增强低信噪比(signal to noise ratio,SNR)下的语音质量是语音识别需要解决的问题。在众多增强方法中,经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)是目前应用最为广泛的一种方法。针对EMD在对语音进行增强时存在端点效应的问题,研...增强低信噪比(signal to noise ratio,SNR)下的语音质量是语音识别需要解决的问题。在众多增强方法中,经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)是目前应用最为广泛的一种方法。针对EMD在对语音进行增强时存在端点效应的问题,研究了极值域均值模式分解(extremum field mean mode decomposition,EMMD)方法。该方法改变了EMD只利用信号的极值点信息的单一做法,充分考虑输入信号所有信息,计算信号极值点间所有数据的均值,可以有效解决EMD中的端点效应问题。因此,提出了基于EMMD的语音增强方法,实验结果表明EMMD方法的引入,消除局部数据中隐含的支流分量,避免了EMD方法的端点效应问题,明显提高了带噪语音的SNR,改善了语音的质量。展开更多
针对滚动轴承损伤性故障的故障诊断问题,提出基于极值域均值模式分解(extremum field mean modedecomposition,EMMD)的故障诊断方法,进行故障特征频率的提取。首先通过EMMD方法将原始信号分解成若干个本征模函数(intrinsic mode functio...针对滚动轴承损伤性故障的故障诊断问题,提出基于极值域均值模式分解(extremum field mean modedecomposition,EMMD)的故障诊断方法,进行故障特征频率的提取。首先通过EMMD方法将原始信号分解成若干个本征模函数(intrinsic mode function,IMF),然后通过计算各个IMF与原始信号的相关系数,确定包含故障特征信息的主要成分,除去虚假分量。最后针对主要成分的本征模函数进行Hilbert包络解调提取故障特征,即轴承的损伤性故障特征。通过工程实例信号的分析结果以及与经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)方法的对比均表明,该方法能较快地提取轴承的故障特征。展开更多
文摘增强低信噪比(signal to noise ratio,SNR)下的语音质量是语音识别需要解决的问题。在众多增强方法中,经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)是目前应用最为广泛的一种方法。针对EMD在对语音进行增强时存在端点效应的问题,研究了极值域均值模式分解(extremum field mean mode decomposition,EMMD)方法。该方法改变了EMD只利用信号的极值点信息的单一做法,充分考虑输入信号所有信息,计算信号极值点间所有数据的均值,可以有效解决EMD中的端点效应问题。因此,提出了基于EMMD的语音增强方法,实验结果表明EMMD方法的引入,消除局部数据中隐含的支流分量,避免了EMD方法的端点效应问题,明显提高了带噪语音的SNR,改善了语音的质量。
文摘针对滚动轴承损伤性故障的故障诊断问题,提出基于极值域均值模式分解(extremum field mean modedecomposition,EMMD)的故障诊断方法,进行故障特征频率的提取。首先通过EMMD方法将原始信号分解成若干个本征模函数(intrinsic mode function,IMF),然后通过计算各个IMF与原始信号的相关系数,确定包含故障特征信息的主要成分,除去虚假分量。最后针对主要成分的本征模函数进行Hilbert包络解调提取故障特征,即轴承的损伤性故障特征。通过工程实例信号的分析结果以及与经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)方法的对比均表明,该方法能较快地提取轴承的故障特征。
