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题名基于RPCA低秩稀疏分解的循环频率检测方法
被引量：1
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作者
王冉
余龙靖
余亮
蒋伟康
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机构
上海海事大学物流工程学院
上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室
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出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2023年第4期88-94,共7页
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基金
国家重点研发计划资助项目(2019YFB2004600)
国家自然科学基金青年基金项目(51505277)。
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文摘
在强噪声干扰时循环频率的准确检测对于循环平稳信号处理有重要意义。该研究提出了一种低信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)下将基于鲁棒主成分分析(robust principal component analysis, RPCA)的低秩稀疏分解技术应用于循环谱密度(cyclic spectral density, CSD)矩阵,从而进行循环频率检测的新方法。首先,采用RPCA将循环谱密度矩阵分解为表示噪声干扰的低秩矩阵和表示循环平稳特征的稀疏矩阵。随后,利用稀疏矩阵构造检测函数实现循环频率的自动检测。仿真结果证明了该方法在强噪声干扰下检测概率方面的优越性,并可根据检测各阶循环频率谐波的受试者工作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲线为不同信噪比条件下选择检测阶数提供参考。为了进一步验证该方法在应用中的有效性,将该方法应用于滚动轴承的早期故障诊断中。滚动轴承加速疲劳寿命试验数据上的分析结果证明该方法能够在轴承早期故障阶段从低SNR的振动信号中准确检测出轴承的故障特征频率,实现轴承的早期故障诊断。
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关键词
循环频率检测
鲁棒主成分分析(RPCA)
低秩稀疏分解
循环谱密度(CSD)
滚动轴承故障诊断
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Keywords
cyclic frequency detection
robust principal component analysis(RPCA)
low-rank sparse decomposition
cyclic spectral density(CSD)
rolling bearing fault diagnosis
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分类号
TP206.3
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TH165.3
[机械工程—机械制造及自动化]
TN911
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于循环频率特征的单信道混合通信信号的调制识别
被引量：18
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作者
赵宇峰
曹玉健
纪勇
戴旭初
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机构
中国科学技术大学电子工程与信息科学系
安徽创世科技有限公司
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第5期1202-1208,共7页
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文摘
单信道多个时频重叠的混合通信信号盲分离具有广泛的应用价值,是近年来通信信号处理研究领域的一个热点和难点,而单信道多个混叠通信信号的调制识别和信号个数的估计是实现单信道多个混叠通信信号盲分离的基础。该文通过分析数字调制信号的二阶和四阶循环累积量的循环频率特性和结构特征,提出一种基于循环频率特征的单信道混合通信信号调制识别的方法和实现算法,其主要特点是不需要已知混合信号的个数、功率、载频、符号率及定时等先验信息,对一些典型的数字调制信号(如BPSK,QPSK,OQPSK,MSK等)的随机混合,能够有效地辨识接收信号中所包含的信号个数以及每个调制信号的调制方式。利用计算机仿真实验,考察了不同条件下算法的性能,表明了其可行性和有效性。
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关键词
数字通信
调制识别
循环累积量
循环频率检测
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Keywords
Digital communication
Modulation identification
Cyclic cumulants
Cyclic frequency detection
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分类号
TN919
[电子电信—通信与信息系统]
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