VMD-Hilbert变换在扬声器异常声检测中的应用

发布时间：2020-12-25 17:14

　　针对基于时频分析的扬声器异常声检测方法中短时傅里叶变换、小波包变换存在的不足,提出了一种基于变分模态分解-希尔伯特（Variational Mode Decomposition and Hilbert, VMD-Hilbert）变换的扬声器异常声检测方法。首先通过仿真信号分析,研究了VMD-Hilbert变换的时频特性,并与其他三种时频分析进行了对比,结果表明VMD-Hilbert变换具有更好的自适应性、能量聚焦性与时频分辨率。然后,对实测扬声器声响应信号进行VMD-Hilbert变换,求得被测扬声器单元的时频矩阵与标准时频矩阵之间的特征距离,并与其它三种时频分析下的特征距离进行对比。实验结果表明,VMD-Hilbert变换下的类间特征距离的离散度较大,便于更好地设定阈值,从而验证了VMD-Hilbert变换能更好地表征异常声的时频特征,以及其在处理非线性、非平稳的扬声器声响应信号时的优越性。 

【文章来源】：声学技术. 2020年02期 北大核心

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

仿真信号及其各分量时域图

VMD分解后各模态时域图

VMD分解后各模态时域图

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：2938069