波磨的特征频率,获得了能量更加集中的时频表示及清晰的瞬时频率曲线,克服了同步压缩变换存在的能量发散以及频率混叠的问题.分析结果表明该方法实现了高铁钢轨波磨的检测与定位,与传统的方法相比速度快,精度高. 展开更多

关键词 时频分析 同步提取变换 同步压缩短时傅立叶变换 高铁波磨检测

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同步参考坐标法和正、负序基波提取器在电流检测中的比较 被引量：12

14

作者 周君求 陈兰玉 +1 位作者 周沛锋 王少杰 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期816-823,共8页

简述正、负序基波提取器基本原理,提出无功、谐波和负序电流检测的2种方法,即改进同步参考坐标法和基于正、负序基波提取器的检测方法。改进同步参考坐标法通过对电网正序基波电压矢量的同步旋转跟踪,可以省去锁相环及三角函数的计算;... 简述正、负序基波提取器基本原理,提出无功、谐波和负序电流检测的2种方法,即改进同步参考坐标法和基于正、负序基波提取器的检测方法。改进同步参考坐标法通过对电网正序基波电压矢量的同步旋转跟踪,可以省去锁相环及三角函数的计算;基于正、负序基波提取器的检测方法则可以进一步省去α-β坐标系变换到d-q坐标系及其反变换的计算。仿真与实验结果表明:采用这2种检测算法都能准确地检测电网中的无功、谐波和负序电流;基于正序基波提取器的检测算法比改进同步参考坐标法的实时性更高。 展开更多

关键词 电能质量 电流检测 同步参考坐标变换 相序提取器

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同步抽取变换与复小波结构相似性指数的滚动轴承性能退化评估 被引量：4

15

作者 尹爱军 张智禹 李海珠 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第6期205-209,共5页

为更早地检出滚动轴承异常并量化其性能退化程度,该研究提出同步抽取变换与复小波结构相似性(SET-CWSS)指数的滚动轴承性能退化评估新方法。利用同步抽取变换(SET)对当前时刻的振动信号进行时频分析,以获得能量更加集中的时频图,将SET... 为更早地检出滚动轴承异常并量化其性能退化程度,该研究提出同步抽取变换与复小波结构相似性(SET-CWSS)指数的滚动轴承性能退化评估新方法。利用同步抽取变换(SET)对当前时刻的振动信号进行时频分析,以获得能量更加集中的时频图,将SET后得到的时频图与刚投入运行时无故障振动信号的SET时频图进行复小波结构相似性(CWSS)评价,得到当前时刻滚动轴承性能退化评估SET-CWSS指数。通过疲劳试验验证及与其他性能退化评估方法对比,结果表明:SET-CWSS指数能有效的刻画出滚动轴承性能退化过程、量化评估其性能退化程度且对滚动轴承早期异常更加敏感。 展开更多

关键词 同步抽取变换(set) 复小波结构相似性(CWSS) 滚动轴承 性能退化评估 早期异常

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基于同步压缩短时傅里叶变换的毫米波雷达人体动作识别 被引量：1

16

作者 陈晓楠 汪恩铭 +1 位作者 于欣瑶 李姝雅 《现代电子技术》 2023年第9期46-49,共4页

针对人体动作识别问题,提出一种基于同步压缩短时傅里叶变换的人体动作识别方法。使用毫米波雷达进行人体动作数据的采集,将采集到的数据进行同步压缩短时傅里叶变换得到其时频图;然后使用卷积神经网络对不同动作进行微多普勒特征提取... 针对人体动作识别问题,提出一种基于同步压缩短时傅里叶变换的人体动作识别方法。使用毫米波雷达进行人体动作数据的采集,将采集到的数据进行同步压缩短时傅里叶变换得到其时频图;然后使用卷积神经网络对不同动作进行微多普勒特征提取并分类。在数据采集部分,使用毫米波雷达进行数据采集,有效地避免了外界因素的影响;在时频分析部分,使用窗函数优化的同步压缩短时傅里叶变换提高了时频聚集性。实验结果表明,该人体动作识别系统对不同人体动作的识别率可达到91.7%。 展开更多

关键词 人体动作识别 毫米波雷达 同步压缩 短时傅里叶变换 数据采集 特征提取 时频分析

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基于同步压缩小波变换的主信号抑制技术 被引量：7

17

作者 吴龙文 牛金鹏 +2 位作者 王昭 何胜阳 赵雅琴 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第8期2045-2052,共8页

在辐射源个体识别(SEI)技术中,能量较高的主信号往往导致微弱个体特征稳定性降低,进而影响最终的个体识别效果。为了解决该问题并提升辐射源个体识别性能,该文提出基于同步压缩小波变换的主信号抑制技术。首先,利用静态小波变换完成对... 在辐射源个体识别(SEI)技术中,能量较高的主信号往往导致微弱个体特征稳定性降低,进而影响最终的个体识别效果。为了解决该问题并提升辐射源个体识别性能,该文提出基于同步压缩小波变换的主信号抑制技术。首先,利用静态小波变换完成对带噪信号的去噪预处理;然后,利用同步压缩小波变换完成对主信号的检测和抑制,并以均方根误差和皮尔逊相关系数为数值指标,验证算法的有效性;最后,在主信号抑制的基础上,利用分形理论中盒维数完成对信号的特征提取,并利用单核支持向量机验证个体识别性能。实验结果表明,与主信号抑制之前相比,主信号抑制算法下个体识别率提升了10%左右,验证了同步压缩小波变换的主信号抑制算法对辐射源个体识别率提升的有效性。 展开更多

关键词 辐射源个体识别 主信号抑制 同步压缩小波变换 特征提取

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二阶多重同步挤压变换及其在涡轮泵信号处理中的应用 被引量：2

18

作者 张万旋 卢哲 +1 位作者 张箭 张楠 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第12期145-151,193,共8页

液体火箭发动机涡轮泵振动信号在变工况情况下表现出非平稳和强噪声特性,为特征频率分量提取带来困难。针对该问题,首先,提出二阶多重同步挤压变换(second-order multisynchrosqueezing transform,SMSST)时频分析方法,完成了数学推导并... 液体火箭发动机涡轮泵振动信号在变工况情况下表现出非平稳和强噪声特性,为特征频率分量提取带来困难。针对该问题,首先,提出二阶多重同步挤压变换(second-order multisynchrosqueezing transform,SMSST)时频分析方法,完成了数学推导并证明了其收敛性。在此基础上,提出基于自适应带通滤波与脊线提取的转频分量提取方法。用仿真信号对SMSST方法进行验证并与传统方法比较。最后,将基于SMSST的转频特征提取方法应用于发动机转速辨识和故障诊断,并用实际数据进行验证。结果表明,与传统时频分析方法相比,SMSST具有更高的时频分析精度。提出的方法可以提供有效、可靠、冗余的转速测量手段,并且该方法可以支撑故障早期预警。 展开更多

关键词 同步挤压变换 脊线提取 转速辨识 液体火箭发动机 涡轮泵

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基于多重同步压缩变换的雷达辐射源分选识别 被引量：6

19

作者 王功明 陈世文 +2 位作者 黄洁 秦鑫 苑军见 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2020年第3期49-56,共8页

针对低信噪比条件下雷达信号分选识别算法识别率低且复杂度高的问题,提出了一种基于多重同步压缩变换(MSST)的雷达辐射源分选识别算法。首先通过MSST得到信号的时频图像矩阵;然后,对时频图像进行预处理,提取出时频图像的灰度共生矩阵纹... 针对低信噪比条件下雷达信号分选识别算法识别率低且复杂度高的问题,提出了一种基于多重同步压缩变换(MSST)的雷达辐射源分选识别算法。首先通过MSST得到信号的时频图像矩阵;然后,对时频图像进行预处理,提取出时频图像的灰度共生矩阵纹理特征和Zernike矩特征;同时提取了信号的功率谱参数特征和平方谱统计特征,组成特征参数向量;最后利用支持向量机分类器实现了对雷达信号的自动分选识别。仿真结果表明,在信噪比为-2 dB时,该算法对9种雷达信号(CW、LFM、NLFM、BPSK、MPSK、Costas、LFM/BPSK、LFM/FSK和BPSK/FSK)的整体平均识别成功率大于96.5%。 展开更多

关键词 多重同步压缩变换 雷达辐射源 特征提取 分选识别

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基于同步压缩短时傅里叶变换的微型无人机识别 被引量：3

20

作者 孙延鹏 赵越 屈乐乐 《电讯技术》 北大核心 2021年第1期69-75,共7页

针对利用雷达微多普勒效应的微型无人机识别问题,提出了一种基于同步压缩短时傅里叶变换(Synchrosqueezing Short-Time Fourier Transform,SSTFT)的分类识别方法。首先对无人机的微多普勒回波信号进行SSTFT从而获得信号时频谱,然后对时... 针对利用雷达微多普勒效应的微型无人机识别问题,提出了一种基于同步压缩短时傅里叶变换(Synchrosqueezing Short-Time Fourier Transform,SSTFT)的分类识别方法。首先对无人机的微多普勒回波信号进行SSTFT从而获得信号时频谱,然后对时频谱进行多维度特征提取获得回波信号的时频特征及频率变化特征,最后将所获得联合特征输入到支持向量机(Support Vector Machine,SVM)中进而实现无人机的分类识别。基于实际雷达数据的实验结果表明,所提无人机分类方法准确率可达到97.03%。 展开更多

关键词 微型无人机识别 微多普勒效应 同步压缩短时傅里叶变换 特征提取

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