基于高阶谱和时域分析的电台稳态特征提取算法

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机械振动信号的时域分析与特征提取

机械振动信号的时域分析与特征提取机械振动信号的时域分析与特征提取是振动工程领域的重要内容，它对于机械设备的状态监测、故障诊断和可靠性评估具有重大意义。

本文将从信号时域分析方法和特征提取技术两个方面来论述这一主题。

一、时域分析方法时域分析方法是对时间序列信号中各个时刻的振动参数进行研究。

最常用的时域分析方法是时域波形图和时域幅值谱图。

时域波形图是将振动信号的幅度与时间绘制在坐标系中，通过观察波形的形态，可以初步判断振动信号的稳定性和振幅大小。

时域幅值谱图则是将振动信号的振幅与时间的关系绘制成频谱图，通过分析频谱图可以得到振动信号的频率分布情况。

二、特征提取技术特征提取技术是从时域振动信号中提取出能够反映振动特性的有效参数。

常用的特征参数包括振动幅度、峰值、峰峰值、均方根值、功率谱密度、峰值因子等。

这些特征参数能够描述振动信号的强度、频率、能量等重要信息，从而为故障诊断和状态监测提供数据支持。

三、特征提取方法特征提取方法是对时域振动信号进行分析和处理的关键环节。

常用的特征提取方法包括傅里叶变换、小波变换、瞬时参数估计等。

傅里叶变换是将时域信号转换为频域信号，通过分析频谱图可以提取振动信号的频率成分。

小波变换是一种时频分析方法，可以提取振动信号的瞬时频率和瞬时幅度。

瞬时参数估计是通过对时域信号进行瞬时分析，提取振动信号的瞬时特征。

四、特征提取应用特征提取技术在振动信号分析与处理领域有广泛的应用。

在机械故障诊断方面，通过对机械设备振动信号进行特征提取，可以实时监测设备的状态，提前发现设备故障，避免设备停机造成的经济损失。

在机械设备的可靠性评估方面，通过对振动信号进行特征提取，可以评估设备的剩余寿命，优化设备维护与保养计划，提高设备的可靠性和使用寿命。

五、振动信号处理的挑战与前景虽然振动信号处理技术在工业领域应用广泛，但仍存在一些挑战。

一方面，机械设备振动信号往往与噪声混合在一起，如何有效地抑制噪声、提取有用信息是一个难点。

信号特征提取方法

信号特征提取方法
信号特征提取方法是指将原始信号转化为具有代表性特征的过程。

常用的信号特征提取方法包括以下几种：
1. 时域特征提取：根据信号在时间上的变化进行特征提取，如均值、方差、峰值、峰谷差等。

2. 频域特征提取：将信号进行傅里叶变换或小波变换，提取频域信息，如频率分量、频谱形态等。

3. 统计特征提取：对信号进行统计分析，提取平均值、标准差、偏度、峰度等统计量。

4. 谱特征提取：通过提取信号的功率谱密度或自相关函数等，得到信号的谱特征。

5. 时频域特征提取：将信号在时域和频域上进行联合分析，如短时傅里叶变换、小波包分析等方法。

6. 特征选择与降维：根据特征的重要性进行选择和降维，如主成分分析、线性判别分析等方法。

7. 模型驱动的特征提取：利用机器学习方法构建模型，通过模型的输出作为特征，如卷积神经网络、支持向量机等方法。

这些特征提取方法可以根据不同的信号类型和任务需求进行选择和组合，用于分析和处理各种信号，如语音信号、图像信号、生物信号等。

频域特征提取方法

频域特征提取方法是指从信号或数据的频率域（频谱）中提取有用信息的过程。

在信号处理、数据分析和机器学习等领域中，频域特征提取是一种常见的技术，用于分析和描述信号的频率特征。

以下是一些常用的频域特征提取方法：
1. **傅里叶变换（Fourier Transform）**：将时域信号转换为频率域表示。

傅里叶变换可以将信号分解成不同频率的正弦和余弦成分，从而获取信号的频率信息。

2. **快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT）**：是一种高效的计算傅里叶变换的算法，能够快速地将离散时间域信号转换为频率域表示。

3. **功率谱密度（Power Spectral Density，PSD）**：描述信号在不同频率上的功率分布。

通过计算信号的功率谱密度，可以了解信号在频率域上的能量分布情况。

4. **小波变换（Wavelet Transform）**：与傅里叶变换不同，小波变换可以提供时间和频率同时信息。

它可以用于分析非平稳信号，能够捕获信号中的瞬时变化和局部特征。

5. **频谱特征提取**：基于信号频谱的特点提取有用的特征，例如频谱的峰值、频率分量的强度、频谱宽度等。

6. **自相关函数（Autocorrelation）**：衡量信号与自身在不同时间延迟下的相似程度，可用于分析信号的周期性和重复性。

7. **功率谱特征**：基于功率谱密度的特征提取，如频谱的均值、方差、主要频率成分等。

这些方法可以应用于不同领域，如音频处理、图像处理、生物医学信号分析、振动分析、通信等，从而从数据的频率域角度提取出有用的特征用于分析和建模。

基于高阶累积量的调制识别特征参数

基于高阶累积量的调制识别特征参数前言在现代通信技术飞速发展，信息的传输与交换日益频繁，各种通信方式和通信技术不断更新和广泛应用。

因此我们所处的空间就有各种各样的电磁波。

随着电磁环境不断变得复杂以及数字调制技术的广泛运用，如何有效地识别数字通信信号的调制方式成为了一个重要的研究课题。

通信信号的调制方式识别在通信系统中扮演着重要的角色，尤其是在信号确认、干扰识别、信号检测以及信号监督等通信领域。

它需要在复杂环境和有噪声干扰的条件下，不依赖于其他的先验知识，确定接收信号的调制方式，并提取相应的调制参数，为信号的进一步分析和处理提供依据。

数字通信信号调制方式识别广泛应用在民用和军用领域。

在民用领域中，有关职能部门需要对自由空间中的无线信号进行认证、实施频谱监管。

要想成功排出非法干扰、保证合法通信正常进行以及合理分配频率资源就必须采用通信信号调制识别技术。

在军用领域中，调制识别在军事侦察、通信对抗、频谱监测等应用占有重要的位置。

通信情报系统作为通信电子战(信息战)的电子支援措施之一，用来监视战场的电磁频谱活动，进行威胁识别，帮助选择电子干扰策略，直至截获敌方的有用军事情报。

如在电子战通信情报截获接收机的设计中，获得接收通信信号的调制方式，为解调器选择解调算法提供参考依据，有助于电子战最佳干扰样式或干扰抵消算法的选择，以保证友方通信，同时抑制和破坏敌方通信，实现电子战通信对抗的目的。

又如辐射源识别问题。

机载截获设备接收到不同类型的辐射源信号，利用信号调制类型和其他测量参数识别敌方探测器的类型，以便完成威胁等级分析，及时进行机动规避，施放干扰或欺骗信掣引。

再如军用软件无线电技术的目的之一就是设计出一种通信“网桥"，实现不同传输体制通信设备间的相互通信功能和资源的最佳利用。

为达此目的，解决方案之一就是先识别出发射方的调制样式和调制参数，对其发送的信息进行解调，然后按照接收方采用的调制方式，把有用信息调制并转发给接收方。

基于快速谱峭度图的 EEMD 内禀模态分量选取方法

基于快速谱峭度图的 EEMD 内禀模态分量选取方法蒋超;刘树林;姜锐红;王波【摘要】针对在总体平均经验模式分解（ensemble empirical mode decomposition ，简称EEMD）的多个内禀模态分量（intrinsic mode function ，简称IM F）中，如何选取出反应故障特征的敏感IM F的问题，提出一种基于快速谱峭度图的敏感IM F选取方法。

由EEM D分解获得的一组无模式混淆的IM F ，计算原信号及各个IM F的快速谱峭度图，选择每个快速谱峭度图中谱峭度最大值所处的频带作为参考频带，比较各个IM F的参考频带与原信号谱峭度最大值所处频带之间的从属关系，筛选出反应故障特征的敏感IM F ，为后续故障诊断提供特征信息。

将该方法应用于模拟仿真信号及滚动轴承滚动体故障信号，验证了方法的有效性。

【期刊名称】《振动、测试与诊断》【年(卷),期】2015(000)006【总页数】6页(P1173-1178)【关键词】总体平均经验模式分解;快速谱峭度图;冲击信号;故障诊断【作者】蒋超;刘树林;姜锐红;王波【作者单位】上海大学机电工程与自动化学院上海，200072;上海大学机电工程与自动化学院上海，200072;上海大学机电工程与自动化学院上海，200072;上海大学机电工程与自动化学院上海，200072; 滁州学院机械与汽车工程学院滁州，239000【正文语种】中文【中图分类】TH911;TH165.3EEMD作为一种改进的经验模式分解(empirical mode decomposition，简称EMD)方法，它一方面保持了EMD分解的优良特性，即可根据信号特点自适应的将原信号分解为一系列IMF，另一方面又克服了EMD分解所存在的模式混淆问题，因此被广泛应用于非线性、非平稳信号的机械故障诊断信号处理方法中。

与此同时，由于EEMD分解得到的IMF数量不可控，故障特征往往仅包含于一个或部分IMF 中，而其他的IMF则大多可视为是噪声或干扰信号，所以，如何从EEMD分解的多个IMF中选取出反应故障特征的敏感IMF成为EEMD方法在故障诊断领域应用的重要问题。

振动信号特征提取

振动信号特征提取
振动信号特征提取是指从振动信号中提取出能够反映其特征、性能和状态等方面的数学描述指标。

振动信号特征提取是机械故障诊断和健康监测等领域中的重要内容。

下面介绍几种常用的振动信号特征提取方法：
时域特征提取
时域特征提取是指直接对原始振动信号进行分析和处理，提取其振动信号在时间域上的统计特征。

这些特征包括振动信号的均值、标准差、峰值、峭度、偏度、方差等，可以有效地反映机械故障的诊断信息。

频域特征提取
频域特征提取是指将振动信号从时域转换到频域，并通过对振动信号在频域上的分析，提取出其频率谱、功率谱、能量谱等特征。

这些特征可以帮助判断机械故障的类型和位置，如轴承的缺陷往往表现为一定的频率分量。

小波分析
小波分析是一种时频域联合分析方法，它可以同时提取时域和频域信息。

小波分析是指将原始信号通过小波变换得到多个尺度下的小波系数，然后通过小波系数的变化，提取出信号的时频特征。

小波分析适用于复杂振动信号的特征提取，如非平稳信号、脉冲信号等。

特征提取算法
特征提取算法是一种基于机器学习的特征提取方法。

它通过对振动信号进行预处理、降维和特征提取，得到高维特征向量，并通过机器学习算法对这些特征进行分类和诊断。

特征提取算法需要建立良好的特征提取模型和机器学习模型，以提高特征提取的准确性和可靠性。

以上是振动信号特征提取的几种常用方法，实际应用中需要根据信号的特点和实际问题的需要，选择合适的特征提取方法和算法。

旋转机械运行稳定性劣化的1．5维谱特征提取方法

旋转机械运行稳定性劣化的1．5维谱特征提取方法蒋章雷;徐小力【摘要】风电机组是一种典型的大型旋转机械，其运行状态具有变工况、非平稳特点，运行中工况和负载等非故障因素的变化会造成信号能量产生变化，因此传统的基于能量的振动级值及功率谱方法难以有效实现运行稳定性劣化特征的提取。

针对该情况，研究了高阶累积量运行稳定性劣化特征提取方法，提出了基于敏感性、趋势性、差异性、一致性判断特征提取方法的趋势预测适用性的方法，通过转子实验台多种劣化类型下不同劣化程度状态的实验研究，检验了1.5维谱方法对状态劣化的敏感性、趋势性、差异性、一致性，评估了该方法作为特征提取手段的性能，解决了风电机组传动系统运行稳定性劣化的状态诊断、劣化趋势预测中特征提取方法的选择缺少理论依据的问题。

%Wind turbines were typical large rotating machinery with variable conditions and non-stationary states,and vibration signal energy was changed because of non-fault factor such as variable conditions and loads.Fault diagnosis method based on vibration signal energy such as vibration level and power spectrum method could not extract running stability deterioration features from non-sta-tionary signals under the influences of variable conditions and loads.1.5-dimensional spectrum feature extraction method was studied based on higher-order cumulant method,and an evaluation method was proposed by using sensitivity property,trend property,difference property,and consistency property. Experimental data of varying degrees of deterioration under various types of deterioration were carried out to validate the proposed method,and the results show that feature extracting method can separatethe deterioration characteristics from non-degradation characteristics,and the evaluation method can provide theoretical basis for selecting feature extraction method for fault diagnosis and trend prediction of running stability deterioration.【期刊名称】《中国机械工程》【年(卷),期】2015(000)023【总页数】6页(P3208-3213)【关键词】传动系统;稳定性劣化;1.5 维谱;特征提取【作者】蒋章雷;徐小力【作者单位】北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室，北京，100192;北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室，北京，100192【正文语种】中文【中图分类】TH17随着大型风电机组的建设和运行，风电机组故障数量逐年增加，由此造成的经济损失越来越严重。

振动信号时频分析与特征提取方法研究

振动信号时频分析与特征提取方法研究一、引言振动信号是工程领域中常见的一种信号类型，它在机械设备故障诊断、结构健康监测等方面具有重要的应用价值。

对于振动信号的时频分析和特征提取方法的研究，不仅有助于深入了解信号的性质，还可以为故障诊断和结构健康监测提供有效的手段。

二、振动信号分析的基本原理振动信号分析的基本原理是将时域与频域相互转换，从而揭示信号的时频特性。

时域分析包括时间序列分析和统计特性分析，可以反映信号在时间上的变化情况；频域分析则是通过将信号从时间域转换到频域，得到信号在频率上的分布情况。

常用的频域分析方法有傅里叶变换、小波变换等。

三、傅里叶变换在振动信号分析中的应用傅里叶变换是一种将信号从时域转换到频域的方法，它可以将信号分解成不同频率的成分，进而提取出信号的频域特征。

在振动信号分析中，傅里叶变换常用于提取信号的主频率、峰值频率等信息。

然而，传统的傅里叶变换方法存在分辨率不高、无法给出时间信息等缺点，限制了其在某些应用场景下的使用。

四、时频分析方法的发展为了克服传统傅里叶变换的局限性，时频分析方法应运而生。

时频分析方法可以在一定程度上同时提供信号的时域和频域信息，具有更好的时频分辨率。

常用的时频分析方法有短时傅里叶变换(STFT)、连续小波变换(CWT)等。

这些方法通过在不同时间窗口上进行傅里叶变换或小波变换，得到在时频平面上的能量分布图，从而揭示信号的时频特性。

五、特征提取方法的研究与应用时频分析可以提供信号的时频信息，但直接使用时频图进行故障诊断和结构健康监测仍然存在一定的困难。

因此，研究者们开始探索基于时频分析结果的特征提取方法。

特征提取方法可以通过将时频图转化为数值特征，更好地表征信号的振动特性。

常见的特征提取方法包括瞬时参数提取方法、统计特征提取方法等。

六、研究案例：基于时频分析和特征提取的故障诊断方法以某型号风电机组的齿轮箱故障诊断为例，展示了时频分析与特征提取方法在故障诊断中的应用。

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ＤＯＩ：１０．３７２４／ＳＰ．Ｊ．１１４６．２０１２．０１２２７
ＥｘｔｒａｃｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆＲａｄｉｏＳｔｅａｄｙＳｔａｔｅＣｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓＢａｓｅｄｏｎＨｉｇｈＯｒｄｅｒＳｐｅｃｔｒｕｍａｎｄＴｉｍｅ — ｄｏｍａｉｎＡｎａｌｙｓｉｓ
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ＱｉａｎＺｕ — ｐｉｎｇＸｕＹｕａｎＳｈａｏＷｅｉＣｈｅｎＪｉｎ
ＰＬＡＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ０｝ＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＮａｎｊｉｎｇ２１０００７Ｃｈｉｎａ）
基于高阶谱和时域分析的电台稳态特征提取算法
钱祖平许渊邵尉陈金
（解放军理工大学南京
摘
２１０００７）
要：该文针对稳态条件下通信电台指纹特征的提取问题，提出一种基于高阶谱和时域分析的电台稳态特征提取
算法。首先对电台的稳态工作状态进行数学建模，分析现有双谱特征提取算法的不足。进而充分利用矩形积分双谱的周期性，并结合时域分析提出一种改进的电台稳态特征提取算法，从理论上证明了该算法适用于任意阶的高阶谱特征提取。最后，通过实测数据验证了该算法的有效性和可靠性。与传统矩形双谱特征提取算法相比，该算法将识别正确率从９０％提高到９７％；在识别率相同的情况下，该算法的效率相比原算法有了很大提升。关键词：信号处理；高阶谱分析；时域分析；矩形积分双谱；电台识别；稳态特征提取中图分类号：ＴＮ９１１．７文献标识码：Ａ文章编号：１００９ — ５８９６（２０１３）０７＿１５９９．０７
第３５卷第７期
２０１３年７月
电
子
与
信
息
Hale Waihona Puke 学报Ｖｏ１．３５Ｎｏ．７Ｊｕ１．２０１３
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ＆ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
ｉｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄｆｏｒｔｈｅｒａｄｉｏｉｎｆｇｅｒｐｒｉｎｔｆｅａｔｕｒｅｓｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｏｎｔｈｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎｏｆｓｔｅａｄｙ — ｓｔａｔｅｏｐｅｒａｔｉｏｎ．Ｆｉｒｓｔｌｙｔｈｅｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌｍｏｄｅｌｏｆｓｔｅａｄｙ — ｓｔａｔｅｏｐｅｒａｔｉｏｎｉｓｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄａｎｄｔｈｅｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｅｘｉｓｔｉｎｇｂｉｓｐｅｃｔｒｕｍｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍａｒｅａｎａｌｙｚｅｄ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｃｏｍｂｉｎｉｎｇｔｈｅｐｅｒｉｏｄｉｃｉｔｙｏｆｒｅｃｔａｎｇｕｌａｒｉｎｔｅｇｒａｌｂｉｓｐｅｃｔｒｕｍｗｉｔｈｔｈｅｔｉｍｅ — ｄｏｍａｉｎａｎａｌｙｓｉｓ，ａｍｏｄｉｉｆｅｄｒａｄｉｏｅｘｔｒａｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆｓｔｅａｄｙｓｔａｔｅｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ，ｗｈｏｓｅａｐｐｌｉｃａｂｉｌｉｔｙｆｏｒａｎｙｋｉｎｄｏｆｈｉｇｈｏｒｄｅｒｓｐｅｃｔｒａｌｆｅａｔｕｒｅｓｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｉｓａｌｓｏｐｒｏｖｅｄ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｏｆｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｗｉｔｈｍｅａｓｕｒｅｄｄａｔａｖｅｒｉｆｙｔｈｅｇｏｏｄｅｉｃｆｉｅｎｃｙａｎｄｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍ．