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提出了基于重排小波-Radon变换的线性调频信号的参数估计法。该方法先将小波尺度图转为时频分布图,为提高聚集性引入了时频重排,再将重排图进行Radon变换以进行参数估计。仿真结果表明,该方法有效提高了时频分布图的聚集性,节省了后续Radon变换的时间,同时也抑制了噪声干扰,辨识效果明显提高。 相似文献
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由于传统盲源分离方法要求传感器观测信号数目不小于源信号数目,且在源信号平稳及相互独立的前提下,才能得到较为准确的分离信号,但在实际应用中,这些条件不易满足.针对发动机振动信号,提出一种基于时频滤波与EMD分解的单通道信号盲源分离方法,消除非平稳噪声的干扰,将通过EMD分解得到的本征模态分量作为虚拟的观测信号,并利用FastICA算法实现信号盲源分离. 相似文献
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研究了阵列接收的GPS接收信号中线性扫频(LFM)干扰的抑制问题。LFM信号瞬时频率的估计是抑制干扰的关键,而要准确估计信号瞬时频率,必须抑制接收信号时频分布中交叉项干扰。本文对接收信号矢量进行白化,得到信号矢量白化后的空时频分布(STFD)矩阵。文中推出一个与传统方法获得的判决变量不同的判决变量,用该判决变量可以更加清晰地选出LFM信号在时频分布中的自项。根据时频脊点的分布估计LFM信号频率参数以及信号瞬时频率,之后即可根据瞬时频率构建陷波器滤除干扰。仿真表明该方法能够将受交叉项严重干扰的接收信号时频分布映射为清晰的接收信号自项的时频分布,在数据快拍数满足一定要求时可以很好地抑制掉LFM干扰。 相似文献
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海洋环境中弱信号的谱与海杂波的谱相混叠 ,目标和背景的位置差异很小 ,经典的频域或空域处理对海杂波中弱信号的检测难以奏效。鉴于Wigner-Ville分布 (WVD)对线性调频信号 (LFM )具有时频聚集性这一特点 ,提出了一种海洋环境中基于WVD的LFM信号检测方法。利用雷达采集的真实海杂波数据 ,在不同信杂比的条件下 ,研究了该方法与经典频域法在信号检测中的差别。通过实验分析 ,与经典方法相比 ,该方法具有明显的优越性 ,且信杂比达到 -14 . 3dB时 ,其仍能很好地对信号进行检测。 相似文献
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针对自动机故障诊断过程中振动信号故障特征较难提取的问题,提出了结合形态分量分析(MCA)和总体经验模态分解(EEMD)的自动机故障特征提取方法。根据自动机振动信号组成成分的形态差异,利用形态分量分析方法构建不同的稀疏字典对各组成成分进行分离,消除噪声分量,提取出反映主要故障特征的冲击分量;对所提取的冲击分量进行EEMD分解并计算各IMF分量的样本熵值,以此作为故障特征向量输入基于离子群优化的支持向量机(PSO-SVM)进行识别。通过自动机典型故障诊断试验表明:形态分量分析方法可有效分离出自动机振动信号中的冲击成分;同时,所提出的特征提取方法能够有效地进行自动机故障诊断。 相似文献