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Parametric adaptive time-frequency representation based on time-sheared Gabor atoms 被引量:2
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作者 Ma Shiwei Zhu Xiaojin Chen Guanghua Wang Jian Cao Jialin 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2007年第1期1-7,共7页
A localized parametric time-sheared Gabor atom is derived by convolving a linear frequency modulated factor, modulating in frequency and translating in time to a dilated Gaussian function, which is the generalization ... A localized parametric time-sheared Gabor atom is derived by convolving a linear frequency modulated factor, modulating in frequency and translating in time to a dilated Gaussian function, which is the generalization of Gabor atom and is more delicate for matching most of the signals encountered in practice, especially for those having frequency dispersion characteristics. The time-frequency distribution of this atom concentrates in its time center and frequency center along energy curve, with the curve being oblique to a certain extent along the time axis. A novel parametric adaptive time-frequency distribution based on a set of the derived atoms is then proposed using a adaptive signal subspace decomposition method in frequency domain, which is non-negative time-frequency energy distribution and free of cross-term interference for multicomponent signals. The results of numerical simulation manifest the effectiveness of the approach in time-frequency representation and signal de-noising processing. 展开更多
关键词 time-frequency analysis Gabor atom time-shear Adaptive signal decomposition time-frequency distribution.
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基于小波包分解卷积神经网络的停运输电线路故障识别方法 被引量:1
2
作者 王鑫明 王祥宇 +3 位作者 贾晓卜 张飞飞 李少博 胡永强 《电测与仪表》 北大核心 2025年第1期61-67,共7页
当输电线路处于热备用状态时,停运线路上仍可能发生短路故障,准确地判断停运线路的故障状态能有效地避免合闸到故障线路时对电力系统造成冲击并对故障的排除提供便利,因此有必要对停运输电线路进行故障识别。对于双回输电线路提出一种... 当输电线路处于热备用状态时,停运线路上仍可能发生短路故障,准确地判断停运线路的故障状态能有效地避免合闸到故障线路时对电力系统造成冲击并对故障的排除提供便利,因此有必要对停运输电线路进行故障识别。对于双回输电线路提出一种采用小波包分解生成的频谱图作为卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)输入进行特征提取的停运线路故障识别方法。为减少人为提取特征产生的误差,首先对停运输电线路故障时三相电压暂态波形进行测量,采用小波包分解得到三相电压波形时频特性,最终通过CNN提取特征并进行故障分类。为验证该方法的故障识别效果,以河北省3条线路的实际数据为基础,在ATP-EMTP中建立500 kV同塔双回输电线路模型,为模拟现场各因素产生的误差在测得电压波形中加入10 dB高斯白噪声。结果表明,对热备用线路上故障状态识别准确率为99.98%,在一定程度上为停运线路的故障诊断及排除提供了参考。 展开更多
关键词 同塔双回输电线路 感应电压 小波包分解 时频分析 卷积神经网络 故障识别
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隧道高压气体爆破振动信号特征提取研究
3
作者 付晓强 黄嘉瑞 +3 位作者 邵艺强 徐芳丽 戴良玉 俞缙 《工程爆破》 北大核心 2025年第3期151-160,共10页
针对传统炸药爆破过程中存在振动强烈、破坏力强的问题,研发了破岩气体发生器并开展了龙龙铁路隧道爆破实践。对隧道爆破掘进过程中的振动进行了监测,采用TVF-EMD算法对高压气体爆破信号的振动特性和能量分布进行了精细化特征提取,并与... 针对传统炸药爆破过程中存在振动强烈、破坏力强的问题,研发了破岩气体发生器并开展了龙龙铁路隧道爆破实践。对隧道爆破掘进过程中的振动进行了监测,采用TVF-EMD算法对高压气体爆破信号的振动特性和能量分布进行了精细化特征提取,并与传统炸药爆破进行了对比分析。结果表明:与炸药爆破相比,高压气体爆破主频较高且相对平稳,能量释放平缓且持续时间较长,衰减较慢,瞬时能量分布更为均匀,传播过程中边际能量损失较少。高压气体爆破具有更高的安全性和环保性,适合于复杂环境下隧道安全高效掘进。 展开更多
关键词 隧道爆破 TVF-EMD 气体爆破 爆破振动 时频分析
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基于混合分解多尺度时频图和Res-GRU-AT的电能质量复合扰动识别 被引量:5
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作者 毕贵红 鲍童语 +3 位作者 陈臣鹏 赵四洪 陈仕龙 张梓睿 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期12-25,共14页
能源互联网背景下的电能质量问题越来越凸显,针对传统电能质量扰动(power quality disturbances,PQDs)识别过程中存在的信号特征提取复杂、算法识别能力不足和复合扰动区分困难等问题,提出了一种混合分量多尺度时频图和残差神经网络(res... 能源互联网背景下的电能质量问题越来越凸显,针对传统电能质量扰动(power quality disturbances,PQDs)识别过程中存在的信号特征提取复杂、算法识别能力不足和复合扰动区分困难等问题,提出了一种混合分量多尺度时频图和残差神经网络(residual neural network,ResNet)、门控循环单元(gated recurrent units,GRU)网络与注意力机制(attention,AT)组合的电能质量复合扰动识别新方法—Res-GRU-AT。首先利用奇异谱分解(singular spectrum decomposition,SSD)和逐次变分模态分解(successive variational mode decomposition,SVMD)对PQDs信号分别进行多尺度分解得到混合分量,再对混合分量进行希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT),分析得到多尺度时频图。其次,利用Res-GRU-AT模型对多尺度时频图进行深层次特征提取、强化和识别。Res-GRU-AT模型能够利用ResNet的二维图像空间特征提取能力和GRU的时序特征提取能力进行特征融合,再通过AT进行特征加权强化,提高了PQDs的识别能力。不同方案的仿真结果表明,所提方法特征提取能力强且抗噪性能好,对复合扰动识别率高。 展开更多
关键词 电能质量 故障识别 时频分析 混合模式分解 深度学习
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宽度-深度融合时频分析的径流智能预测方法 被引量:2
5
作者 韩莹 王乐豪 +2 位作者 王淑梅 张翔 罗星星 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期363-372,共10页
为解决现有基于LSTM的径流预测模型易陷入局部最优的问题,提出了基于VMD-LSTMBLS(variational mode decomposition-LSTM-broad learning system)的径流预测模型。将宽度学习系统与LSTM结合,针对径流序列多噪音特点,采用时频分析方法中... 为解决现有基于LSTM的径流预测模型易陷入局部最优的问题,提出了基于VMD-LSTMBLS(variational mode decomposition-LSTM-broad learning system)的径流预测模型。将宽度学习系统与LSTM结合,针对径流序列多噪音特点,采用时频分析方法中的变分模态分解,将径流时间序列的一维时域信号变换到二维时频平面,减少噪声对预测结果的影响。仿真结果表明:与基线模型及现有基于LSTM的径流预测模型相比,该模型的预测精度有较为明显的提高。 展开更多
关键词 径流预测 变分模态分解 长短时记忆网络 宽度学习系统 时频分析 智能预测
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基于多分量LFM信号时频分析的水声多普勒和时延估计研究 被引量:1
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作者 宁更新 肖若君 谢靓 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期688-696,共9页
在水声多普勒因子和时延估计研究实用化的进程中,利用多分量线性调频(LFM)信号实现估计的算法研究越来越普遍。针对多分量LFM信号时频域存有交叉项时各分量参数估计不准确的问题,提出基于非完全残差与脊线段匹配的自适应模态分解方法。... 在水声多普勒因子和时延估计研究实用化的进程中,利用多分量线性调频(LFM)信号实现估计的算法研究越来越普遍。针对多分量LFM信号时频域存有交叉项时各分量参数估计不准确的问题,提出基于非完全残差与脊线段匹配的自适应模态分解方法。该方法采用非完全残差函数保留了交叉点处的部分时频信息,利用脊线段匹配方法提供更精确的预设时频脊线,改进了各分量LFM信号调频斜率和起始频率的估计精度。联合两个估计量进一步给出了多普勒因子和时延估计的算法。仿真结果表示,较现有模态分解算法,所提改进方法有效解决了估计分量过程中交叉区间断裂带来的估计误差;水声多径的条件下,该方法的多普勒因子和时延估计精度优于对比的现有方法。 展开更多
关键词 时频分析 多普勒因子 时延估计 多分量LFM信号 自适应模态分解
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基于NMD算法的水电高占比电网低频振荡模态辨识
7
作者 张虹 孙方亮 +2 位作者 徐志豪 张桉宁 王宇轩 《电气工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期219-228,共10页
水电高占比电网中的调速控制问题会导致低于0.1 Hz的超低频振荡,与低频振荡混合加大了低频振荡参数辨识的难度。因此本文提出一种基于自适应的时频分析方法-非线性模态分解(Nonlinear mode decomposition,NMD)来对低频振荡进行参数识别... 水电高占比电网中的调速控制问题会导致低于0.1 Hz的超低频振荡,与低频振荡混合加大了低频振荡参数辨识的难度。因此本文提出一种基于自适应的时频分析方法-非线性模态分解(Nonlinear mode decomposition,NMD)来对低频振荡进行参数识别。该方法能够根据信号结构提取时频脊线,估得谐波参数,辨别出对应分量真谐波,消除虚假模态分量。并利用提取出分量的频谱熵特征来设定一个停止分解准则,使分解出的非线性模态分量(Nonlinear mode,NM)具备实际物理意义。对每个NM分量进行Hilbert变换(Hilbert transform,HT)求取振荡参数。最后通过自合成测试信号仿真算例、四机二区系统仿真算例和电网实测算例验证所提方法可行性和有效性。 展开更多
关键词 水电高占比 超低频振荡 时频分析 非线性模态分解 HILBERT变换
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一元及多元信号分解发展历程与展望 被引量:3
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作者 陈启明 文青松 +2 位作者 郎恂 谢磊 苏宏业 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期1-20,共20页
现实世界中,所获得的信号大部分都是非平稳和非线性的,将此类复杂信号分解为多个简单的子信号是重要的信号处理方法.1998年,提出希尔伯特–黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)以来,历经20余年的发展,信号分解已经成为信号处理领域相... 现实世界中,所获得的信号大部分都是非平稳和非线性的,将此类复杂信号分解为多个简单的子信号是重要的信号处理方法.1998年,提出希尔伯特–黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)以来,历经20余年的发展,信号分解已经成为信号处理领域相对独立又具有创新性的重要内容.特别是近10年,多元/多变量/多通道信号分解理论方法方兴未艾,在诸多领域得到了成功应用,但目前尚未见到相关综述报道.为填补这个空缺,从单变量和多变量两个方面系统综述了国内/外学者对主要信号分解方法的研究现状,对这些方法的时频表达性能进行分析和比较,指出这些分解方法的优势和存在的问题.最后,对信号分解研究进行总结和展望. 展开更多
关键词 信号分解 时频分析 希尔伯特–黄变换 多元信号分解
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集成全息希尔伯特谱分析及其在滚动轴承故障诊断中的应用 被引量:2
9
作者 彭国良 郑近德 +2 位作者 潘海洋 童靳于 刘庆运 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第13期98-105,125,共9页
全息希尔伯特谱分析(holo-Hilbert spectral analysis, HHSA)是一种新的信号解调分析处理技术,其采用双层经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD),能够有效揭示非线性或非平稳振动信号中的跨尺度耦合关系。但是,EMD在信号分... 全息希尔伯特谱分析(holo-Hilbert spectral analysis, HHSA)是一种新的信号解调分析处理技术,其采用双层经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD),能够有效揭示非线性或非平稳振动信号中的跨尺度耦合关系。但是,EMD在信号分解过程中存在严重的模态混叠问题,导致瞬时频率估计不准确,影响了HHSA的分析精度。基于此,提出了集成全息希尔伯特谱分析(ensemble holo-Hilbert spectral analysis, EHHSA)方法。同时为了更精确解调故障特征信息,通过对载波变量进行积分,定义了一种可以揭示调制特征的调幅边际谱分析方法。最后,通过对滚动轴承仿真和实测数据进行分析,结果表明:与传统谱分析方法相比,所提EHHSA方法及调幅边际谱的特征提取性能和噪声鲁棒性更强。 展开更多
关键词 集成全息希尔伯特谱分析(EHHSA) 时频分析 集成经验模态分解(EEMD) 故障诊断
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基于参数优化VMD和TET的柔直线路单端故障测距方法 被引量:7
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作者 池梓斌 夏成军 杨明嘉 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1-11,共11页
单端行波故障测距方法在考虑频变波速影响时需要提取故障行波时频域特征,但现有方法存在时频分辨率较低、波头识别困难和波速计算不准确的问题。为此,提出一种基于参数优化变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和瞬态提取... 单端行波故障测距方法在考虑频变波速影响时需要提取故障行波时频域特征,但现有方法存在时频分辨率较低、波头识别困难和波速计算不准确的问题。为此,提出一种基于参数优化变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和瞬态提取变换(transient extraction transform,TET)的单端故障定位方法。首先,利用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)优化VMD参数,提取含有故障特征的高频模态分量。然后,对该模态分量进行瞬态提取变换,通过去除短时傅里叶变换中模糊的时频能量,保留与信号瞬态特征密切相关的时频信息,得到故障行波时频域全波形。最后,在故障行波全波形中提取主频分量并标定初始波头与第二反射波头,通过计算主频分量下的波速度,结合行波定位方法实现单端故障测距。在PSCAD/EMTDC中搭建四端柔性直流电网的仿真结果表明,所提算法对过渡电阻和噪声具有较强的耐受性,即使在较低采样率下也能实现准确的故障定位。 展开更多
关键词 柔性直流输电 单端故障测距 频变波速 变分模态分解 时频分析
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基于深度学习的核电站泵类电机故障诊断方法 被引量:2
11
作者 尹文哲 夏虹 +3 位作者 朱少民 王志超 张汲宇 姜莹莹 《哈尔滨工程大学学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期2350-2357,共8页
为了准确识别核电站泵类电机的运行状态以及增强故障诊断系统的鲁棒性,本文提出了一种基于深度学习的故障诊断方法。利用多个传感器采集鼠笼式三相异步电机不同位置处的振动信号对电机状态进行分析,采用变分模态分解和短时傅里叶变换对... 为了准确识别核电站泵类电机的运行状态以及增强故障诊断系统的鲁棒性,本文提出了一种基于深度学习的故障诊断方法。利用多个传感器采集鼠笼式三相异步电机不同位置处的振动信号对电机状态进行分析,采用变分模态分解和短时傅里叶变换对电机振动信号进行处理,将获取的时频特征输入到深度残差神经网络中,以得到诊断结果,并对比了单传感器和多传感器监测策略的测试结果。结果表明:提出的方法能够准确识别电机故障,且具有良好的鲁棒性,2种监测策略的鲁棒性能差距明显;比较不同的诊断模型与本文方法表明本文方法的鲁棒性能最优。 展开更多
关键词 核电站 电机 故障诊断 深度学习 时频分析 残差神经网络 变分模态分解 短时傅里叶变换
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基于变分模态分解与优选的超高分辨ISAR成像微多普勒抑制方法 被引量:3
12
作者 李中余 桂亮 +4 位作者 海宇 武俊杰 王党卫 王安乐 杨建宇 《雷达学报(中英文)》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期852-865,共14页
逆合成孔径雷达(ISAR)在对空中目标成像时,目标自身的转动、振动等局部微动将产生微多普勒效应,回波将附加额外的多普勒调制,造成频谱展宽。在超高分辨条件下,这一微动特性将会影响主体散射点的聚焦,导致目标图像局部散焦模糊,严重影响... 逆合成孔径雷达(ISAR)在对空中目标成像时,目标自身的转动、振动等局部微动将产生微多普勒效应,回波将附加额外的多普勒调制,造成频谱展宽。在超高分辨条件下,这一微动特性将会影响主体散射点的聚焦,导致目标图像局部散焦模糊,严重影响成像质量。并且,微多普勒相位还具有时变非平稳特性,难以从ISAR目标回波中准确估计或分离出微多普勒。为了解决上述问题,该文利用目标主体回波和微多普勒分量的时频分布差异,提出一种基于变分模态分解(VMD)与优选的非参数化方法抑制了回波中的微多普勒分量,消除了微多普勒对成像的影响,获得超高分辨率的无人机ISAR成像结果。该文首先引入VMD算法并将其扩展到复数域,将ISAR目标回波数据沿方位向分解为若干个中心频率均匀分布于多普勒采样带宽中的模函数,在此基础上利用图像熵指标优化分解参数和筛选成像模态,以保证微多普勒的良好抑制和主体回波的较完整保留。与现有基于经验模态分解(EMD)和局部均值分解(LMD)的方法相比,所提方法在超大带宽条件下对旋翼微动引起的微多普勒干扰有着更为出色的抑制效果,而且对机身部分的保留更为完整。最后,通过仿真对比和超宽带微波光子ISAR无人机实测数据处理,证明了该文所提方法的有效性和优势。 展开更多
关键词 逆合成孔径雷达 微多普勒 变分模态分解 最小熵 时频分析
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基于InSAR的北京平原区地面沉降与地下水位演化关联特征迭代奇异谱分析
13
作者 刘彪 王彦兵 +3 位作者 李小娟 李晨霞 宋宗雯 李堰欣 《地理与地理信息科学》 CSCD 北大核心 2024年第4期21-27,共7页
北京平原区是地面沉降发展严重的区域之一,分析其地面沉降的时空演化规律可为城市地面沉降有效防控提供数据支撑。该文利用PS-InSAR方法获取地面沉降信息,并用水准监测数据验证其精度,然后基于奇异谱分析和频谱检验提出迭代奇异谱分析(I... 北京平原区是地面沉降发展严重的区域之一,分析其地面沉降的时空演化规律可为城市地面沉降有效防控提供数据支撑。该文利用PS-InSAR方法获取地面沉降信息,并用水准监测数据验证其精度,然后基于奇异谱分析和频谱检验提出迭代奇异谱分析(Iterative Singular Spectral Analysis,ISSA)方法,并基于该方法将地面沉降的长时序数据分解为主趋势、周期特征,得到研究区地面沉降和地下水位的时序演化特征:①研究区地面沉降的主趋势特征表现为2011—2016年沉降持续、沉降减缓和再度发展3个阶段,2017—2020年沉降持续发展,但总体趋势较稳定。②研究区地面沉降季节性差异明显,且2011—2020年夏季地面沉降比冬季严重。③地下水超采是北京平原区地面沉降的主因,在严重沉降区和较严重沉降区,第二、三承压含水层的水位变化与地面沉降呈强正相关性。 展开更多
关键词 地面沉降 PS-INSAR 地下水位变化 频谱检验 迭代奇异谱分析 时序特征分解
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深孔台阶爆破近区振动信号预处理与时频特征分析
14
作者 张文涛 汪海波 +4 位作者 高朋飞 王梦想 杨帆 吕闹 宗琦 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第24期178-189,共12页
深孔台阶爆破近区振动信号中常含有趋势项和高频噪声导致信号畸变失真,严重影响时频特征分析。针对此问题,构建了改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,... 深孔台阶爆破近区振动信号中常含有趋势项和高频噪声导致信号畸变失真,严重影响时频特征分析。针对此问题,构建了改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, ICEEMDAN)算法结合基于广义最小最大非凸(generalized minimax concave, GMC)惩罚项的稀疏降噪法与稀疏化基线估计消噪(baseline estimation and de-noising with sparsity, BEADS)算法的联合预处理方法。通过仿真信号验证该方法的可行性。将其应用于实际深孔台阶爆破近区振动信号的处理,并提取重构信号的时频特征,结果表明:在仿真信号试验中,该文构建的预处理方法能在有效保留信号真实成分的前提下消除高频噪声和低频趋势项的影响,相较于其他5种方法重构信号信噪比更高、均方根误差更小。在实测信号分析中,预处理后信号波形恢复正常,高频噪声成分被抑制,低频段频谱更清晰。时频特征分析发现,深孔台阶爆破近区振动信号主频较低,能量主要集中在25~150 Hz范围内,极低频和高频能量占比较少。根据时频特征分析结果结合爆破安全规程对爆破参数设计给出了建议。研究结果对爆破振动信号精确分析及制定爆破振动控制措施具有重要意义。 展开更多
关键词 爆破近区振动信号 预处理 时频分析 改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN) 基于广义最小最大非凸(GMC)惩罚项的稀疏降噪法 稀疏化基线估计消噪(BEADS)
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侵彻过载信号自适应变分模态分解时频分析方法
15
作者 谢雨岑 郜王鑫 +2 位作者 邵志豪 房安琪 张珂 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期69-78,共10页
传统过载信号时频分析方法广泛应用于超高速侵彻引信层间粘连机理研究和信号处理方法优化中,但模态混叠效应已成为其应用时的瓶颈。针对该问题,提出一种基于自适应优化变分模态分解(OVMD)的侵彻过载信号时频分析方法。考虑到侵彻过载信... 传统过载信号时频分析方法广泛应用于超高速侵彻引信层间粘连机理研究和信号处理方法优化中,但模态混叠效应已成为其应用时的瓶颈。针对该问题,提出一种基于自适应优化变分模态分解(OVMD)的侵彻过载信号时频分析方法。考虑到侵彻过载信号频率成分复杂且具有的非平稳性、随机性特点,该方法以模态的混叠效应和稀疏性作为信号的分解约束,采用非支配排序遗传算法(NSGA-II)搜索获取变分模态分解算法的分解个数和二次惩罚因子,再基于参数优化的变分模型,确定各模态函数的中心频率和带宽,完成过载信号各频率成分的自适应分解。通过对实测侵彻过载信号分析可见,相比于通用经验模态分解算法,该方法可以有效抑制模态混叠现象,且在时域和频域上均具有更好的分辨率,能为引信系统的信号处理、仿真模型验证、结构设计提供有效信息支撑。 展开更多
关键词 侵彻过载信号 时频分析 模态混叠 自适应优化变分模态分解
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自适应旋转投影分解法 被引量:40
16
作者 殷勤业 倪志芳 +1 位作者 钱世锷 陈大庞 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第4期52-58,共7页
本文提出了一种新的时一频分解方法──自适应旋转投影分解法(AOP法).在表征信号空间的线性调频高斯信号集上,我们针对原始信号自适应地搜索出一组与信号匹配最好的基函数序列.以此用尽可能少的基函数来重构信号子空间.根据分... 本文提出了一种新的时一频分解方法──自适应旋转投影分解法(AOP法).在表征信号空间的线性调频高斯信号集上,我们针对原始信号自适应地搜索出一组与信号匹配最好的基函数序列.以此用尽可能少的基函数来重构信号子空间.根据分解系数,得到信号的时-频能量分布.由于调频高斯信号时频会聚性能极佳,又能灵活高效地匹配各类信号,该算法不论从分辨率、效率还是描述能力等方面都具有良好的性能.将它用于语音压缩也取得了很好的结果. 展开更多
关键词 时频分析 投影分析 APO分解 信号处理
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时频域油气储层低频阴影检测 被引量:119
17
作者 陈学华 贺振华 +1 位作者 黄德济 文晓涛 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2009年第1期215-221,共7页
为了准确刻画地震信号的局部层次结构,实现高效率的三维地震资料瞬时谱分解,检测油气储层的低频阴影,构造了广义S变换.广义S变换通过引入两个参数,改造S变换的小波函数,使其小波能根据信号处理的具体应用需要而调整.模型信号的仿真发现... 为了准确刻画地震信号的局部层次结构,实现高效率的三维地震资料瞬时谱分解,检测油气储层的低频阴影,构造了广义S变换.广义S变换通过引入两个参数,改造S变换的小波函数,使其小波能根据信号处理的具体应用需要而调整.模型信号的仿真发现,广义S变换具有更加优越和灵活可调的时频聚集性能.文中分析了低频阴影的机理,并利用广义S变换对三维实际地震资料进行了瞬时谱分解,它不仅能检测油气储层的低频阴影,而且可以刻画油气储层的岩性边界和空间展布,减小油气储层检测的多解性. 展开更多
关键词 低频阴影 谱分解 时频分析 S变换 广义S变换 油气储层
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基于LMD的信号瞬时频率求取方法及实验 被引量:39
18
作者 任达千 杨世锡 +1 位作者 吴昭同 严拱标 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第3期523-528,共6页
研究了调频信号瞬时频率的直接求取法,提出了纯调频信号的瞬时频率直接求取法的适用条件,并用数学方法证明了该适用条件.针对极值点附近瞬时频率的畸变情况引进平滑处理改进了瞬时频率求取法.应用局域均值分解(LMD)和经验模态分解(EMD)... 研究了调频信号瞬时频率的直接求取法,提出了纯调频信号的瞬时频率直接求取法的适用条件,并用数学方法证明了该适用条件.针对极值点附近瞬时频率的畸变情况引进平滑处理改进了瞬时频率求取法.应用局域均值分解(LMD)和经验模态分解(EMD)求取仿真信号和汽轮机转子振动信号的瞬时频率.结果表明,由LMD方法求取信号瞬时频率时,不会出现难以解释物理意义的负频率现象. 展开更多
关键词 时频分析 局域均值分解 瞬时频率 适用条件
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基于振动信号EMD-HT时频分析的变压器有载分接开关故障诊断 被引量:45
19
作者 张惠峰 马宏忠 +2 位作者 陈凯 王春宁 高鹏 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2012年第1期76-81,共6页
把一列时间序列数据通过经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)为本征模态函数组(intrinsic mode function,IMF),然后进行希尔伯特变换(hilbert transformation,HT)得到频谱的信号时频分析方法引用到变压器有载分接开关切换... 把一列时间序列数据通过经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)为本征模态函数组(intrinsic mode function,IMF),然后进行希尔伯特变换(hilbert transformation,HT)得到频谱的信号时频分析方法引用到变压器有载分接开关切换机构的振动信号分析领域。笔者介绍了该方法的理论和算法。首先采用仿真信号对该方法进行仿真验证,然后把一实测的有载分接开关故障振动信号进行基于EMD-HT方法的时频分析。通过仿真和实例信号分析结果说明,用EMD-HT时频分析方法对变压器有载分接开关的振动信号进行故障特征提取是有效的。 展开更多
关键词 有载分接开关 振动信号 经验模态分解 希尔伯特变换 时频分析
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基于EMD-Wigner-Ville的内燃机振动时频分析 被引量:54
20
作者 蔡艳平 李艾华 +2 位作者 王涛 姚良 许平 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第4期430-437,共8页
在分析多分量信号时,WVD交叉项的出现极大干扰了对信号的时频分析,针对现有WVD交叉项抑制方法存在聚集性与交叉项成分抑制相互矛盾的问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)的WVD交叉项抑制方法。该方法首先利用EMD分解方法,将信号分解... 在分析多分量信号时,WVD交叉项的出现极大干扰了对信号的时频分析,针对现有WVD交叉项抑制方法存在聚集性与交叉项成分抑制相互矛盾的问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)的WVD交叉项抑制方法。该方法首先利用EMD分解方法,将信号分解成相互独立的一系列具有不同特征时间尺度的固有模态函数(IMF),然后运用相关系数法对经验模式分解伪分量进行剔除,再对每个IMF进行Wigner-Ville分析,最后把各个IMF的Wigner-Ville分析结果线性叠加重构原始信号的时频分布。仿真实验结果表明,该方法既能有效抑制时频分布的交叉项,又保证了Wigner-Ville分布的时频聚集性。将EMD-Wigner-Ville应用在内燃机振动时频分析中,两个实例有效地揭示出了内燃机振动信号的特征信息,克服了HHT时频分布、Wigner-Ville时频分布在分析内燃机振动信号时的缺陷,是一种有效的时频分析方法。 展开更多
关键词 内燃机 时频分析 WIGNER-VILLE分布 交叉项 经验模态分解
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