时频域分析

摘要： 为解决现代电子战中雷达对干扰类型进行识别时,由于信号特征选取不合适而导致的识别准确率低的问题,提出一种基于时频域分析的径向基函数(radio basis function,RBF)神经网络的干扰识别方法。该方法提出结合干扰信号的时频域特征,利用RBF神经网络收敛速度快、非线性拟合能力强的优势,提高对雷达有源压制干扰的识别概率。仿真结果表明,基于时频域分析的RBF神经网络能够保证较高的干扰识别概率。

摘要： 针对地震资料的分析处理问题,本次研究首先对地震资料时频域分析方法进行分析,在此基础上,对地震资料高分辨率处理技术进行研究,为推动地震资料分析处理技术的进一步发展奠定基础。在进行地震资料高分辨率处理的过程中,需要对地震资料进行全面的反褶积处理,进而使得地震资料的分辨率得到提升。

摘要： 车体性能好坏直接影响列车的行车安全,文章利用安装在车体上的传感器所采集到的振动信号,选取合适的信号特征提取方法进行评估,达到列车故障早期预警的目的。试验数据表明,车体的振动信号具有非线性、非平稳的特点,先对振动信号提取小波包能量矩特征进行时频域分析,发现该特征提取方法可以直观地反映车辆横向和垂向振动情况。引入基于局部分析的拉普拉斯特征映射算法(LE),对故障工况的小波包能量矩熵特征所构造的高维特征向量空间进行降维,发现能够从垂向加速度信号识别出空气弹簧失气工况,从横向加速度信号识别出抗蛇行减振器故障和横向减振器故障。这与车辆动力学分析结果一致,同时也证实了流形学习方法对列车性能评估具有一定的作用。

摘要： 揭示中国贵金属和工业金属市场的高阶矩(已实现波动,已实现偏度和已实现峰度)和跳跃的时变溢出效应。使用2012年5月10日至2021年10月21日的5-min高频数据,并基于时频域溢出指数框架揭示溢出的动态效应。研究结果表明,系统连通性随着高阶矩阶数的增加而减弱,而总跳跃连通性最小,且所有指标的溢出效应均在短期更加显著。系统总信息溢出随时间变化并受重大市场事件的影响。具体而言,对于波动溢出,铜是最大的净发出者,银始终是时域和频域上的净发出者,而锌是最大的净接收者;对于偏度溢出,铜是最大的净发出者,银始终是时域和频域上的净发出者,而铅是最大的净接收者;对于峰度溢出和跳跃溢出,铜是最大的净发出者,而铝是最大的净接收者。总体上,铜和银在中国贵金属和工业金属市场中占据主导地位。

摘要： 针对地震资料时频域分析以及高分辨率处理问题,本次研究结合我国地震资料处理技术的现状,首先对时频域分析方法进行系统研究,在此基础上,提出地震资料的高分辨率处理技术,为推动地震资料处理的进一步发展奠定基础。研究表明:常见的地震资料时频域分析方法相对较多,不同类型方法都具有一定的应用优势以及劣势,在进行时频域分析的过程中需要对这些方法进行合理选择,进而使得地震资料的处理效果得到改善。

摘要： 传统卷积神经网络在滚动轴承故障诊断中存在梯度扩散、参数爆炸和训练时间长等缺点,为此提出一种基于Involution卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法。首先,通过小波变换将原始数据转换为时频图,经过数据预处理后送入基于Involution的神经网络模型;然后,经过不同Convolution卷积核对原始图像的局部区域特征进行不同方式的提取,扩展输入图像通道数;最后,通过Involution对特征图的每个像素点进行进一步特征提取,经过softmax层输出分类结果。CWRU轴承数据集和试验轴承数据集的分析结果表明,基于Involution卷积的神经网络模型所包含的参数较少,训练时间短,故障分类准确率可达99.75%,优于传统的CNN,DBN,自编码器等模型。

摘要： 为研究不同工况下立式管道离心泵内部压力脉动特性,文中采用动态压力传感器在模型泵进口弯管处、蜗壳隔舌附近、蜗壳扩散管处分别设置压力监测点,对0.6 Q_(d),1.0 Q_(d)和1.4 Q_(d)这3种流量下的压力脉动进行了测试,得到了压力脉动时域图、频域图和时频域图.试验结果表明:蜗壳隔舌附近的压力脉动信号波动最大.随着流量的增加,各监测点的压力脉动幅值先减小后增加.小流量和设计流量下,进口弯管处的压力脉动主频为2倍轴频,大流量下主频为轴频,幅值表现出强烈的波动特性.蜗壳隔舌附近的压力脉动主频均为叶频,幅值随流量增加而增大,在小流量和设计流量下高频处表现出较宽频段的波动性.蜗壳扩散管处的压力脉动在小流量和设计流量下主频为叶频,大流量下主频为轴频,轴频的幅值随流量增大而减小.

摘要： 提出了一种基于深度学习的声信号分类识别方法,将声场环境中声源目标的识别等效为声场信号—特定声源的端到端学习过程,建立一种以log-mel能量为声信号特征的预提取方法,以深度残差网络作为特征自动提取及分类的声信号分类识别模型.在两个大型数据集上对模型性能进行了验证,实验结果表明,本文提出的深度残差网络模型在DCASE2019数据集和UrbanSound8K数据集上能够实现80.2％和76.4％的识别精度,在声源探测领域具有一定的应用价值.

摘要： 为了研究轴伸贯流泵在不同流量工况下的压力脉动特性,应用计算流体动力学软件对泵内流场进行数值计算,揭示不同流量工况下泵内压力脉动的变化规律,并利用真机进行压力脉动测试以验证数值计算方法的可靠性.结果表明:机组各监测面的压力脉动都具有一定的周期性,转轮处波峰和波谷与转轮叶片数相关,压力脉动主频为叶频;前导叶进口截面压力脉动主频为转频;在小流量工况下,流动较为紊乱,压力脉动抖动明显;转轮出口截面由于受动静干涉影响,流动紊乱,尤其在小流量工况下,压力脉动峰值最高为设计工况的12倍;在导叶进口以及导叶出口处监测点的压力脉动频域中出现了撞击和回流诱导的低频信号,低频段频谱复杂,出现明显的抖动.

摘要： 机车车轮的多边形化会在轮轨接触的位置引起异常振动,通过轴箱振动加速度的时频特征可以检测出这种异常振动,从而实现对车轮多边形的故障识别.本文首先构建了考虑轮对柔性的刚柔耦合动力学模型,拟合了不同主导阶次的随机多边形车轮多边形样本,样本径跳值均为0.2 mm.其次在频域内对不同阶次的多边形的频谱进行了分析,在时域内对轴箱加速度的均方根值和时域包络谱的峭度值进行了统计,得出了车轮多边形激励下的轴箱加速度时域特征与频域特征.最后在时频与频域特征的基础上提出了一种车轮多边形故障识别流程.经实测轴箱加速度数据验证,该故障识别流程可以有效检测出车轮多边形的阶次,并能有效识别出车轮多边形化的发展程度.

摘要： 针对时域、频域两大类弹性波传播理论分析法所存在的缺陷,基于弹性波动理论,概化水平成层场地的分析模型,利用Hilbert-Huang变换,提出了剪切波作用下水平成层场地地震反应的时频域分析方法,并且通过振动台试验和数值分析结果对其合理性进行了验证.该方法不仅能够充分考虑剪切波的峰值、频率以及持时对水平成层场地地震反应的影响,同时也能够为场地设计地震动参数的确定和土工抗震时频设计提供一定的参考.

摘要： 采用振动信号的传统时频域分析方法对电动机转子不平衡故障进行诊断和研究，在现场实际应用中，首先通过对电动机的振动检测和分析，并提出了故障的可能原因，然后在条件允许的情况下解体验证，故障处理后再进行复测，使这一闭环的工作过程在应用中取得了良好的效果。

摘要： 介绍了采用振动信号的时频域分析方法对电动机转子不平衡故障进行诊断的应用。首先采集电动机载荷端和非载荷端的振动信号，求解其时域特征值，分析时域波形的特点，并利用快速傅里叶变换将时域信号转换为频域信号，得到幅值频谱图，最后结合时域特征值的变化和时频图的特点，对电动机转子不平衡故障进行诊断。在实际应用中，首先通过对电动机的振动检测和分析，提出故障的可能原因，然后在条件允许的情况下解体验证，在故障处理后再进行复测，这一闭环的工作过程在应用中取得了良好的效果。

摘要： 直升机旋翼相对于机身主体的旋转运动,在雷达回波中表现出微多普勒效应的特征.在微多普勒效应的机理下,利用时频域分析方法中的短时傅立叶变换建立了动态旋翼的频域RCS 转化为时频域图谱的方法.使用该方法计算三种不同桨叶片数的旋翼,分析获得不同旋翼雷达回波在时频域图谱中的特征信息.

摘要： 本文简要介绍了信号的时频域分析方法,讨论了信号基于短时Foutier变换与wigner-Ville分布所取得的信号时频表示的特点,将其应用于信号的分析过程中,并通过对引信实际信号的分析,验证了时频表示的特点,证明了其在引信信号的分析中,具有重要的作用。

摘要： 本文描述了用一种新型时频域分析法-希尔伯特黄变换,对发生直流偏磁情况下的变压器铁芯振动进行分析.首先推导了经验模态分解及求解本征模态函数和希尔伯特变换过程.再使用COMSOL软件对变压器铁芯进行建模并仿真分析了铁芯各方向上的位移.最后对变压器铁芯振动信号进行测量,通过希尔伯特黄变换方法,得出振动信号的加强过程,分析了奇次谐波随直流量产生的规律.表明了希尔伯特黄变换对变压器健康监测的准确性和有效性.

摘要： 介绍了针对2012年2月西部某油田的一起电动机状态检测案例，分析了振动信号的时频域信息，并确定其故障的情况。通过采集电动机自由端和驱动端轴承位置的振动信号，进行波形分析和时域特征值求解，然后利用离散傅里叶变换将时域信号转换为频域信号，通过频谱中能量集中情况确定故障类型。停机检修过程中发现故障情况与诊断结果基本吻合，说明此方法在实际应用中切实可行。

摘要： 为研究怠速工况下某重型汽车驾驶室的振动特性,通过实车试验获取了制动踏板附近地板的垂向振动加速度,在时频域分析时发现采集的信号中存在高频噪声.进而,采用小波分析技术,对地板垂向振动加速度信号进行小波分解和降噪处理.与原始信号的对比表明:小波降噪后,高频噪声得到了有效抑制,而低频有用信息得以完整保留.

摘要： 本文提出了一种基于DWT变换新的数字水印算法.该算法首先对原始载体图像进行分块然后运用一级DWT变换分成四个子带，将置乱后的水印运用特殊规则嵌入到除了低频子带外的其他三个子带中，最后直接运用阈值的方法将水印提取出来.实验结果表明该方法能有效的抵抗噪声、图像增亮、增加或降低对比度等攻击。

摘要： 本文提出了一种基于DWT变换新的数字水印算法.该算法首先对原始载体图像进行分块然后运用一级DWT变换分成四个子带，将置乱后的水印运用特殊规则嵌入到除了低频子带外的其他三个子带中，最后直接运用阈值的方法将水印提取出来.实验结果表明该方法能有效的抵抗噪声、图像增亮、增加或降低对比度等攻击。

摘要： 本发明公开了一种基于频域和时频域特征的焊偏实时检测方法，首先获取高频时序数据，并进行预处理，获取样本数据集；接着在传统时域特征的基础上设计若干频域及时频域特征，作为样本特征集，用于训练机器学习分类算法模型，进而获得焊偏识别模型；此外本发明还搭建了配套的焊偏实时检测系统，可以将焊偏识别模型部署在嵌入式终端，实现本地焊偏实时智能检测，也可以在嵌入式终端计算并获取特征数据集，将焊偏识别模型部署在云端，于云端实现焊偏实时智能检测；本发明设计的频域和时频域特征可以有效提升传统焊偏检测系统的检测效果，获取的轻量级模型不仅适用于工业焊接的高精度场景，还可以结合嵌入式终端实现本地实时检测及云端检测。

摘要： 本发明涉及一种基于时变公分母模型的时频域时变结构模态参数辨识方法，属于结构动力学技术领域。首先对具有时变特性的航空器或航天器结构在工作环境下测量得到的结构动力学响应信号进行时频分析，得到非参数化估计的对应时变结构的时间相关功率谱函数，然后以时变公分母模型为时变结构动力学的参数化模型，通过时频域的最小二乘方法估计出时变公分母模型的待估参数，最后利用估计出来的时变公分母模型的待估参数计算出对应时变结构的模态频率和模态阻尼比。本发明适用于航空和航天工程应用领域的时变结构的模态参数辨识，并且所需使用者的参与度较低，具有使用简单和方便的特点。

摘要： 本发明公开了一种基于频域和时频域特征的焊偏实时检测方法，首先获取高频时序数据，并进行预处理，获取样本数据集；接着在传统时域特征的基础上设计若干频域及时频域特征，作为样本特征集，用于训练机器学习分类算法模型，进而获得焊偏识别模型；此外本发明还搭建了配套的焊偏实时检测系统，可以将焊偏识别模型部署在嵌入式终端，实现本地焊偏实时智能检测，也可以在嵌入式终端计算并获取特征数据集，将焊偏识别模型部署在云端，于云端实现焊偏实时智能检测；本发明设计的频域和时频域特征可以有效提升传统焊偏检测系统的检测效果，获取的轻量级模型不仅适用于工业焊接的高精度场景，还可以结合嵌入式终端实现本地实时检测及云端检测。

摘要： 本发明涉及一种基于时变公分母模型的时频域时变结构模态参数辨识方法，属于结构动力学技术领域。首先对具有时变特性的航空器或航天器结构在工作环境下测量得到的结构动力学响应信号进行时频分析，得到非参数化估计的对应时变结构的时间相关功率谱函数，然后以时变公分母模型为时变结构动力学的参数化模型，通过时频域的最小二乘方法估计出时变公分母模型的待估参数，最后利用估计出来的时变公分母模型的待估参数计算出对应时变结构的模态频率和模态阻尼比。本发明适用于航空和航天工程应用领域的时变结构的模态参数辨识，并且所需使用者的参与度较低，具有使用简单和方便的特点。

摘要： 本发明公开了一种海平面温度时频域变化特性分析方法，为海平面温度的异变范围预测提供重要的数据保障；提取海平面温度数据，用经验正交分解法、皮尔逊相关分析法、MK突变检验法、小波分析法来对海平面温度数据进行分析，选取海平面温度变化典型区域，对其进行年际变化分析、空间变化分析、周期变化规律分析等等；建立预测模型，利用已有数据训练，生成预测数据，预测模型误差检验，可预测海平面温度的变化趋势和周期性；本发明能够有效、快速的检测出某一区域的海平面温度周期变化特征，并且对其海平面温度变化趋势进行预测，从而对厄尔尼诺和拉尼娜现象进行预测。

摘要： 本发明提出了一种基于声音或振动信号的设备故障诊断算法，尤其适用于对故障信号有较多干扰信号的工业设备，比如电机等。本发明采取如下步骤：第一步，数据采集；第二步，分时傅里叶变换；第三步，去平均降噪；第四步，频域傅里叶变换；第五步，频域平均；第六步，提取故障特征值。该诊断方法特别适用于在故障早期进行诊断，并且排除干扰信号的影响（比如电机的电磁振动信号）。

摘要： 本发明涉及一种基于白光干涉时频域分析的薄膜形貌检测方法及系统，通过彩色相机与黑白相机分别获取薄膜单帧彩色图像以及薄膜白光干涉扫描信号；使用彩色相机薄膜反射成像模型拟合获取薄膜厚度初值；将白光干涉垂直扫描信号序列的归一化傅里叶变换幅值与由白光薄膜干涉模型得到的理论归一化傅里叶幅值进行拟合，得到薄膜厚度值；将薄膜厚度值带入薄膜白光干涉模型得到理论时域信号，与干涉信号进行拟合得到薄膜上表面高度；将上表面高度减去薄膜厚度得到薄膜下表面高度。本发明能够在单次垂直扫描后获取全视场内薄膜的厚度以及上表面高度，进而可以重建薄膜结构的上下表面形貌，具有较好的测量重复性。

摘要： 本发明公开基于电脉冲信号时频域分析的焊层烧结质量无损评估方法，步骤为：1)对烧结样品进行脉冲放电；2)利用信号采集单元采集烧结样品接收到的脉冲信号，并传输至上位机；3)上位机对所述脉冲信号进行预处理；4)上位机对预处理后的脉冲信号进行数据处理，得到时域阻抗信号；5)对时域阻抗信号进行快速傅里叶变换，得到频域阻抗信号；6)对频域阻抗信号和时域阻抗信号进行分析，判断烧结样品质量是否合格。本发明可以有效检测焊层烧结的质量，从而提高电子产品的成品率和使用寿命。

摘要： 本发明提供了一种时频域分析航空发动机剩余使用寿命预测模型方法及装置，涉及航空发动机寿命预测和健康管理技术领域。包括：航空发动机传感器数据预处理，连续小波变换获得时频域特征，从时间、传感器、时频域特征三个维度构建网络输入；搭建并训练3DConLSTM神经网络获取输出结果即剩余使用寿命的预测。本发明引入连续小波变换，将航空发动机的历史数据分别在时域和时频域进行分析。采用LSTM网络的特点，三个门控单元控制信息的流入，保留了时序数据的长期退化趋势；将传统LSTM网络中点积操作变为卷积操作，有效提取三维输入之间的特征，兼顾了数据的时序性和空间性，使剩余使用寿命预测结果更准确，提高剩余使用寿命预测精度。

摘要： 本发明公开了一种基于时频域分析的液化气泄漏监测方法，包括：基于预设的采样频率，在液化气罐解压阀的出口处采集若干秒的声音数据的时域信号；对时域信号进行傅里叶快速变换，得到与时域信号对应的频域信号；对频域信号进行特征分析和处理，得到固有特征频率组所对应的声音强度峰值组；其中，固有特征频率组为与解压阀漏气相关的多个特征频率构成的频率组；根据声音强度峰值组与预设阈值的数值关系，判断是否发生液化气泄漏事件。本发明的液化气流经过解压阀时产生的固定频率的声音信号的特征，实时采集该声音信号并进行分析处理，即使液化气罐仅发生了微量的液化气泄漏，也能通过本发明进行有效判断，提升了液化气泄漏监测的灵敏度和实时性。