基于数据驱动自适应变分非线性chirp模态分解的瞬时频率识别

1

作者 袁平平 满镇 +1 位作者 赵周杰 任伟新 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第20期18-25,共8页

为降低初始频率和信号噪声对变分非线性chirp模态分解(variational nonlinear chirp mode decomposition,VNCMD)的影响,提出了一种基于数据驱动自适应变分非线性chirp模态分解(data-driven adaptive variational nonlinear chirp mode d... 为降低初始频率和信号噪声对变分非线性chirp模态分解(variational nonlinear chirp mode decomposition,VNCMD)的影响,提出了一种基于数据驱动自适应变分非线性chirp模态分解(data-driven adaptive variational nonlinear chirp mode decomposition,DDAVNCMD)的方法。通过模态能量占比确定响应信号的模态个数,同时采用导数归一化算法初步估算模态分量的初始频率,并添加迭代时变滤波器来降低噪声的影响,在此基础上再对响应信号进行VNCMD。通过单分量和多分量解析信号及拉索结构试验对所提方法进行验证。研究结果表明,基于DDAVNCMD的瞬时频率识别方法具有较好的准确性和抗噪性。 展开更多

关键词 瞬时频率 变分非线性chirp模态分解(VNCMD) 导数归一化 迭代时变滤波器 数据驱动自适应变分非线性chirp模态分解(DDAVNCMD)

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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

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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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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

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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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基于变参数域和短时高斯线性调频基的自适应信号分解算法 被引量：4

4

作者 郭剑峰 刘金朝 王卫东 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2015年第12期133-139,共7页

基于高斯线性调频基的参数化时频分析方法由于具有很高的时域和频域分辨能力,而被广泛应用于非线性非稳态信号的分解和特征提取中,但其巨大的计算量常常让工程人员望而生畏。因此结合变参数域和短时傅里叶变换的方法提出了一种改进的短... 基于高斯线性调频基的参数化时频分析方法由于具有很高的时域和频域分辨能力,而被广泛应用于非线性非稳态信号的分解和特征提取中,但其巨大的计算量常常让工程人员望而生畏。因此结合变参数域和短时傅里叶变换的方法提出了一种改进的短时高斯线性调频基自适应信号分解算法,将四参数优化问题转化成窄带范围的两参数优化问题,提高了参数化时频分析的时效性。利用改进算法对四原子组合的非线性解析信号和动检列车轴箱振动加速度信号进行分解,结果表明该方法能有效消除交叉项干扰,时频分辨率高,而且具有计算量小,速度快的优点,对分析动检列车轴箱振动与轮轨短波冲击有实际意义。 展开更多

关键词 变参数域 短时傅里叶变换 高斯线性调频基 自适应分解 轴箱振动

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基于脊路跟踪的变分非线性调频模态分解方法 被引量：8

5

作者 赵雅琴 聂雨亭 +2 位作者 吴龙文 张宇鹏 何胜阳 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第10期1874-1882,共9页

针对多个辐射源信号混合构成的多分量信号分离问题,提出基于脊路跟踪的变分非线性调频模态分解算法.该方法使用改进的脊路重组算法对时频分布图中各分量瞬时频率进行提取,将提取出的各分量瞬时频率作为变分非线性调频模态分解的预设频率... 针对多个辐射源信号混合构成的多分量信号分离问题,提出基于脊路跟踪的变分非线性调频模态分解算法.该方法使用改进的脊路重组算法对时频分布图中各分量瞬时频率进行提取,将提取出的各分量瞬时频率作为变分非线性调频模态分解的预设频率;利用重构后的多分量信号进行瞬时频率提取,更新预设频率后继续模态分解;重复上述过程,直到迭代前、后频率差值小于预设阈值,输出对应的模态分解结果.实验结果表明,基于脊路跟踪的变分非线性调频模态分解算法比经典变分非线性调频模态分解算法具有更好的多分量信号分离效果. 展开更多

关键词 多分量信号 脊路重组 瞬时频率估计 变分非线性调频模态分解

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一种有效的基于Chirplet自适应信号分解算法 被引量：19

6

作者 邹虹 保铮 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第4期515-517,共3页

基于线性调频小波 (chirplet)的自适应信号分解法 ,将待分析的线性调频 (Chirp)信号分解成为一组chirplet基函数的线性叠加 ,能够更清楚地表述Chirp信号的时频特征 .其中关键的问题 ,是如何自适应地估计与信号最匹配的chirplet,这将影... 基于线性调频小波 (chirplet)的自适应信号分解法 ,将待分析的线性调频 (Chirp)信号分解成为一组chirplet基函数的线性叠加 ,能够更清楚地表述Chirp信号的时频特征 .其中关键的问题 ,是如何自适应地估计与信号最匹配的chirplet,这将影响到自适应分解的效果 .目前 ,还没有一种有效chirplet估计算法 .本文提出了一种新的chirplet估计算法 ,该法充分利用了chirplet的特点 ,具有较高的参数估计精度 . 展开更多

关键词 自适应信号分解 时频分析 线性调频信号 线性调频小波

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高斯基函数参数自适应信号分解和相应的时频分布

7

作者 马世伟 邓家梅 曹家麟 《应用科学学报》 CAS CSCD 2001年第1期33-36,共4页

提出了一种在线性调频高斯基函数上进行信号自适应分解的方法 ,并给出了相应的自适应时频分布 .该分布是一种正的时频能量分布 ,具有较高的时频分辨率且无交叉项干扰 .基函数集是由单一原型高斯函数通过自适应调节其方差、扫频率、时移... 提出了一种在线性调频高斯基函数上进行信号自适应分解的方法 ,并给出了相应的自适应时频分布 .该分布是一种正的时频能量分布 ,具有较高的时频分辨率且无交叉项干扰 .基函数集是由单一原型高斯函数通过自适应调节其方差、扫频率、时移和频移来匹配信号的局部时频特征而获得 .这些参数和匹配系数中包含了信号的全部信息 ,可以方便地用于进一步的信号处理 . 展开更多

关键词 非平稳信号 自适应分解 时频分布 线性调频高斯函数 信号处理 时频能量分布 时频分辨率

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基于经验模态分解的宽带阵列DBF研究

8

作者 杨明 周顺 《压电与声光》 CSCD 北大核心 2012年第4期627-630,共4页

已有研究对宽带阵列信号的子带分解处理中子带划分是固定的,各子带内信号数分布不均衡。该文研究了子带自适应划分的模态域宽带自适应阵列算法,提出将经验模态分解(EMD)融合于线性约束最小方差(LCMV)算法中,EMD把多分量信号自适应地分... 已有研究对宽带阵列信号的子带分解处理中子带划分是固定的,各子带内信号数分布不均衡。该文研究了子带自适应划分的模态域宽带自适应阵列算法,提出将经验模态分解(EMD)融合于线性约束最小方差(LCMV)算法中,EMD把多分量信号自适应地分解成多阶内蕴模态函数(IMF),突出了信号的局部瞬间特征,两者结合既满足了LCMV的窄带信号要求又充分发挥了EMD自适应的特点,解决了阵元数目受到严格限制时,宽带阵列处理自由度不足、抗干扰性能下降的问题,在强干扰环境和各信号强度相差较大时也能有效检测出较弱信号。与基于FFT的子带分割相比,无需预先划分模态函数的频段,阵元数目受限时增加了处理自由度。仿真表明3阵元强干扰条件下改善增益11dB。 展开更多

关键词 模态域线性约束最小方差 经验模态分解 宽带自适应阵列

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脊提取联合ACMD的变转速滚动轴承故障诊断

9

作者 李燕文 马萍 +3 位作者 王聪 梁城 张浩然 张宏立 《噪声与振动控制》 北大核心 2025年第1期89-96,共8页

变转速工况下滚动轴承故障振动信号受转速波动影响,故障特征易受到噪声和其他无关分量干扰导致时频面模糊,故障特征提取困难。自适应调频模态分解(Adaptive Chirp Mode Decomposition,ACMD)作为新提出的非平稳信号处理算法,可有效分析... 变转速工况下滚动轴承故障振动信号受转速波动影响,故障特征易受到噪声和其他无关分量干扰导致时频面模糊,故障特征提取困难。自适应调频模态分解(Adaptive Chirp Mode Decomposition,ACMD)作为新提出的非平稳信号处理算法,可有效分析时变非平稳信号。ACMD需基于希尔伯特变换确定瞬时频率(Instantaneous Frequencies,IF),提取IF的准确性对最终分析结果具有较大影响。因此,在ACMD的基础上,引入脊提取理论,提出基于多时频曲线提取算法(Multiple Time-Frequency Curve Extraction,MTFCE)提取IF的多时频自适应调频模态分解(Multiple Time Frequency ACMD,MACMD)方法。首先对原始振动信号进行包络处理,并通过MTFCE提取其包络图中的IF作为预设频率输入到ACMD算法,然后对包络信号进行ACMD分解,最后根据分解得到的各个信号分量的IF和瞬时幅值(Instantaneous Amplitude,IA)信息构建高分辨率的时频表示,以实现时变非平稳信号的分析。通过分析模拟信号和实测变转速下滚动轴承故障信号可知,该方法能有效诊断时变转速下滚动轴承故障,减少噪声干扰,且具有较强的鲁棒性。 展开更多

关键词 故障诊断 变转速 滚动轴承 脊提取 多时频自适应调频模态分解

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非线性非平稳波浪极短期预测的复合优化模型 被引量：5

10

作者 张茴栋 张德康 史宏达 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期509-515,共7页

海浪的时间序列一般具有非线性和非平稳性,针对直接对其进行预测精度较差,本文利用复合模型对波浪进行了预测。利用长短期记忆神经网络模型的非线性学习能力和经验模态分解的非平稳数据处理能力,采用镜像对称和长短期记忆算法联合消除... 海浪的时间序列一般具有非线性和非平稳性,针对直接对其进行预测精度较差,本文利用复合模型对波浪进行了预测。利用长短期记忆神经网络模型的非线性学习能力和经验模态分解的非平稳数据处理能力,采用镜像对称和长短期记忆算法联合消除经验模态分解端点效应,建立了一种用于不规则波极短期预测的复合经验模态分解-长短期记忆模型。研究表明:通过比较分析水槽试验获得的一般不规则波、线性聚焦波和非线性畸形波的预测效果,结果揭示出经验模态分解端点效应对模型预测精度具有负面影响,本文基于自适应镜像延拓的复合经验模态分解-长短期记忆模型可以更好地预测极短期非线性、非平稳波浪时序的变化趋势。 展开更多

关键词 波浪极短期预测 水槽试验 非线性与非平稳性 经验模态分解 端点效应 自适应镜像延拓 复合经验模态分解-长短期记忆模型

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基于ES-ALPF的行星齿轮箱故障特征提取方法研究

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作者 沈昭仰 师占群 +2 位作者 甄冬 张浩 乔国朝 《河北工业大学学报》 CAS 2024年第1期28-34,共7页

针对行星齿轮箱故障初期特征提取困难的问题,提出了一种基于聚合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD)、奇异谱分析(Singular Spectrum Analysis, SSA)与自适应线性预测滤波(Adaptive Linear Prediction Filterin... 针对行星齿轮箱故障初期特征提取困难的问题,提出了一种基于聚合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD)、奇异谱分析(Singular Spectrum Analysis, SSA)与自适应线性预测滤波(Adaptive Linear Prediction Filtering, ALPF)结合的故障初期特征自适应提取方法。首先,利用EEMD预处理采集的振动信号,得到本征模态函数(Intrinsic Module Function, IMF)分量。其次,根据能量比选取IMFs重构信号。然后,利用SSA增强重构信号的非线性特征。之后,利用基于谱估计的自适应线性预测方法对非线性最突出的频段进行自适应线性滤波。最后,提取滤波后的信号包络,进行傅里叶变换,提取得到故障初期的微弱特征。在行星齿轮箱故障诊断试验台上进行了试验,所提方法与传统的基于EEMD-SSA的包络分析进行了对比,结果验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 聚合经验模态分解 奇异谱分析 行星齿轮箱 自适应线性预测滤波 故障诊断

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快速谱相关引导ACMD的滚动轴承复合故障特征分离方法 被引量：1

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作者 唐贵基 成彪 +1 位作者 徐振丽 王晓龙 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第16期129-137,共9页

以不同故障类型产生的冲击信号周期不同为出发点,提出了一种快速谱相关引导自适应线性调频模态分解的滚动轴承复合故障特征分离方法。首先使用快速谱相关搜寻复合故障信号中潜藏的循环频率成分;然后根据快速谱相关图绘制循环频率沿频率... 以不同故障类型产生的冲击信号周期不同为出发点,提出了一种快速谱相关引导自适应线性调频模态分解的滚动轴承复合故障特征分离方法。首先使用快速谱相关搜寻复合故障信号中潜藏的循环频率成分;然后根据快速谱相关图绘制循环频率沿频率轴的能量分布曲线,提出单一循环频率能量主导准则挑选包含单一故障信息最多而另一故障信息最少的频带范围,从中选取合适的中心频率指引自适应线性调频模态分解对指定频带进行分解;最后对分解信号进行包络分析,根据故障频率判定故障类型。通过分析仿真信号以及外圈6点钟故障和12点钟故障与内圈复合故障试验信号表明,该方法可以实现复合故障特征的分离。 展开更多

关键词 滚动轴承 快速谱相关 自适应线性调频模态分解 复合故障

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ANSMD方法及其在齿轮故障诊断中的应用 被引量：3

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作者 潘海洋 蒋婉婉 +1 位作者 郑近德 潘紫微 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第21期113-119,共7页

针对传统信号分析方法难以有效处理具有非平稳、非线性特性信号的问题,提出了一种自适应非线性稀疏模态分解方法(adaptive nonlinear sparse mode decomposition,ANSMD)。该方法通过将奇异局部线性算子约束到信号分解中,自适应地将一个... 针对传统信号分析方法难以有效处理具有非平稳、非线性特性信号的问题,提出了一种自适应非线性稀疏模态分解方法(adaptive nonlinear sparse mode decomposition,ANSMD)。该方法通过将奇异局部线性算子约束到信号分解中,自适应地将一个复杂信号分解为若干个瞬时频率具有物理意义的局部窄带分量,以局部窄带分量作为基函数进行迭代,从而逼近原始信号来完成信号的分解,进而得到具有完整时频分布的分量信号。通过仿真信号和齿轮裂纹故障信号进行试验验证,结果表明,相对于经验模态分解、局部特征尺度分解以及变分模态分解方法,ANSMD方法在抑制模态混叠、鲁棒性等方面具有明显的优势,并可以有效的诊断齿轮故障。 展开更多

关键词 信号处理 齿轮 故障诊断 自适应非线性稀疏模态分解(ANSMD)

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基于HHT的多分量LFM信号检测与参数估计 被引量：6

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作者 陈文武 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2007年第12期59-61,共3页

文中将Hilbert-Huang变换应用到多分量线性调频信号(LFM)信号的分析中:首先利用经验模态分解法(EMD)将原信号分解成有限个本征模态函数(IMF);然后对各个IMF进行Hilbert变换,获取瞬时频率、瞬时振幅,得到信号的Hilbert谱,该谱反映了瞬时... 文中将Hilbert-Huang变换应用到多分量线性调频信号(LFM)信号的分析中:首先利用经验模态分解法(EMD)将原信号分解成有限个本征模态函数(IMF);然后对各个IMF进行Hilbert变换,获取瞬时频率、瞬时振幅,得到信号的Hilbert谱,该谱反映了瞬时振幅在频率-时间平面上的分布,从而可以比较准确地检测和估计各LFM分量的初始频率和调频斜率等参数。仿真结果验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 Hilbert—Huang变换 经验模态分解 Hilbert谱 线性调频信号

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陀螺随机误差补偿中一种改进混合降噪法

15

作者 田易 阎跃鹏 +2 位作者 钟燕清 李继秀 孟真 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第5期68-75,83,共9页

为降低微机电系统陀螺测量数据中的随机误差,针对当载体运动状态突然改变导致陀螺传感器数据发生阶跃变化的情况,提出了一种改进的自适应噪声完备经验模态分解-前向线性预测滤波(CEEMDAN-FLP)的混合降噪方法。改进算法首先对于低阶噪声... 为降低微机电系统陀螺测量数据中的随机误差,针对当载体运动状态突然改变导致陀螺传感器数据发生阶跃变化的情况,提出了一种改进的自适应噪声完备经验模态分解-前向线性预测滤波(CEEMDAN-FLP)的混合降噪方法。改进算法首先对于低阶噪声本征模态函数采用软阈值滤波,避免了常规方法将噪声本征模态函数直接去除引起高频信号丢失的问题,同时对混合本征模态函数采用前向线性预测滤波,避免阈值提升引起的过度滤波问题;最后对滤波结果与信号本征模态函数进行数据重构。通过仿真验证,表明改进算法滤波结果的均方根误差与滤波前相比减小了约51.53%,与经验模态分解滤波算法相比减小了约17.39%;通过实测数据验证,表明改进算法滤波后的陀螺数据与基于CEEMDAN的算法滤波后的陀螺数据分别用于姿态解算,在不明显增加运算负担的同时,改进算法姿态累积误差仅约是CEEMDAN算法姿态累积误差的20.56%。可见,改进算法可以有效地提高传感器的测量精度。 展开更多

关键词 经验模态分解 自适应噪声完备经验模态分解 本征模态函数 前向线性预测滤波

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基于ACMD与改进MOMEDA的滚动轴承故障诊断 被引量：7

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作者 石佳 黄宇峰 王锋 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第16期218-226,261,共10页

针对强背景噪声下滚动轴承故障特征难以提取的问题,提出基于自适应非线性调频分量分解(adaptive chirp mode decomposition,ACMD)与改进多点优化最小熵解卷积(improved multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted,IMOM... 针对强背景噪声下滚动轴承故障特征难以提取的问题,提出基于自适应非线性调频分量分解(adaptive chirp mode decomposition,ACMD)与改进多点优化最小熵解卷积(improved multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted,IMOMEDA)的故障诊断方法。(1)为提高信号信噪比,采用基于基尼系数指标的ACMD,进行信号重构预处理;(2)为提高参数设定的准确性,提出改进的MOMEDA方法——利用天鹰优化算法,以多点峭度最大为目标,寻优确定滤波器周期参数;(3)对信号进行包络谱分析,通过对比包络谱的主导频率成分与理论故障特征频率,判断故障类型。仿真及实测数据分析结果表明,该方法能有效提取强背景噪声下的滚动轴承故障信号的特征信息,具备一定的优越性与实用性。 展开更多

关键词 自适应非线性调频分量分解(ACMD) 基尼系数 天鹰优化算法 多点最优调整最小熵解卷积 滚动轴承 故障诊断

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基于ICEEMDAN的雷达生命信号检测方法 被引量：2

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作者 李聪康 黄俊 郑元杰 《雷达科学与技术》 北大核心 2023年第1期105-112,118,共9页

线性调频连续波(FMCW)雷达能够通过非接触的方式采集人体的呼吸和心跳信号,为了去除和减少生命信号中的杂波干扰,本文提出了基于改进的自适应集合经验模态分解(ICEEMDAN)和长数据序列截取的生命信号分解方法,通过延长观察时间,然后截取... 线性调频连续波(FMCW)雷达能够通过非接触的方式采集人体的呼吸和心跳信号,为了去除和减少生命信号中的杂波干扰,本文提出了基于改进的自适应集合经验模态分解(ICEEMDAN)和长数据序列截取的生命信号分解方法,通过延长观察时间,然后截取时间序列,得到既定观察时间的最终固有模态函数(IMF)分量,通过模糊熵对所有IMF信号进行分析来识别含噪信号,并对含有噪声的IMF信号进行去噪处理,综合分析相关性和能量阈值的结果,挑选出合适的IMF分量重构生命信号。通过仿真和实测表明,所提出的方法能够大幅减少噪声,优于现有的去噪技术,有利于提高提取的呼吸和心跳信号的精准度和真实性。 展开更多

关键词 线性调频连续波 改进的自适应集合经验模态分解 长数据序列截取 模糊熵

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基于CEEMDAN和FRFT的多分量LFM信号参数估计

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作者 陈宝 石耀坤 何国华 《舰船电子对抗》 2022年第2期70-76,共7页

针对多分量线性调频(LFM)信号参数估计问题,提出了一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与分数阶傅里叶变换(FRFT)的参数估计方法。首先对多分量LFM信号实施CEEMDAN分解,得到多个固有模态函数(IMF)分量,根据每个IMF分量的... 针对多分量线性调频(LFM)信号参数估计问题,提出了一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与分数阶傅里叶变换(FRFT)的参数估计方法。首先对多分量LFM信号实施CEEMDAN分解,得到多个固有模态函数(IMF)分量,根据每个IMF分量的频谱幅值方差大小,筛选出有用IMF分量,随后重构有用IMF分量得到降噪后的LFM信号,由于LFM信号在FRFT域中具有能量聚焦性,可利用FRFT的分离技术和拟Newton法计算出信号的相关参数。将上述方法和传统FRFT方法对不同信噪比的多分量LFM信号进行蒙特卡罗实验对比,实验结果证明了该方法的有效性和可靠性。 展开更多

关键词 多分量线性调频信号 自适应噪声完备集合经验模态分解 分数阶傅里叶变换 时频分析

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