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基于迭代小波变换的光谱信号本底扣除方法研究
被引量：
12
1
作者
赵奉奎
徐晓美
吕立亚
《分析测试学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第10期1275-1279,共5页
本底会对光谱分析结果产生很大的干扰作用,为获取特征峰的有效信息,必须首先去除本底。该文提出了一种基于小波变换的本底扣除算法,通过对光谱及后续光谱迭代进行小波变换,利用逼近系数估计本底,直到本底收敛。提出了判断多次估计的本...
本底会对光谱分析结果产生很大的干扰作用,为获取特征峰的有效信息,必须首先去除本底。该文提出了一种基于小波变换的本底扣除算法,通过对光谱及后续光谱迭代进行小波变换,利用逼近系数估计本底,直到本底收敛。提出了判断多次估计的本底最大误差是否足够小的收敛准则。利用该算法去除本底后,即可进行特征峰信息的提取。分别利用仿真光谱和实验能量色散X射线荧光光谱对算法进行了验证,并与传统小波变换和多项式拟合法进行了对比。结果表明,该算法能够更准确扣除光谱本底,对其他光谱的本底扣除也具有借鉴意义。
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关键词
光谱信号本底
信号收敛
迭代小波变换
能量色散X射线荧光光谱
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职称材料
基于迭代经验小波变换的齿轮故障诊断方法
被引量：
27
2
作者
辛玉
李舜酩
+2 位作者
王金瑞
易朋兴
刘颉
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第11期79-86,共8页
齿轮故障振动信号具有多分量和调幅-调频等特点,导致振动信号耦合程度高、数据特征提取和识别难度大。提出了一种基于迭代经验小波变换(EWT)和稀疏滤波(SF)的振动信号故障特征提取和诊断方法。首先,利用尺度空间表示将齿轮振动信号的Fou...
齿轮故障振动信号具有多分量和调幅-调频等特点,导致振动信号耦合程度高、数据特征提取和识别难度大。提出了一种基于迭代经验小波变换(EWT)和稀疏滤波(SF)的振动信号故障特征提取和诊断方法。首先,利用尺度空间表示将齿轮振动信号的Fourier频谱自适应的划分为若干频带,并利用EWT将输入信号分解为若干本征模态函数(IMF);其次,利用互信息能量熵方法迭代去除振动信号中的噪声干扰成分,并重构振动信号;再次,建立基于稀疏滤波的无监督神经网络模型,将重构的振动信号作为神经网络模型的输入并学习故障特征,利用softmax辨识故障信息;最后,利用建立的故障诊断模型辨识齿轮故障测试数据并验证本文方法的有效性。结果表明,所提方法能够有效辨识故障特征。
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关键词
齿轮故障
迭
代
经验
小波
变换
频谱边界
稀疏滤
波
无监督特征提取
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职称材料
题名
基于迭代小波变换的光谱信号本底扣除方法研究
被引量：
12
1
作者
赵奉奎
徐晓美
吕立亚
机构
南京林业大学汽车与交通工程学院
东南大学仪器科学与工程学院
出处
《分析测试学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第10期1275-1279,共5页
基金
国家自然科学基金项目(51605228)
江苏省高等学校自然科学研究面上项目(17KJB150024)
东南大学远程测控技术江苏省重点实验室开放基金(2242018K30005)
文摘
本底会对光谱分析结果产生很大的干扰作用,为获取特征峰的有效信息,必须首先去除本底。该文提出了一种基于小波变换的本底扣除算法,通过对光谱及后续光谱迭代进行小波变换,利用逼近系数估计本底,直到本底收敛。提出了判断多次估计的本底最大误差是否足够小的收敛准则。利用该算法去除本底后,即可进行特征峰信息的提取。分别利用仿真光谱和实验能量色散X射线荧光光谱对算法进行了验证,并与传统小波变换和多项式拟合法进行了对比。结果表明,该算法能够更准确扣除光谱本底,对其他光谱的本底扣除也具有借鉴意义。
关键词
光谱信号本底
信号收敛
迭代小波变换
能量色散X射线荧光光谱
Keywords
spectral background
signal convergence
iterative wavelet transform
energy dispersive X-ray fluorescence
分类号
O657.3 [理学—分析化学]
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职称材料
题名
基于迭代经验小波变换的齿轮故障诊断方法
被引量：
27
2
作者
辛玉
李舜酩
王金瑞
易朋兴
刘颉
机构
南京航空航天大学
华中科技大学
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第11期79-86,共8页
基金
国家自然科学基金(51675262)
国家重点研究和发展项目(2016YDF0700800)
预研领域基金课题(6140210020102)项目资助
文摘
齿轮故障振动信号具有多分量和调幅-调频等特点,导致振动信号耦合程度高、数据特征提取和识别难度大。提出了一种基于迭代经验小波变换(EWT)和稀疏滤波(SF)的振动信号故障特征提取和诊断方法。首先,利用尺度空间表示将齿轮振动信号的Fourier频谱自适应的划分为若干频带,并利用EWT将输入信号分解为若干本征模态函数(IMF);其次,利用互信息能量熵方法迭代去除振动信号中的噪声干扰成分,并重构振动信号;再次,建立基于稀疏滤波的无监督神经网络模型,将重构的振动信号作为神经网络模型的输入并学习故障特征,利用softmax辨识故障信息;最后,利用建立的故障诊断模型辨识齿轮故障测试数据并验证本文方法的有效性。结果表明,所提方法能够有效辨识故障特征。
关键词
齿轮故障
迭
代
经验
小波
变换
频谱边界
稀疏滤
波
无监督特征提取
Keywords
gear fault
iterative empirical wavelet transform(EWT)
spectral boundary
sparse filtering
unsupervised feature extraction
分类号
TH113.1 [机械工程—机械设计及理论]
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于迭代小波变换的光谱信号本底扣除方法研究
赵奉奎
徐晓美
吕立亚
《分析测试学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019
12
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下载PDF
职称材料
2
基于迭代经验小波变换的齿轮故障诊断方法
辛玉
李舜酩
王金瑞
易朋兴
刘颉
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
27
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职称材料
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