采用STFT Wigner变换抑制Wigner Ville分布交叉项

对于多分量非平稳信号分析,维格纳时频分布Wigner-Ville(WVD)存在严重的交叉项干扰.而GWT避免了Wigner-Ville分布的交叉项干扰而且具有良好的时频聚集性.但由于Gabor变换的时频聚集性不佳,当多分量信号进行Gabor变换时如果信号中各分量频率混叠,Gabor Wigner transform(GWT)就不能得到理想的结果.提出一种改进的STFT-Wigner算法,可以有效的抑制交叉项,并保持较高的时频聚集性.通过分析仿真信号和实测振动信号表明该方法能够取得良好的效果.     

冲击电压下SF6气体在极不均匀场中局部放电的时频特征

为了研究冲击电压下GIS腔体内绝缘缺陷局部放电的发生发展机理,采用短时傅里叶变换(STFT)、伪Wigner-Ville分布和Gabor分布理论,对标准负极性操作冲击电压下SF6气体在极不均匀场的局部放电光信号和电流信号的时频特征进行了分析.结果表明:STFT、伪Wigner-Ville分布和Gabor分布均能有效提取放电信号的时频特征,但Gabor分布具有较好的时频聚集性,不具有交叉干扰项,且对信号的时频特征的刻画最为细致,而STFT的时频聚集性较差,伪Wigner-Ville分布则存在固有交叉干扰项;冲击电压下局部放电光信号和电流信号在时频平面的分布不同,光脉冲的能量上升到峰值的时间要小于电流脉冲.     

平滑伪Wigner-Ville分布在电气设备局部放电信号分析中的应用

为了有效分析电气设备局部放电信号基于时域和频域的联合特性,本文采用平滑伪Wigner-Ville分布对放电信号进行时频分析,有效解决了Wigner-Ville分布中存在交叉干扰的问题。为了验证平滑伪Wigner-Ville分布的有效性,本文分别采用Wigner-Ville分布和平滑伪Wigner-Ville分布对局部放电信号进行分析。实验结果表明,平滑伪Wigner-Ville分布可以有效分析局部放电信号的时频特性。     

小波变换用于Wigner—Ville分布交叉项的抑制

基于Wingner-Ville分布良好的时频性质，针对它的交叉项的高频振荡特性，利用二维线量积小波对信号的Wigner-Ville分布进行分解，用低频系数重构时频图，使交叉项干扰受到抑制，并就以4个斯包络正弦信号和Wigner-Ville分布为例，用双正交小波作分解和重构说明了交叉项抑制的方法和过程。数值计算表明，该方法对交叉项的抑制优于伪Wigenr-Ville分布。     

基于ARMA模型滤波的微弱信号辨识

双线性时频分布能更全面地表征复杂背景下瞬态机械故障信号特征,但双线性时频变换固有的交叉项干扰严重影响了算法的时频分辨率。探讨了双线性时频分析技术在微弱瞬态信号辨识中的应用,提出采用ARMA模型滤波的方法来抑制双线性Wigner-Ville时频变换的交叉项干扰,并给出算法推导。结合实验数据,对比平滑伪Wigner-Ville算法的信号辨识结果,表明基于ARMA模型预滤波的双线性时频分析能更好的抑制交叉项干扰,具备更高的时频分辨能力和瞬态微弱信号辨识能力。     

一种魏格纳-威利分布交叉项剔除新算法

为抑制魏格纳-威利分布分析多分量信号时交叉项的干扰,提出了一种交叉项剔除新算法,该方法通过分析多分量信号及跳频信号的魏格纳-威利分布交叉项特性,得出其交叉项数目和频率的一般规律,然后采用带通滤波器对时频分布结果中交叉项进行滤除。理论分析和仿真验证表明,该算法可以有效剔除多分量信号魏格纳-威利分布中的交叉项干扰,且具有优异的时频聚集性。     

WIGNER—VILLE分布及其在FMCW信号识别中的应用

介绍了FMCW信号以及Wigner-Ville分布,对利用Wigner—Ville分布识别FMCW信号进行了研究．分别对信噪比为∞,6dB,3dB,0dB,-3dB,-6dB的FMCW信号作了WVD,PWVD,SPWVD,RSPWVD的MATLAB仿真,并做了比较研究,结果表明WVD抗噪性较差,且交叉项影响较大,当信噪比较小时,基本不能识别信号;PWVD,SPWVD交叉项有所减小,但时频聚集性变差,抗噪性提高不大;RSPWVD各方面性能均有较大提高．     

EMD与CWD结合在暂态电能质量扰动检测中的应用

针对Cohen类二次型时频分布存在的交叉项,提出一种基于EMD与Choi-Williams分布相结合的方法,利用经验模态分解将信号从频域上分离若干个固有模态函数经过去伪后进行Cohen分布的时频变换,将得到的结果叠加重构出原始信号的Cohen类时频分布.仿真结果表明,该方法能有效抑制时频分布的交叉项,保证Cohen分布的时频聚集性,提取扰动特征.     

抑制维格纳分布交叉干扰项的联合算法

维格纳分布(WVD:Wigner-Ville Distribution)交叉干扰项的存在,严重地影响了其处理效果。为此,笔者结合交叉干扰项的性质,提出改进算法--基于STFT(Short-Time Fpiroer Tramsfpr)与WVD的联合算法(STFT-WVD)。该联合算法将信号的谱图与维格纳分布作互相关处理,以期达到抑制交叉干扰项的效果。通过理论分析与仿真实验证明,STFT-WVD算法在有效抑制WVD交叉干扰项带来不良影响的同时,保持了WVD较高的时频分辨率,是一种行之有效的WVD改进算法。     

基于VMD-PWVD的内燃机振动信号时频分析方法

针对Wigner-Ville分布(WVD)在分析多分量信号时交叉干扰项与时频聚集性相互矛盾的问题,提出一种基于变分模态分解的伪魏格纳分布法(VMD-PWVD),以抑制WVD分布中的交叉项。该方法首先对信号进行VMD分解,将信号在频域上进行剖分,得到一组相互独立的具有不同频率的固有模态函数(IMF)分量,然后对每个IMF分量进行PWVD分析,最后把各个IMF分量的PWVD分析结果线性叠加,重构原始信号的时频分布。仿真结果表明,该方法在有效地从频域和时域双向抑制WVD交叉项的同时,又保留了WVD分布法原有的优良特性。将VMD-PWVD应用于内燃机缸盖振动信号的时频分析中,能很好地刻画出不同工况信号的特征信息,各时频分量物理意义明确,是一种有效的时频分析方法。