虚部噪声辅助LCD方法及其在遥测振动信号处理中的应用
本文选题:遥测振动信号 切入点:局部特征尺度分解方法 出处:《振动与冲击》2017年12期
【摘要】:针对局部特征尺度分解方法(Local Characteristic Scale Decomposition,LCD)的模态混叠以及集成局部特征尺度分解法(Ensemble LCD,ELCD)在集成平均时容易引入新的模态混叠、伪分量和运算量大等问题。提出一种基于虚部噪声辅助局部特征尺度分解法(Image Noise Assisted LCD,INALCD);首先以原信号为实部添加虚部白噪声构成复数信号,然后对复数信号在指定方向上进行投影,求取对称投影象限的基函数,通过投影后虚部白噪声均匀化原信号投影的极值点的分布,辅助信号分解过程中极值点的选取,抑制模态混叠,最后将对称投影象限的基函数进行线性组合消除噪声的影响,避免了ELCD因集成平均带来的相关问题。仿真和实测数据实验结果表明,该方法在降低模态混叠的同时,大大减少了计算量,性能优于LCD和ELCD方法。
[Abstract]:Aiming at the problems of modal aliasing of Local Characteristic Scale DecompositionLCDs and Ensemble LCD-ELCD-ELCDs, it is easy to introduce new modal aliasing, pseudo-component and large computational complexity in the integration of the average local feature scale method (LCD-LCD-LCD-LCD-LCD-LCD-LCD-LCD-LCD-LCD-LCD).A new method based on virtual part noise aided local characteristic scale decomposition is proposed. Firstly, the original signal is composed of white noise, and then the complex signal is projected in a specified direction.The basis function of symmetric projection quadrant is obtained, and the distribution of extreme points of original signal projection is homogenized by white noise after projection, and the selection of extremum points in the process of signal decomposition is assisted to suppress mode aliasing.Finally, the basis function of symmetric projection quadrant is linearly combined to eliminate the influence of noise, which avoids the related problems caused by the integration average of ELCD.The simulation and experimental results show that the proposed method can greatly reduce the computational complexity while reducing the mode aliasing, and its performance is better than that of LCD and ELCD methods.
【作者单位】: 中国人民解放军91550部队94分队;
【分类号】:TN911.7
【相似文献】
相关期刊论文 前10条
1 罗黎明;;多路声音实时混叠的实现方法研究[J];长江大学学报(自然科学版)理工卷;2009年02期
2 莫怀才,冯勤;计算机实时成像中的抗混叠技术研究[J];测控技术;1995年03期
3 路文梅;电力参数实时采集中混叠误差的研究[J];高电压技术;1998年03期
4 陈蔓丽;狄红卫;;傅里叶计算全息图的数字再现及混叠的消除[J];光学技术;2007年03期
5 冯鹏;魏彪;潘英俊;米德伶;;抗混叠塔型变换的构造[J];电子学报;2009年11期
6 王静;徐丽燕;夏德深;;斜采样技术的混叠分析及分辨率计算[J];电子学报;2012年05期
7 王珊;许刚;;基于计算听觉场景分析的语音混叠信号分离[J];计算机工程;2007年18期
8 李少军,许进;自然图像中混叠的概率模型[J];自动化技术与应用;2003年01期
9 方勇;王伟;王睿;;置换混叠信号的盲检测和分离[J];应用科学学报;2009年05期
10 刘雅琳;上官博;徐自力;;抗混叠时频域融合算法及在叶片响应分析中的应用[J];航空动力学报;2012年06期
相关会议论文 前4条
1 刘代志;钱昌松;吴晓露;李夕海;刘志刚;;经验模态分解中模态混叠的若干问题探讨[A];第八届全国信号与信息处理联合学术会议论文集[C];2009年
2 张廷芳;葛曼玲;;运用变密度的k空间轨迹来减少混叠伪像[A];第十二届全国图象图形学学术会议论文集[C];2005年
3 钱新;资小林;邱宝象;;一种消除EMD中模态混叠的经验方法[A];第九届全国动力学与控制学术会议会议手册[C];2012年
4 蒋国军;;过采样模数转换器抗混叠滤波特性试验研究[A];中国造船工程学会电子技术学术委员会2006学术年会论文集(下册)[C];2006年
相关博士学位论文 前3条
1 庞利会;单天线接收时频混叠数字通信信号分离方法研究[D];电子科技大学;2015年
2 王伟;置换混叠图像的盲分离及应用研究[D];上海大学;2011年
3 黄秀轩;混叠语音的计算听觉场景分析研究[D];华南理工大学;2004年
相关硕士学位论文 前9条
1 胡金炎;最大长序列对生理系统非线性成分混叠问题的影响[D];南方医科大学;2015年
2 王丽梅;基于谐波和波束混叠理论的非线性超声检测技术研究[D];中北大学;2016年
3 王源;边缘切趾显微技术基础理论研究[D];哈尔滨工业大学;2016年
4 黄小霞;抗混叠移不变Contourlet变换及其在图像处理中的应用研究[D];宁波大学;2013年
5 陈长升;基于小波变换抗混叠谐波检测方法的研究[D];五邑大学;2008年
6 王超;抗混叠Contourlet滤波器组的设计分析及其在MRI图像压缩感知重构中的应用[D];西安电子科技大学;2011年
7 李晓斌;HHT中EMD方法正交性的研究[D];昆明理工大学;2010年
8 赵彩华;带噪混叠语音信号盲分离方法研究[D];山东大学;2006年
9 张伟;欠定混叠语音信号盲分离方法研究[D];山东大学;2007年
,本文编号:1722466
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/xinxigongchenglunwen/1722466.html