小波变换在电压闪变分析中的应用及其DSP实现

傅立叶变换不具有时频分析能力，对含有短时高频分量和长时间低频分量的电能质量信号进行分析时具有局限性．基于小波变换具有良好的时频局部化特性析，提出一种更为有效的电压闪变分析方法．利用小波变换的多分辨率分析方法，对电压闪变信号进行检波与分解，提取出电压波动信号的频率和幅值，从而得出反映电压闪变的参数．仿真实验证明：对比傅立叶变换，小波变换是一种更为有效的电压闪变分析方法．最后提出了小波变换在数字信号处理中的实现方法．     

现代时频分析方法

时频分析能清楚地揭示信号的时变频谱特性,是对时变、非平稳信号进行分析与处理的有力工具。本文主要讨论现代时频分析中极为重要的傅立叶变换、短时傅立叶变换和小波变换,深入分析和比较了傅立叶变换、STFT与小波变换。     

用于语音识别的基于高谱分辨率的谱减法

提出了一种新的基于高谱分辨率的谱减法,通常噪音帧和带噪语音帧具有相同的长度且都是短时帧,对短的噪音帧和带噪语音帧做傅立叶变换得到的谱分辨率低导致谱减法性能下降严重。基于平稳或接近于平稳的背景噪音下合并所有噪音帧再做傅立叶变换以提高噪音帧的谱分辨率;通过对带噪语音信号在时域进行前向和后向的延拓再做傅立叶变换以提高带噪语音信号的谱分辨率,在有效抑制噪音的同时减少了语音谱的失真并提高了系统识别率。     

时频变换工具--小波变换及其工程应用

从数学角度介绍傅立叶变换、短时傅立叶变换的特点和工程应用中的不足，进而阐述小波变换的基本原理、小波函数的选取方法及在工程中的一般应用。     

经验模态分解中的频域分辨率及其改进方法

经验模态分解(EMD)的主要目的是提供满足Hilbert变换要求的单组分或窄带信号.针对EMD中由于模式混淆以及信号间相互作用带来的单个本征模态函数带宽过大的不足,对单次EMD分解结果本征模态函数的带宽进行了研究,计算了其瞬时频率分辨率,以此为依据提出了经验模态分解中限制当前信号带宽的改进屏蔽信号方法.此方法完全解决了模式混淆的问题,尽可能地减少了经验模态分解中信号相互作用的不利影响,有效地提高了本征模态函数经H ilbert变换后其瞬时频率表达的频域分辨率.     

用小波变换谱均衡法提高地震资料的分辨率

谱均衡方法是提高地震资料分辨率的一种有效方法.通常,谱均衡方法是通过傅立叶正变换在频率域实现的,但是,傅立叶变换存在着先天不足的缺陷,即时-频局域性差,它不能分析信号的局部频率特性.小波变换方法的时-频局部性要优于傅立叶变换,它克服了傅立叶变换的不足,既能保证变换是可逆的,又可以分析信号的局部频率特性.文中充分利用小波变换与谱均衡的优点,利用小波变换与谱均衡相结合的方法,对不同尺度的分解结果进行谱均衡处理,以达到提高分辨率的目的.     

基于Chirp原子分解的语音信号时频结构分析

从自适应信号分解的角度出发,使用匹配追踪算法将语音信号分解成非平稳Chirp原子的组合,根据单个Chirp原子的WVD分布线性组合分析语音信号的时频结构.仿真结果表明,该方法时频分辨率高,没有短时傅立叶变换中测不准原理的限制,不受传统WVD分布中有交叉项的影响.     

广西师范大学学报：自然科学版第23卷（2005年）目次

第1期利用经验模式分解提高短时傅立叶变换分辨率………………………………………………何旭,李鸿光(1)基于窗函数设计的FIR滤波器的带限信道仿真………………………………………………姚畅,钱盛友(5)线性调频-巴克码雷达信号的分析与处理………………………………………………………马银玲,田忠(9)基于多尺度分析的数字通信系统消噪……………………………………………………………夏平,覃琴(1 3)Turbo码实用的Log-MAP译码算法研究………………………………………………………周金喜,孙季丰(1 7)基于Matlab编程的QPSK的仿真……………     

基于听觉模型的自相关谱语音信号的重构

研究如何从听觉模型的自相关谱中恢复出原始的声音信号.从短时自相关函数中得到原始信号的傅立叶变换的幅度值,然后利用迭代算法仅从傅立叶变换的幅度值中恢复语音信号.     

心音信号的短时傅立叶变换分析

心音信号是一种典型的非平稳信号,短时傅立叶变换(STFT,又称窗口傅立叶变换)是用于对非平稳信号进行时频分析的有效工具.在用STFT分析心音信号时,窗口宽度的选择是非常重要的.一方面,要使用尽可能窄的窗口来保证信号的局部平稳性,另一方面,要选用较宽的窗口来提高频率分辨率.如何处理这一矛盾就成了问题的关键.通过调整滑动时间窗的宽度,达到了比较满意的效果.首先用窄时间窗进行分析,频谱图具有高时间分辨率,得到了心动周期等时域特征参数.进而逐渐加宽时间窗,最后得到高频率分辨率的频谱图,可以看出各心音成分的频谱特征.实验结果表明,不同时频尺度的STFT分析可以很好地描述正常心音信号的时域和频域特征.     

基于EMD的复合故障诊断方法

针对转子不平衡故障和滚动轴承微弱损伤性故障的复合故障诊断问题,提出了一种基于经验模式分解的故障诊断方法,进行复合故障的耦合特征分离和轴承损伤性故障信号特征提取研究. 该方法首先通过经验模式分解将复合信号分解为若干个本征模函数(intrinsic mode function, IMF);然后通过计算各IMF与原始复合信号的相关系数确定包含故障特征信息的主要成分,除去虚假分量;最后针对主要成分中的低频成分进行频谱分析提出转子故障特征,针对主要成分中的高频成分进行Hilbert包络解调提取调制故障特征,即轴承损伤性故障特征. 仿真及实验结果表明该方法的有效性和实用性.     

组合模函数方法及其在机械故障诊断中的应用

针对信号被噪声污染时,经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)分析信号得到的本征模函数(intrinsic mode function,IMF)会发生明显畸变,从而降低经验模式分解精度这一问题,提出了组合模函数方法。该方法利用经验模式分解算法对信号进行分解,然后将特定的本征模函数组合起来,从而得到一个新的带宽依据信号特点自适应变化的带通滤波器,揭示信号特征。将所提出的方法应用于仿真数据及某电厂发电机组高压缸振动超限故障数据分析。结果表明:组合模函数方法能够较好地解决本征模函数畸变问题,明显提高经验模式分解精度,有助于精确提取故障特征和正确诊断故障类型;组合模函数方法对工程环境采集的机械设备故障数据分析和特征提取具有一定实用价值。     

局域波法的多分辨分析特性及其应用

局域波法通过局域波分解和瞬时频率的求解,将任何复杂的信号分解成为有限数目并且具有一定物理意义的基本模式分量,每一个分量描述了时变信号中不同频率和尺度范围的固有振动模式,所获得的各分量局域波时频分布具有多分辨分析特征.由于局域波分解是自适应的,它的多分辨分析特征也是自适应的.经理论分析与对变速箱轴承座处拾取的振动信号的分析验证了方法的有效性,局域波法为工程测试中的时频分析提供了一种有效的手段.     

基于经验模态分解的齿轮箱故障特征提取

利用小波去噪阈值法对齿轮箱故障振动信号进行去噪,将经验模态分解(EMD)和快速傅里叶变换(FFT)相结合对齿轮箱故障进行特征提取,此方法适合于对非线性非稳态信号进行自适应的分析.利用小波阈值去噪方法对原始信号进行预处理,将去噪后的信号进行经验模态分解,得到一定数量的本征模态函数(IMF)分量,选取特定的IMF进行FFT,得到相应的功率谱,从而达到提取齿轮箱故障特征频率的目的.对齿轮箱故障信号进行分析,结果表明该方法能够有效地识别出齿轮箱故障特征频率.     

Hilbert-Huang变换去除可控震源谐波畸变

可控震源地震勘探采集信号中常常带有谐波畸变,去掉高阶谐波而又保留有用信号对提高地震勘探分辨率具有重要意义。采用Hilbert-Huang方法去除可控震源采集信号谐波畸变。对可控震源信号进行经验模态分解(EMD)和Hilbert变换,得到Hilbert-Huang谱,在时频域识别并去除高阶谐波,再用Hilbert反变换得到去除高阶谐波后的本征模态函数(IMF),叠加后可得到不含高阶谐波的信号,而保留与信号发射频率一致的基波。去掉高阶谐波后再互相关,互相关中高阶谐波也相应去除,相关函数主瓣更突出,旁瓣减少,提高了计算延时和计算波速的准确性。     

基于HHT的高压直流输电故障测距算法的研究与仿真

本文介绍了用希尔伯特黄变换(HHT)对直流输电线路进行故障测距的方法。首先对测得的故障电流行波信号进行经验模态分解(EMD)得到一系列对应固有模态函数(IMF),对IMF进行希尔伯特(Hilbert)变换得到其时频图。根据时频图中的频率突变点得出故障行波到达两侧测量点的时间,并且根据其对应时刻的瞬时频率和具体线路的参数计算出其波速度。用改进的双端测距理论对直流线路进行测距。并对测得误差总体趋势和误差因子进行详细分析。相关仿真分析用EMTDC环境进行,仿真结果证实了所提方法的有效性。     

最大熵算法及其在频谱分析中的应用

为实现高分辨率与小方差的小子样频谱分析,在快速傅立叶变换算法基础上,引入最大熵算法,给出计算原理和算例,并与常用的FFT和BFFT软件的相应计算结果进行比较.计算实例表明,应用最大熵算法分析计算诸如海浪一类平稳各态历经的随机过程是有效的.     

基于局域波法的时间序列预测

提出了一种新的用于时间序列预测方法。由于实际信号常常具有非平稳特征，直接应用AR模型进行时间序列分析，得不到理想的效果。而局域波分解法是一种新的分析非平稳、非线性的工具。用局域波分解法对待预测的时间序列进行经验模式分解，产生多个基本模式分量，对各个分量分别进行AR模型预测，然后重构各个预测值。仿真结果表明预测结果比直接进行AR模型预测更加精确。     

正交化经验模式分解方法

针对Hilbert—Huang变换中经验模式分解所得固有模式函数存在的不完全正交问题，基于Gram-Schmidt正交化方法，提出了一种新的正交化处理方法，可得到完全正交的固有模式函数，从而完善了Hilbert—Huang变换方法．通过典型时程曲线的数值模拟的分解结果表明了这一方法的正确性，实际地震波数据的分解显示了这一方法的良好应用前景．