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α稳定分布噪声中基于最优核时频分析的跳频信号参数估计
被引量：
5
1
作者
金艳
彭营
姬红兵
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2015年第5期985-991,共7页
针对传统非线性时频分析方法在跳频(frequency hopping,FH)信号参数估计时,会出现严重的交叉项和参数估计精度降低等问题,引入径向高斯核(radially Gaussian kernel,RGK)时频分析方法,该方法根据FH信号的不同自适应选择最优核函数,从而...
针对传统非线性时频分析方法在跳频(frequency hopping,FH)信号参数估计时,会出现严重的交叉项和参数估计精度降低等问题,引入径向高斯核(radially Gaussian kernel,RGK)时频分析方法,该方法根据FH信号的不同自适应选择最优核函数,从而有效抑制交叉项。RGK时频分析方法可在高斯噪声环境下估计FH信号的参数,但在脉冲性较强的α稳定分布噪声中,该方法性能退化甚至失效。对此,结合最大似然估计理论,提出了一种α稳定分布噪声环境下的加权最大似然广义柯西(weighted maximum-likelihood generalized Cauchy,WMGC)滤波的新方法。采用基于WMGC滤波器的RGK时频分析方法(WMGC-RGK方法,即WR方法),对该噪声中的跳频信号进行参数估计。仿真结果表明,与基于分数低阶及Myriad的时频分析方法相比,WR方法在α稳定分布噪声中具有良好的鲁棒性和优良的跳频信号参数估计性能。
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关键词
跳
频
信号
交叉项
径向高斯核
时
频
分析方法
参数估计
Α稳定分布噪声
加权最大似然
广义
柯西滤波
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职称材料
基于ASTFA的广义解调方法及应用
被引量：
1
2
作者
李宝庆
程军圣
+1 位作者
彭延峰
杨宇
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第19期2564-2570,共7页
结合自适应最稀疏时频分析(ASTFA)和广义解调的优点提出了基于ASTFA的广义解调方法。该方法首先采用ASTFA对原始信号进行分解,得到分量信号及其相位函数;然后,提取该相位函数的二次项及高次项,获得解调相位函数;之后利用解调相位函数对...
结合自适应最稀疏时频分析(ASTFA)和广义解调的优点提出了基于ASTFA的广义解调方法。该方法首先采用ASTFA对原始信号进行分解,得到分量信号及其相位函数;然后,提取该相位函数的二次项及高次项,获得解调相位函数;之后利用解调相位函数对分量信号进行广义解调;最后对广义解调后的信号进行频域分析,提取特征信息。仿真和实验分析结果表明,基于ASTFA的广义解调方法非常适用于处理多分量频率调制信号,能够有效提取滚动轴承在变速工况下的故障特征信息。
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关键词
自适应最稀疏
时
频
分析
广义
解调
相位函数
频
率调制
滚动轴承
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职称材料
高速铁路扣件状态不良动态响应诊断方法
3
作者
周梁琪
刘金朝
+1 位作者
徐晓迪
李忠艳
《振动工程学报》
北大核心
2025年第8期1739-1746,共8页
为解决传统高速铁路扣件状态诊断依赖于人工巡检的问题,提高扣件状态诊断的智能化,提出一种基于车辆动态响应数据,应用广义解调时频分析联合麻雀搜索算法优化支持向量机(sparrow search algorithm-support vector machine,SSA-SVM)的扣...
为解决传统高速铁路扣件状态诊断依赖于人工巡检的问题,提高扣件状态诊断的智能化,提出一种基于车辆动态响应数据,应用广义解调时频分析联合麻雀搜索算法优化支持向量机(sparrow search algorithm-support vector machine,SSA-SVM)的扣件状态诊断方法。利用安装在高速综合检测列车上的加速度传感器,采集扣件正常与失效区段的车辆振动响应信号,使用短时傅里叶变换与最大重叠离散小波包变换对信号数据进行预处理,获取频域信息与相位信息;利用广义解调时频分析方法分解信号,计算主要信息分量的有效值、能量贡献率和波长,作为扣件状态诊断的特征指标;联合SSA-SVM模型训练特征指标,用于构建分类模型。结果表明:该方法对高速铁路扣件状态诊断的准确率达到97.50%,SSA-SVM模型诊断效果优于其他方法,且使用多个评价指标验证其有效性和准确率能够满足实际应用的需求。
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关键词
扣件状态诊断
车辆动态响应
广义解调时频分析方法
SSA-SVM模型
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职称材料
题名
α稳定分布噪声中基于最优核时频分析的跳频信号参数估计
被引量：
5
1
作者
金艳
彭营
姬红兵
机构
西安电子科技大学电子工程学院
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2015年第5期985-991,共7页
基金
国家自然科学基金(61201286)
中央高校基本科研业务费专项资金(K5051202013)
陕西省自然科学基金(2014JM8304)资助课题
文摘
针对传统非线性时频分析方法在跳频(frequency hopping,FH)信号参数估计时,会出现严重的交叉项和参数估计精度降低等问题,引入径向高斯核(radially Gaussian kernel,RGK)时频分析方法,该方法根据FH信号的不同自适应选择最优核函数,从而有效抑制交叉项。RGK时频分析方法可在高斯噪声环境下估计FH信号的参数,但在脉冲性较强的α稳定分布噪声中,该方法性能退化甚至失效。对此,结合最大似然估计理论,提出了一种α稳定分布噪声环境下的加权最大似然广义柯西(weighted maximum-likelihood generalized Cauchy,WMGC)滤波的新方法。采用基于WMGC滤波器的RGK时频分析方法(WMGC-RGK方法,即WR方法),对该噪声中的跳频信号进行参数估计。仿真结果表明,与基于分数低阶及Myriad的时频分析方法相比,WR方法在α稳定分布噪声中具有良好的鲁棒性和优良的跳频信号参数估计性能。
关键词
跳
频
信号
交叉项
径向高斯核
时
频
分析方法
参数估计
Α稳定分布噪声
加权最大似然
广义
柯西滤波
Keywords
frequency hopping （FH） signals
cross-component
radially Gaussian kernel （RGK） time-fre-quency analysis method
parameter estimation
a stable distribution noise
weighted maximum-likelihood gener-alized Cauchy（WMGC） filter
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于ASTFA的广义解调方法及应用
被引量：
1
2
作者
李宝庆
程军圣
彭延峰
杨宇
机构
湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第19期2564-2570,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(51375152)
文摘
结合自适应最稀疏时频分析(ASTFA)和广义解调的优点提出了基于ASTFA的广义解调方法。该方法首先采用ASTFA对原始信号进行分解,得到分量信号及其相位函数;然后,提取该相位函数的二次项及高次项,获得解调相位函数;之后利用解调相位函数对分量信号进行广义解调;最后对广义解调后的信号进行频域分析,提取特征信息。仿真和实验分析结果表明,基于ASTFA的广义解调方法非常适用于处理多分量频率调制信号,能够有效提取滚动轴承在变速工况下的故障特征信息。
关键词
自适应最稀疏
时
频
分析
广义
解调
相位函数
频
率调制
滚动轴承
Keywords
adaptive and sparsest time-frequency analysis （ASTFA） ~ generalized demodulation
phase function
frequency modulation
rolling bearing
分类号
TH113.1 [机械工程—机械设计及理论]
TH911.7 [机械工程]
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职称材料
题名
高速铁路扣件状态不良动态响应诊断方法
3
作者
周梁琪
刘金朝
徐晓迪
李忠艳
机构
华北电力大学数理学院
中国铁道科学研究院集团有限公司基础设施检测研究所
出处
《振动工程学报》
北大核心
2025年第8期1739-1746,共8页
基金
中国铁路总公司科技研究开发计划项目(P2018G051-3)
中国铁道科学研究院集团有限公司科研开发基金资助项目(2019YJ153)。
文摘
为解决传统高速铁路扣件状态诊断依赖于人工巡检的问题,提高扣件状态诊断的智能化,提出一种基于车辆动态响应数据,应用广义解调时频分析联合麻雀搜索算法优化支持向量机(sparrow search algorithm-support vector machine,SSA-SVM)的扣件状态诊断方法。利用安装在高速综合检测列车上的加速度传感器,采集扣件正常与失效区段的车辆振动响应信号,使用短时傅里叶变换与最大重叠离散小波包变换对信号数据进行预处理,获取频域信息与相位信息;利用广义解调时频分析方法分解信号,计算主要信息分量的有效值、能量贡献率和波长,作为扣件状态诊断的特征指标;联合SSA-SVM模型训练特征指标,用于构建分类模型。结果表明:该方法对高速铁路扣件状态诊断的准确率达到97.50%,SSA-SVM模型诊断效果优于其他方法,且使用多个评价指标验证其有效性和准确率能够满足实际应用的需求。
关键词
扣件状态诊断
车辆动态响应
广义解调时频分析方法
SSA-SVM模型
Keywords
fastener status diagnostics
vehicle dynamic response
generalized demodulation time-frequency analysis method
SSA-SVM model
分类号
U213.53 [交通运输工程—道路与铁道工程]
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
α稳定分布噪声中基于最优核时频分析的跳频信号参数估计
金艳
彭营
姬红兵
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2015
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于ASTFA的广义解调方法及应用
李宝庆
程军圣
彭延峰
杨宇
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
高速铁路扣件状态不良动态响应诊断方法
周梁琪
刘金朝
徐晓迪
李忠艳
《振动工程学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
统计分析
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