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基于短时分数阶傅里叶变换的时频分析方法 被引量：35
1
作者 庞存锁 刘磊 单涛 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期347-352,共6页
本文研究了短时分数阶傅里叶变换(STFRFT)时频分析方法的分辨率精度和算法性能.首先,文中给出了一种STFRFT时频分辨率的数学计算表达式,其有利于时频分辨率的量化比较,仿真结果表明该理论量化值与观察值基本吻合;其次,针对算法运算量大... 本文研究了短时分数阶傅里叶变换(STFRFT)时频分析方法的分辨率精度和算法性能.首先,文中给出了一种STFRFT时频分辨率的数学计算表达式,其有利于时频分辨率的量化比较,仿真结果表明该理论量化值与观察值基本吻合;其次,针对算法运算量大的问题,提出了一种STFRFT的快速计算方法,它较传统的穷举搜索方法运算量约降低1个数量级;最后,给出了算法估计误差的理论分析并运用该方法对多目标信号进行了分析,仿真表明该方法可有效抑制交叉项和解决多分量时频信号的分离问题. 展开更多
关键词 短时分数阶傅立叶变换 时频分析 阶次估计 多目标信号分离 short-time FRACTIONAL FOURIER transform (STFRFT)
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基于时频变换的同步发电机参数辨识方法 被引量：16
2
作者 李志强 汤涌 +1 位作者 何凤军 罗炜 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第19期3202-3209,共8页
为获取准确的发电机参数尤其是暂态及次暂态参数以满足电力系统日益精细化的仿真要求,提出一种基于时频变换的同步发电机参数辨识方法。该方法首先将时域内的发电机微分方程组变换为频域内的代数方程,消去中间变量并经适当变形后再将原... 为获取准确的发电机参数尤其是暂态及次暂态参数以满足电力系统日益精细化的仿真要求,提出一种基于时频变换的同步发电机参数辨识方法。该方法首先将时域内的发电机微分方程组变换为频域内的代数方程,消去中间变量并经适当变形后再将原方程变换为时域内的积分方程。之后利用最小二乘法辨识出积分方程的系数,进而根据积分方程系数与发电机参数之间的关系求解出发电机参数。该法适用于大扰动试验,能较好地克服环境噪音和数值计算噪声对辨识的干扰,解决辨识结果不稳定的问题。结合机组投运前必做的甩负荷试验开展的辨识实例表明,所提算法具有较高的辨识精度和收敛性,便于工程应用。 展开更多
关键词 时频变换 发电机 参数辨识 最小二乘法 甩负荷
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基于时频特征的卷积神经网络跳频调制识别 被引量：14
3
作者 李红光 郭英 +1 位作者 眭萍 齐子森 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第10期1945-1954,共10页
针对人工设计特征表征能力不足,提取难度大的问题,提出基于卷积神经网络(CNN)的跳频信号调制方式识别系统.该系统通过训练学习跳频信号时频图特征,将调制方式识别问题转化为图像识别问题.采用组合时频变换方法对跳频信号进行时频变换得... 针对人工设计特征表征能力不足,提取难度大的问题,提出基于卷积神经网络(CNN)的跳频信号调制方式识别系统.该系统通过训练学习跳频信号时频图特征,将调制方式识别问题转化为图像识别问题.采用组合时频变换方法对跳频信号进行时频变换得到二维时频图;经过自适应维纳滤波算法滤除背景噪声,提高系统抗噪性;采用连通域检测和双线性插值算法提取跳频信号每跳时频图,对时频图大小进行重置调整;将已处理的时频图输入到设计的11层卷积神经网络中进行训练学习,通过在输出层增加Softmax分类器,实现跳频调制方式分类识别.仿真结果表明,该系统在信噪比为–4 dB条件下,对跳频信号BPSK、QPSK、8PSK、SDPSK、QASK、16QAM、32QAM和GMSK共8种调制方式的平均识别率达到92.54%. 展开更多
关键词 跳频信号 调制识别 卷积神经网络(CNN) 时频变换 卷积层
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标准时频变换探讨 被引量：12
4
作者 柳林涛 苏晓庆 王国成 《导航定位学报》 2016年第4期1-4,23,共5页
为了整合Gabor变换、小波变换和S变换,本文给出标准时频变换(NTFT)的简单定义和典型表达形式,并介绍了标准窗的概念;指出标准Gabor变换和标准小波变换是NTFT的2类特殊表现形式。NTFT的主要功能是时频分析、时频滤波和信号预测,指明这3... 为了整合Gabor变换、小波变换和S变换,本文给出标准时频变换(NTFT)的简单定义和典型表达形式,并介绍了标准窗的概念;指出标准Gabor变换和标准小波变换是NTFT的2类特殊表现形式。NTFT的主要功能是时频分析、时频滤波和信号预测,指明这3种功能的数学基础,其中着重介绍了从信号的NTFT中直接提取(或估计)简谐或准简谐项的无为方法;并论述了广义S变换与NTFT的异同。 展开更多
关键词 时频变换 无为方法 标准Gabor变换 标准小波变换 时频分析 时频滤波
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L1范数约束的随掘地震噪声衰减 被引量：12
5
作者 刘强 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第8期2699-2705,共7页
煤矿随掘地震勘探将掘进机截割煤岩的振动能量作为震源,规避了炸药震源具有危险性隐患及防碍正常施工的缺陷,具备在煤矿开展正常掘进作业的同时进行井下地震勘探的优势。但与炸药震源相比,掘进机截割煤岩的能量较低,通过互相关得到的类... 煤矿随掘地震勘探将掘进机截割煤岩的振动能量作为震源,规避了炸药震源具有危险性隐患及防碍正常施工的缺陷,具备在煤矿开展正常掘进作业的同时进行井下地震勘探的优势。但与炸药震源相比,掘进机截割煤岩的能量较低,通过互相关得到的类脉冲源的信噪比低;并且,由于煤矿井下狭小的掘进空间里布设了各类设备,导致环境噪声频率成分复杂且能量通常较大,进一步降低了采集到的随掘信号的信噪比,影响了后续偏移成像等数据处理质量。将煤矿随掘地震信号的噪声衰减视作求解一个反问题,并基于互相关的随掘信号在时频域的系数分布相对于环境噪声呈现稀疏性的特征,提出了在反问题的求解过程中嵌入L1范数的约束,然后通过快速迭代算法求解该反问题以达到噪声衰减的目的。与传统阈值类小波去噪方法相比,由于本方法降低了时频系数扩散的影响,提高了时频系数的分辨率,当信号频率成分复杂时,噪声衰减后有效信号保真度更高。分别通过模拟和实际数据验证了方法的有效性。其中,模拟数据的频率分布由2种形式组成:主频(40,60 Hz)独立分布以及(20,60 Hz)重叠分布,并在其基础上合成了3类不同信噪比的含噪信号(信噪比分别为10.8,6.8和1.2)。传统方法和本方法的去噪结果证实:当信噪比较高以及主频独立分布时,传统方法和本方法的噪声衰减效果相当,而对于低信噪比并且主频有重叠的信号,本方法的去噪信噪比可以达到传统方法的4倍左右。而由于实际地震勘探数据的频率成分更复杂,通过2种方法用于实际信号的去噪效果对比,可以看出本方法在保持信号变化趋势及保护信号细节方面更具优势。 展开更多
关键词 随掘地震 L1范数 噪声衰减 稀疏约束 时频变换
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微动目标OFDM雷达回波调制机理分析 被引量：12
6
作者 霍凯 李康乐 +2 位作者 姜卫东 黎湘 毛钧杰 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第3期685-689,共5页
微动目标对雷达回波产生调制,不同的信号形式调制效应也不同.正交频分复用(OFDM)雷达信号同时具有宽带距离分辨和窄带多普勒分辨能力,能更全面深入地揭示微动的调制效应.本文在建立微动散射点目标OFDM雷达回波模型的基础上,从高分辨距... 微动目标对雷达回波产生调制,不同的信号形式调制效应也不同.正交频分复用(OFDM)雷达信号同时具有宽带距离分辨和窄带多普勒分辨能力,能更全面深入地揭示微动的调制效应.本文在建立微动散射点目标OFDM雷达回波模型的基础上,从高分辨距离像和微多普勒两个方面推导了微动对OFDM雷达回波的调制机理,并分析了调制效应与雷达参数、微动参数之间的关系,指出OFDM雷达信号结合了线性调频信号与脉冲多普勒雷达信号在微动分析方面的优势,为微动特征提取与目标识别提供了更有利的条件.仿真试验和暗室测量数据分析验证了结论的合理性. 展开更多
关键词 微动 正交频分复用 高分辨距离像 微多普勒 时频变换
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基于欠定盲源分离的同步跳频信号网台分选 被引量：10
7
作者 李红光 郭英 +3 位作者 张东伟 杨银松 齐子森 眭萍 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第2期319-328,共10页
针对同步跳频(FH)网台分选问题,该文提出一种基于时频域单源点检测的欠定盲源分离(UBSS)分选算法。该算法首先对观测信号时频变换,利用自适应阈值去噪算法消除时频矩阵背景噪声,增加算法抗噪性能,然后根据信号绝对方位差算法进行单源点... 针对同步跳频(FH)网台分选问题,该文提出一种基于时频域单源点检测的欠定盲源分离(UBSS)分选算法。该算法首先对观测信号时频变换,利用自适应阈值去噪算法消除时频矩阵背景噪声,增加算法抗噪性能,然后根据信号绝对方位差算法进行单源点检测,有效保证单源点的充分稀疏性,并通过改进的模糊值聚类算法完成混合矩阵和2维波达方向估计,降低噪声和样本集分布差异对聚类结果的影响,提高估计精度。最后采用变步长的稀疏自适应子空间追踪(SASP)算法对源信号进行重构恢复。仿真实验表明,该算法在低信噪比(SNR)条件下,跳频信号波达方向估计和恢复精度较高,能够有效完成同步跳频信号的盲分离。 展开更多
关键词 网台分选 时频变换 单源点检测 混合矩阵
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采用傅立叶变换分析冲击下GIS局部放电信号 被引量：9
8
作者 任重 董明 +2 位作者 吴立远 任明 司文荣 《中国电力》 CSCD 北大核心 2013年第4期48-53,共6页
为了分析冲击电压下GIS腔体内局部放电信号的特征,将一种时频变换理论即二次型短时傅立叶变换应用于局放脉冲序列的分析,得到信号在时频平面的能量分布和变化规律。通过对含噪声局放脉冲序列时频变换的仿真研究,有效地提取了放电脉冲。... 为了分析冲击电压下GIS腔体内局部放电信号的特征,将一种时频变换理论即二次型短时傅立叶变换应用于局放脉冲序列的分析,得到信号在时频平面的能量分布和变化规律。通过对含噪声局放脉冲序列时频变换的仿真研究,有效地提取了放电脉冲。另外,在实验室对220 kV GIS母线段进行了尖刺缺陷模型的安装和冲击耐压下局放检测,对实测数据进行了时频分析,验证了二次型短时傅里叶变换在局放信号处理中的有效性,得到了信号时频谱图在不同长度窗函数处理下的变化规律。 展开更多
关键词 时频变换 局部放电 冲击电压 GIS
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基于时频分析的双通道SAR自旋目标检测 被引量：8
9
作者 张伟 童创明 +1 位作者 张群 张亚楠 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第10期1914-1923,共10页
强地杂波背景给微动目标检测带来很大困难,为此在详细分析距离向压缩数据域自旋目标回波特性基础上,提出了基于双通道合成孔径雷达相位中心偏置天线(SAR/DPCA)和沿航迹干涉(ATI)杂波抑制的两类自旋目标检测方法,并作比较分析。在DPCA模... 强地杂波背景给微动目标检测带来很大困难,为此在详细分析距离向压缩数据域自旋目标回波特性基础上,提出了基于双通道合成孔径雷达相位中心偏置天线(SAR/DPCA)和沿航迹干涉(ATI)杂波抑制的两类自旋目标检测方法,并作比较分析。在DPCA模式下,微多普勒频率沿频率(m-D)轴有一整体平移量,其与目标自旋中心的方位向坐标成正比,由此可在估计目标微动参数的同时对其定位;在ATI模式下,不能直接由干涉信号虚部作时频变换来获取微多普勒特征,为此提出了一种基于干涉信号虚部重建自旋目标复信号的微多普勒提取方法。从避免微多普勒模糊的角度,指出在较小基线长度的情况下,ATI模式较DPCA模式对雷达脉冲重复频率(PRF)的要求更宽松,更适宜于大旋翼类目标检测。不同模式下的仿真数据验证了理论分析和所述方法的正确性。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 相位中心偏置天线 沿航迹干涉 微多普勒 时频变换
原文传递
散射中心的时频像特征研究 被引量：8
10
作者 郭琨毅 牛童瑶 +1 位作者 屈泉酉 盛新庆 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第2期478-485,共8页
散射中心是高频区电磁散射的重要特征,其属性特征,如散射幅度、位置,对方位的依赖性对于雷达成像及目标识别具有重要意义。与其它雷达图像相比,时频图像能更完整地反映出散射中心的属性特征,但目前关于不同散射中心的时频像特征研究还... 散射中心是高频区电磁散射的重要特征,其属性特征,如散射幅度、位置,对方位的依赖性对于雷达成像及目标识别具有重要意义。与其它雷达图像相比,时频图像能更完整地反映出散射中心的属性特征,但目前关于不同散射中心的时频像特征研究还不完整。该文首先基于散射中心模型,从理论上分析了各个散射中心时频像的特征,然后通过全波法电磁计算得到了典型结构目标的散射数据,从数值上验证了对时频图像特征的理论分析,最后总结了不同散射中心的时频像特征,此结论有助于从时频像中直观地判断目标的散射中心类型和其对应的物理结构特点,可为基于时频像的雷达目标特征提取与识别提供一定的理论参考。 展开更多
关键词 电磁散射 散射中心 属性 时频变换
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一种线性调频连续波探测抗雷达辐射源干扰方法 被引量：6
11
作者 胡泰洋 邵晓浪 +3 位作者 肖孟煊 李凡奇 薛文 肖泽龙 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期253-260,共8页
随着各类军用、民用辐射源频段的不断扩展以及功率的不断提升,线性调频连续波(LFMCW)探测器面对此类干扰的威胁也愈加严重。然而,目前关于LFMCW体制抗干扰技术的研究主要围绕在对抗有源干扰,鲜有针对强辐射源干扰的研究。针对上述问题,... 随着各类军用、民用辐射源频段的不断扩展以及功率的不断提升,线性调频连续波(LFMCW)探测器面对此类干扰的威胁也愈加严重。然而,目前关于LFMCW体制抗干扰技术的研究主要围绕在对抗有源干扰,鲜有针对强辐射源干扰的研究。针对上述问题,以对抗大功率雷达辐射源干扰为背景,本文对常规脉冲和线性调频脉冲信号两种典型的雷达辐射源信号进行建模,并分析其对LFMCW探测器的干扰机理。根据目标回波信号和干扰信号在时频域上的差异,提出了一种基于时频变换和边缘检测的干扰抑制算法。首先使用短时傅里叶变换(STFT)获得接收信号的时频图像,利用脉冲干扰在时间轴上的周期截断特征,在时频域进行干扰的粗滤波;然后结合边缘检测技术,沿着频率轴使用Sobel算子进行卷积,进一步滤除残留的干扰,重构滤波后的频谱,提取目标信息。仿真及实验结果表明,该算法能够有效地抑制两种典型的脉冲体制雷达辐射源信号干扰,在干扰背景下提取目标差频频率的精度优于3%。 展开更多
关键词 线性调频连续波 雷达辐射源干扰 时频变换 边缘检测
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基于时频原子变换的电力系统同步相量测量方法 被引量：7
12
作者 刘林 林涛 +2 位作者 曹健 胡伟 徐遐龄 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2011年第3期39-43,96,共6页
时频原子变换具有理想的复带通滤波特性,对基频带滤波能够获取同步复相量并同时阻隔其他频带分量的干扰。滤波频域带宽和计算数据窗长度均实现与带通中心的频率解耦,通过尺度参数灵活控制滤波的时域和频域特性。时频原子滤波函数的实部... 时频原子变换具有理想的复带通滤波特性,对基频带滤波能够获取同步复相量并同时阻隔其他频带分量的干扰。滤波频域带宽和计算数据窗长度均实现与带通中心的频率解耦,通过尺度参数灵活控制滤波的时域和频域特性。时频原子滤波函数的实部和虚部具有一致的幅频特性,对系统频率变化有较好的适应能力。提出基于时频原子变换的同步相量测量方法,通过构造新的时频原子函数和选择最优尺度参数,能够在定间隔采样下,精确获取信号基波幅值、频率和相角,而不受信号中同时存在的大范围频偏、谐波、噪声和带外干扰的影响,且无需增加频率跟踪和滤波环节。在动态特性方面,该方法对幅值阶跃、频率阶跃和相角阶跃均具有快速响应速度,且运算量小,便于实时分析。MATLAB和EMTDC/PSCAD仿真结果均验证了所提出的方法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 时频原子变换 复带通滤波 同步相量 谐波 带外干扰 动态特性
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一种低码率音频压缩编码的窗切换方法 被引量：1
13
作者 何兵 徐盛 陈健 《电声技术》 北大核心 2001年第11期3-6,共4页
当前主流音频压缩技术都采用窗切换技术来抑制预回声现象。然而编码器切换到短窗虽然提高了对暂态信号的时间分辨率出在短窗时采用一种非均匀时频变换方法来取代短窗时频变换高的频率分辨率,同时性和有效性。
关键词 穿切换 音频编码 时频分解 预回声 低码率音频压缩编码
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一种面向机械设备故障诊断的可解释卷积神经网络
14
作者 陈钱 陈康康 +3 位作者 董兴建 皇甫一樊 彭志科 孟光 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期65-76,共12页
卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)以其强大的特征提取和分类能力,被广泛应用于机械系统故障诊断任务中。但CNN是一个典型的“黑箱模型”,其决策机理和分类依据并不明确。这不仅降低了智能诊断结果的可信性,还限制了在高... 卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)以其强大的特征提取和分类能力,被广泛应用于机械系统故障诊断任务中。但CNN是一个典型的“黑箱模型”,其决策机理和分类依据并不明确。这不仅降低了智能诊断结果的可信性,还限制了在高可靠性要求故障诊断中的应用。针对这一问题,具有物理意义的Chirplet变换被引入到传统卷积层中,形成具有优异可解释性的Chirplet卷积层和Chirplet-CNN,进而提出将Chirplet-CNN用于故障诊断的完整流程。一系列试验表明,Chirplet-CNN以其提取时频特征的特点,不仅拥有和当前先进方法相近的优异故障诊断能力,而且在可解释性方面具有突出表现,即能够通过频谱分析对CNN提取类别特征和做出判断的频带依据进行解释。此外,进一步的分析结果表明,所提出的Chirplet卷积层具有良好的通用性,与不同深度的CNN模型进行组合,均能有效提高其诊断精度并获得不错的解释结果。 展开更多
关键词 卷积神经网络 可解释性 Chirplet变换 时频变换 深度学习 故障诊断
原文传递
基于眼部特征频域信息的早期疲劳检测
15
作者 火星星 胡瑞敏 李怡欣 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第6期247-255,共9页
行李X光安检员工作疲劳是造成错检、漏检的重要原因。目前疲劳检测的方法主要通过发现打哈欠、打瞌睡和长时间闭眼等明显的迹象来检测中晚期疲劳,然而对于安检工作人员来说,出现这样明确的标志时,可能已经发生了安检事故,此时再进行疲... 行李X光安检员工作疲劳是造成错检、漏检的重要原因。目前疲劳检测的方法主要通过发现打哈欠、打瞌睡和长时间闭眼等明显的迹象来检测中晚期疲劳,然而对于安检工作人员来说,出现这样明确的标志时,可能已经发生了安检事故,此时再进行疲劳检测为时已晚。因此,在早期阶段发现疲劳,并对疲劳的发生及时预警是非常有价值的。由于早期疲劳会有细微的面部表现特性,时域参数的不可逆性导致其无法完全表示。为了解决此问题,提出了一种基于眼部特征频域信息的行李X光安检员早期疲劳检测方法,将原始时域信息转换到表达能力更强的频域特征空间。该方法首先通过面部检测算法获取眼部横纵比(Eye Aspect Ratio,EAR)时间序列;然后利用频域特征提取方法得到频域特征序列,来表示更加细微的特征;最后利用分层多尺度网络HM-LSTM进行训练及验证。在公开数据集UTA-RLDD上的对比实验结果表明,所提方法对早期疲劳的识别率提升了2%,证明了频域特征比时域特征有更好的表达能力。 展开更多
关键词 眼睛横纵比 频域特征 时频转换 早期疲劳 机场安检
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雷达信号脉内调制识别及其FPGA实现 被引量：6
16
作者 司伟建 刘海朝 郝鑫 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2012年第6期147-150,158,共5页
为了解决雷达信号脉内调制方式的自动识别问题,提出了一种简单实用的调制类型识别方法。通过对比不同脉内调制信号的特性,运用3dB带宽测量,时域累加,时频变换的方法,能够快捷的识别出常规雷达信号、BPSK信号、QPSK信号、FSK信号、LFM信... 为了解决雷达信号脉内调制方式的自动识别问题,提出了一种简单实用的调制类型识别方法。通过对比不同脉内调制信号的特性,运用3dB带宽测量,时域累加,时频变换的方法,能够快捷的识别出常规雷达信号、BPSK信号、QPSK信号、FSK信号、LFM信号、NLFM信号六种不同雷达信号。仿真结果表明,该方法具有较高的识别概率。并且通过FPGA实现,验证了该方法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 脉内调制 时域累加 时频变换 FPGA实现
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岩样频率域激发极化电位的实验研究 被引量：5
17
作者 高衍武 范宜仁 +1 位作者 邓少贵 吴寒 《测井技术》 CAS CSCD 北大核心 2009年第4期321-324,349,共5页
以岩样时间域激发极化电位实验为基础,通过傅里叶变换,把时间域转换到频率域,分析了时间域与频率域激发极化现象的内在联系。在特定频率下得出,随着溶液矿化度的升高,电位幅值降低而相位绝对值增大;随着含油饱和度的增加,极化电位幅值... 以岩样时间域激发极化电位实验为基础,通过傅里叶变换,把时间域转换到频率域,分析了时间域与频率域激发极化现象的内在联系。在特定频率下得出,随着溶液矿化度的升高,电位幅值降低而相位绝对值增大;随着含油饱和度的增加,极化电位幅值先增大后减小;随着岩石QV的增加,岩样极化电位幅度值逐渐增大。实验结果表明,频率域激发极化法可以克服时间域激发极化法的某些缺点,100 Hz^10 kHz的频段可充分反映岩样的电化学性质。该研究为确定频率域激发极化测井的频率范围提供依据。 展开更多
关键词 激发极化测井 岩样 频率域 时频转换 幅频 相频
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基于TET-MResNet的通风机轴承故障诊断
18
作者 胥海东 罗川 +2 位作者 王彦召 周强 苏莉君 《煤矿机械》 2024年第9期149-152,共4页
针对矿用通风机滚动轴承早期故障信号难以有效提取进而导致故障诊断精度低的问题,提出了一种基于瞬态提取变换(TET)和改进残差网络(ResNet)的故障诊断方法(TET-MResNet)。利用TET提取信号的瞬态时频特征作为特征输入,针对时频特征的高... 针对矿用通风机滚动轴承早期故障信号难以有效提取进而导致故障诊断精度低的问题,提出了一种基于瞬态提取变换(TET)和改进残差网络(ResNet)的故障诊断方法(TET-MResNet)。利用TET提取信号的瞬态时频特征作为特征输入,针对时频特征的高稀疏性,为从全局角度丰富特征信息,加入多尺度特征提取(MFE)模块对ResNet进行改进,最后将故障数据输入模型中进行分类识别。实验结果表明,该方法取得了99.96%的识别准确率,可以实现通风机轴承故障的有效诊断。 展开更多
关键词 故障诊断 瞬态信号 时频变换 深度学习
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QRS波群时频检测方法的新进展 被引量：3
19
作者 李向军 陈裕泉 《国外医学（生物医学工程分册）》 2005年第5期281-286,共6页
在心电信号的QRS波群检测算法中,最为有效的是把待测信号在时域或频域内进行适当的变换,以分离或加强QRS分量,抑制各种噪声干扰,再进行判决定位。简要回顾了以滤波器为代表的单一尺度时频变换方法、以小波分析为代表的多尺度时频变换方... 在心电信号的QRS波群检测算法中,最为有效的是把待测信号在时域或频域内进行适当的变换,以分离或加强QRS分量,抑制各种噪声干扰,再进行判决定位。简要回顾了以滤波器为代表的单一尺度时频变换方法、以小波分析为代表的多尺度时频变换方法,以及另一种较新的多尺度时频变换分析方法—经验模式分解(EMD)等在QRS波群检测中的应用情况和发展前景。 展开更多
关键词 QRS波群 时频变换 检测算法
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基于卷积神经网络的时频图像识别研究 被引量：6
20
作者 曾雪琼 黎杰 《机械与电子》 2016年第5期25-29,共5页
变速器作为汽车动力传递系统中的关键部件,其振动和噪声直接影响着汽车的性能。由发动机输入到变速器的转速很多情况下是变化的,这使得这种工况下的变速器故障诊断更加复杂。针对这个问题,提出了基于卷积神经网络(convolutional neural ... 变速器作为汽车动力传递系统中的关键部件,其振动和噪声直接影响着汽车的性能。由发动机输入到变速器的转速很多情况下是变化的,这使得这种工况下的变速器故障诊断更加复杂。针对这个问题,提出了基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的变速器变转速工况下的故障分类识别方法:在变转速下,采集了变速箱多种故障状态下的振动信号,对各类信号进行时频变换得到时频矩阵,并利用CNN实现多类故障的分类。并研究了CNN结合不同时频方法时的识别性能,结果表明,连续小波变换(continuous wavelet transform,CWT)与CNN结合的方法对变转速下的时频图识别性能最好。 展开更多
关键词 卷积神经网络 时频变换 变转速 故障识别
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