为提高非平稳响应信号瞬时频率的识别效果,提出基于滑动窗宽优化的局部最大同步挤压广义S变换(local maximum synchrosqueezing generalized S-transform,LMSSGST)。该方法首先对非平稳响应信号进行广义S变换获得相应的时频系数;其次,...为提高非平稳响应信号瞬时频率的识别效果,提出基于滑动窗宽优化的局部最大同步挤压广义S变换(local maximum synchrosqueezing generalized S-transform,LMSSGST)。该方法首先对非平稳响应信号进行广义S变换获得相应的时频系数;其次,利用该响应信号的功率谱密度特征曲线确定局部最大同步挤压算子中滑动窗的宽度;再次,通过局部最大同步挤压算子进行时频重排;最后,采用模极大值改进算法提取瞬时频率曲线。通过两个数值算例、一个滑动窗宽参数分析和一个时变拉索试验验证了所提方法的有效性,研究结果表明:利用功率谱密度特征曲线能够有效确定滑动窗的窗宽和模极大值算法的提取范围。相比局部最大同步挤压变换算法,基于滑动窗宽优化的LMSSGST具有更佳的瞬时频率识别效果。展开更多
为提升局部最大同步挤压变换估算瞬时频率的精度,本文结合2阶局部最大同步挤压变换(Second-order Local Maximum Synchrosqueezing Transform,SLMSST)和动态规划(Dynamic Optimization,DO)方法提出一种识别时变结构瞬时频率的新方法。...为提升局部最大同步挤压变换估算瞬时频率的精度,本文结合2阶局部最大同步挤压变换(Second-order Local Maximum Synchrosqueezing Transform,SLMSST)和动态规划(Dynamic Optimization,DO)方法提出一种识别时变结构瞬时频率的新方法。该方法首先通过引入2阶瞬时振幅与相位得到精度更高的2阶瞬时频率估算位置。其次,搜索频率方向上时频系数的局部最大值所对应的2阶瞬时频率位置并根据这些位置对时频系数进行重排,从而得到2阶局部最大同步挤压变换后的瞬时频带。再次,运用动态规划法在限定频带范围内提取瞬时频率曲线。通过一组数值算例和一个时变拉索试验验证了所提新方法的有效性,研究结果表明:相比既有的局部最大同步挤压变换算法,2阶局部最大同步挤压变换和动态规划的联合算法不仅具有较好的精度,而且具有更好的时频聚集性。展开更多
文摘为提高非平稳响应信号瞬时频率的识别效果,提出基于滑动窗宽优化的局部最大同步挤压广义S变换(local maximum synchrosqueezing generalized S-transform,LMSSGST)。该方法首先对非平稳响应信号进行广义S变换获得相应的时频系数;其次,利用该响应信号的功率谱密度特征曲线确定局部最大同步挤压算子中滑动窗的宽度;再次,通过局部最大同步挤压算子进行时频重排;最后,采用模极大值改进算法提取瞬时频率曲线。通过两个数值算例、一个滑动窗宽参数分析和一个时变拉索试验验证了所提方法的有效性,研究结果表明:利用功率谱密度特征曲线能够有效确定滑动窗的窗宽和模极大值算法的提取范围。相比局部最大同步挤压变换算法,基于滑动窗宽优化的LMSSGST具有更佳的瞬时频率识别效果。
文摘为提升局部最大同步挤压变换估算瞬时频率的精度,本文结合2阶局部最大同步挤压变换(Second-order Local Maximum Synchrosqueezing Transform,SLMSST)和动态规划(Dynamic Optimization,DO)方法提出一种识别时变结构瞬时频率的新方法。该方法首先通过引入2阶瞬时振幅与相位得到精度更高的2阶瞬时频率估算位置。其次,搜索频率方向上时频系数的局部最大值所对应的2阶瞬时频率位置并根据这些位置对时频系数进行重排,从而得到2阶局部最大同步挤压变换后的瞬时频带。再次,运用动态规划法在限定频带范围内提取瞬时频率曲线。通过一组数值算例和一个时变拉索试验验证了所提新方法的有效性,研究结果表明:相比既有的局部最大同步挤压变换算法,2阶局部最大同步挤压变换和动态规划的联合算法不仅具有较好的精度,而且具有更好的时频聚集性。
