针对旋转机械故障振动信号的降噪问题,提出一种基于短时Fourier变换(short time Fourier transform,简称STFT)时频谱系数收缩的信号降噪方法。先将信号进行STFT,得到其时频谱。由于谱系数为复数,故根据模值大小进行谱系数收缩,并利用步...针对旋转机械故障振动信号的降噪问题,提出一种基于短时Fourier变换(short time Fourier transform,简称STFT)时频谱系数收缩的信号降噪方法。先将信号进行STFT,得到其时频谱。由于谱系数为复数,故根据模值大小进行谱系数收缩,并利用步长迭代算法在0到谱系数最大模值的区间内估计最优阈值。迭代运算过程中,首先,分别采用基本的硬阈值函数和软阈值函数进行系数收缩;然后,以改进风险函数为阈值评价标准,估计最优阈值;最后,利用最优阈值重新进行谱系数收缩,对得到的新谱进行STFT逆变换,重构降噪后的时域信号。仿真信号与试验数据的处理结果表明,利用所估计的最优阈值,STFT时频谱系数硬、软阈值函数收缩方法均能够实现噪声混合信号的降噪。展开更多
文摘针对旋转机械故障振动信号的降噪问题,提出一种基于短时Fourier变换(short time Fourier transform,简称STFT)时频谱系数收缩的信号降噪方法。先将信号进行STFT,得到其时频谱。由于谱系数为复数,故根据模值大小进行谱系数收缩,并利用步长迭代算法在0到谱系数最大模值的区间内估计最优阈值。迭代运算过程中,首先,分别采用基本的硬阈值函数和软阈值函数进行系数收缩;然后,以改进风险函数为阈值评价标准,估计最优阈值;最后,利用最优阈值重新进行谱系数收缩,对得到的新谱进行STFT逆变换,重构降噪后的时域信号。仿真信号与试验数据的处理结果表明,利用所估计的最优阈值,STFT时频谱系数硬、软阈值函数收缩方法均能够实现噪声混合信号的降噪。
