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CEEMD-FastICA-CWT联合瞬态响应阶次的电驱总成噪声源识别 被引量：2
1
作者 张威 景国玺 +2 位作者 武一民 杨征睿 高辉 《中国测试》 CAS 北大核心 2024年第4期144-152,共9页
以某增程式电驱动总成为研究对象,提出基于联合算法的噪声分离识别模型。首先,采用互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)联合快速独立分量分析(fast independent component analysis,FastI... 以某增程式电驱动总成为研究对象,提出基于联合算法的噪声分离识别模型。首先,采用互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)联合快速独立分量分析(fast independent component analysis,FastICA)方法提取纯电模式稳态工况下单一通道噪声信号特征,利用复Morlet小波变换及FFT对各分量信号时频特性进行识别。其次,采用阶次分析法和声能叠加法对稳态分量信号对应的各瞬态响应阶次能量进行对比分析,并结合皮尔逊积矩相关系数(Pearson product moment correlation coefficient,PPMCC)相似性识别确定不同噪声激励源贡献度。结果表明:减速齿副啮合噪声对该增程式电驱总成纯电模式运行噪声整体贡献度最大。 展开更多
关键词 电驱动总成 噪声源识别 互补集合经验模态分解 快速独立分量分析 连续小波变换 阶次分析
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基于CEEMDAN-WSVD组合串扰消除法车内噪声源识别 被引量：4
2
作者 李艺江 陈克 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2024年第4期224-230,共7页
为解决车内噪声源识别中结构路径易受外部因素干扰,以及多源振动串扰影响,导致采集的工况数据存在噪声等问题,提出基于自适应噪声的完备集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)... 为解决车内噪声源识别中结构路径易受外部因素干扰,以及多源振动串扰影响,导致采集的工况数据存在噪声等问题,提出基于自适应噪声的完备集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)的CEEMDAN-WSVD组合去噪法,该方法利用自适应加噪特征避免模态混叠现象发生,引入样本熵对高频含噪分量进行小波变换(Wavelet Transform,WT),实现一层降噪后进行重构;并采用奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)对重构信号获取主分向量,同时使用主分量衰减方法剔除较小主分量,实现二层降噪。运用模拟仿真信号验证上述方法对复杂含噪信号有降噪效果。通过对采集的工况数据降噪处理,计算路径传递率并得到贡献量。将各降噪方法应用于工况传递路径模型中对比分析,发现经过本文方法降噪后模型的合成响应与实测响应准确性较高,降噪效果较优。 展开更多
关键词 声学 完备集合经验模态分解 小波变换 奇异值分解 工况传递路径 噪声源识别
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环境激励下基于小波变换和奇异值分解的结构模态参数识别 被引量：11
3
作者 闵志华 孙利民 +1 位作者 孙智 淡丹辉 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第2期142-149,共8页
采用小波变换和奇异值分解相结合的方法对环境激励下结构的模态参数进行识别。首先对环境激励下的时不变结构的加速度响应进行协方差分析得到时域协方差响应,利用小波变换将协方差响应转换到时/频域中,沿每一个尺度点提取协方差响应的... 采用小波变换和奇异值分解相结合的方法对环境激励下结构的模态参数进行识别。首先对环境激励下的时不变结构的加速度响应进行协方差分析得到时域协方差响应,利用小波变换将协方差响应转换到时/频域中,沿每一个尺度点提取协方差响应的小波系数阵,然后对提取的小波系数阵进行奇异值分解得到奇异值和奇异向量,最后从重构的奇异值和奇异向量中识别出结构的模态参数。文章通过3自由度系统数值算例分析了该方法的抗噪性能,结果表明该方法具有很好的抗噪能力,在15 dB噪声干扰下能够稳定和准确地识别出结构的模态参数,且比直接用小波变换方法识别的结果更准确;并通过东海大桥主航道斜拉桥模态参数识别的例子进一步验证该方法的实际应用可行性。 展开更多
关键词 模态参数识别 小波变换 奇异值分解 抗噪性
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结合多种方法的单缸汽油机噪声源识别研究 被引量：4
4
作者 林漫群 赵鹏辉 +2 位作者 景亚兵 刘焕领 白伟 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2016年第9期1396-1401,共6页
对152QMI单缸汽油机进行噪声及振动以及曲轴转角等信号的采集,在LMS Test.Lab软件中利用频谱分析和小波变换计算得出了该单缸汽油机噪声能量的主要分布范围,并以此作为噪声源识别的对象,利用阶次分析和小波变换筛选出该机噪声信号中频... 对152QMI单缸汽油机进行噪声及振动以及曲轴转角等信号的采集,在LMS Test.Lab软件中利用频谱分析和小波变换计算得出了该单缸汽油机噪声能量的主要分布范围,并以此作为噪声源识别的对象,利用阶次分析和小波变换筛选出该机噪声信号中频率不随转速变化的共振因素,随后在角度域内对信号进行小波变换,结合发动机配气机构等部件的运动特征研究识别相对于各频率带的发动机噪声源。研究结果表明,该发动机主要噪声频率带为800 Hz以下、2 000 Hz和4 000 Hz^5 000 Hz,各频率带噪声源分别为进排气噪声、缸盖共振和顶杆对摇臂的冲击以及气门落座冲击。 展开更多
关键词 单缸汽油机 噪声源识别 频谱分析 小波变换
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基于经验模态分解和离散小波能量特征的地毯织机噪声源识别 被引量：3
5
作者 徐洋 盛晓伟 +2 位作者 李昂昂 钱如峰 孙志军 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第8期138-143,共6页
为识别和定位地毯织机主要噪声源,提出一种基于经验模态分解(EMD)和离散小波能量特征的地毯织机噪声源识别方法。首先应用EMD对地毯织机噪声信号进行分解,获得若干本征模态分量,根据互相关系数剔除虚假分量并重构信号;其次使用db20小波... 为识别和定位地毯织机主要噪声源,提出一种基于经验模态分解(EMD)和离散小波能量特征的地毯织机噪声源识别方法。首先应用EMD对地毯织机噪声信号进行分解,获得若干本征模态分量,根据互相关系数剔除虚假分量并重构信号;其次使用db20小波对重构信号进行离散小波变换,分解得到各小波分量并计算各分量的能量占比;然后提取能量占比较大的分量,分析其时频特性;最后采用激光测振仪依次测量地毯织机各主要部件的振动信号,对比分析得到主要噪声源所在位置,从而完成识别。研究结果表明,该方法可有效地识别和定位地毯织机主要噪声源。 展开更多
关键词 地毯织机 噪声源识别 经验模态分解 离散小波变换 能量特征
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一种基于小波谱的流量识别方法 被引量：2
6
作者 时鸿涛 盖凌云 郭忠文 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第12期72-74,78,共4页
针对流量识别方法受到服务端口、协议签名、流量加密等限制的问题,提出一种基于多尺度小波谱的流量识别方法。利用离散小波变换对原始网络流量进行多尺度分解,分别计算不同尺度下的小波谱,使用K-means算法对这些小波谱进行聚类分析,由... 针对流量识别方法受到服务端口、协议签名、流量加密等限制的问题,提出一种基于多尺度小波谱的流量识别方法。利用离散小波变换对原始网络流量进行多尺度分解,分别计算不同尺度下的小波谱,使用K-means算法对这些小波谱进行聚类分析,由此实现网络流量的识别。实验结果表明,该方法具有较高的识别准确率。 展开更多
关键词 流量识别 流量加密 离散小波变换 多尺度分解 小波谱 聚类分析
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小波变换在试井数据处理中的应用 被引量：5
7
作者 杨济源 李晓平 《钻采工艺》 CAS 北大核心 2009年第5期42-44,126,共3页
小波变换是继傅里叶变换、短时傅里叶变换之后出现的新一代时-频分析方法,具有良好的时频局部特性,因而受到越来越多的关注。在石油和天然气勘探开发领域,小波变换处理地震、测井的不稳定信号,提高油气储层地质特征的识别中得到了较为... 小波变换是继傅里叶变换、短时傅里叶变换之后出现的新一代时-频分析方法,具有良好的时频局部特性,因而受到越来越多的关注。在石油和天然气勘探开发领域,小波变换处理地震、测井的不稳定信号,提高油气储层地质特征的识别中得到了较为广泛地应用。然而,相关小波变换在试井数据处理的研究和应用方面的报道较少。文中介绍了小波变换的基本概念、发展过程以及目前在试井中的应用情况,重点阐述了小波变换对试井数据的降噪处理和奇异性检测,以提高油气井流体动态参数变化的识别率。 展开更多
关键词 小波变换 试井 多尺度分析 降噪 奇异性检测 流体动态识别
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噪音背景下流体识别应用方法探讨
8
作者 许辉群 桂志先 曾勇 《科学技术与工程》 北大核心 2013年第18期5312-5315,共4页
地震资料处理中,难免存在噪声,因此在频率域储层识别的研究中,低频噪音问题是干扰储层识别的重要影响因素,在噪音问题上必须采取有效的手段,才能排除低频信息是流体的响应而不是噪音的响应。据此在储层检测手段上,首先要进行噪音对算法... 地震资料处理中,难免存在噪声,因此在频率域储层识别的研究中,低频噪音问题是干扰储层识别的重要影响因素,在噪音问题上必须采取有效的手段,才能排除低频信息是流体的响应而不是噪音的响应。据此在储层检测手段上,首先要进行噪音对算法的干扰分析,只要在检测方法上噪音不产生干扰,那么用到实际地震资料流体识别上才有意义,通过在噪音背景下的模型进行试算,优选了抗噪性好、分辨率高的小波基函数对实际资料进行处理。另外,对地震流体识别可靠性检验方面,主要是通过测井解释来验证地震检测流体的可靠性。研究结果表明,优选的小波基函数不仅在模型上取得了很好的效果,在研究区过井地震资料上存在低频异常,与测井解释油气显示基本吻合。 展开更多
关键词 噪音 谱分解 小波变换 流体识别
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基于HHT的船体结构应力监测数据特征分析和去噪方法 被引量：6
9
作者 张仲良 朱晓军 +1 位作者 彭飞 牟金磊 《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2019年第S01期158-164,共7页
[目的]为了去除船体结构应力监测数据中的噪声信号,获得有效的数据信息,以便为后续数据挖掘提供支撑,[方法]首先,采用HHT方法中的经验模态分解(EMD)算法对数据进行成分分析,得到固有模态函数(IMF)和余项。然后,通过Hilbert变换得到Hilb... [目的]为了去除船体结构应力监测数据中的噪声信号,获得有效的数据信息,以便为后续数据挖掘提供支撑,[方法]首先,采用HHT方法中的经验模态分解(EMD)算法对数据进行成分分析,得到固有模态函数(IMF)和余项。然后,通过Hilbert变换得到Hilbert谱,证明应力监测数据的非平稳特性。最后,以信噪比(SNR)和均方根误差(RMSE)为例,结合自适应去噪和小波阈值去噪两种方法对应力监测数据进行去噪效果比较。[结果]结果表明,基于HHT方法的自适应去噪和小波去噪都具有一定的去噪效果,但两种去噪方法中,自适应去噪方法的SNR更高,RMSE更小,自适应去噪方法性能最佳。[结论]研究证明自适应去噪方法能更有效地针对应力监测数据进行去噪处理。 展开更多
关键词 船体应力监测数据 希尔伯特—黄变换 经验模态分解 Hilbert谱 自适应去噪 小波阈值去噪
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基于3阶小波张量的船舶辐射噪声识别
10
作者 郭德鑫 康春玉 +1 位作者 夏志军 张忆 《舰船科学技术》 北大核心 2020年第17期171-175,共5页
针对水下被动声呐目标分类识别难的问题,根据张量结构具有鲁棒性的特点,提出一种基于小波变换的船舶辐射噪声3阶张量特征提取方法。将船舶辐射噪声进行分帧,对每一帧信号进行小波变换,再对小波变换系数进行MFCC特征提取,最后构建一个帧... 针对水下被动声呐目标分类识别难的问题,根据张量结构具有鲁棒性的特点,提出一种基于小波变换的船舶辐射噪声3阶张量特征提取方法。将船舶辐射噪声进行分帧,对每一帧信号进行小波变换,再对小波变换系数进行MFCC特征提取,最后构建一个帧数小波分解分量MFCC特征维数的3阶特征张量。将整个船舶辐射噪声样本集划分为训练集和测试集,对训练集的3阶特征张量采用张量分解得到所有训练样本的核张量和因子矩阵,利用测试样本的3阶特征张量和训练样本的因子矩阵,得到测试样本的核张量,通过比较训练样本与测试样本核张量之间的范数大小,实现船舶辐射噪声的分类识别。实测样本识别结果表明,该方法具有较高的正确分类识别概率。 展开更多
关键词 辐射噪声 特征提取 目标识别 张量分解 小波变换
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