基于稀疏分解的微弱信号检测方法

微弱信号的检测在通信、雷达、声纳等领域有着重要的意义,一直是信号处理的难点。本文将信号稀疏分解思想应用于信号检测,提出一种算法。算法中信号稀疏分解采用Matching Pursuit(MP)算法实现,原子采用正弦波模型,通过对正弦波模型伸缩和平移形成过完备原子库。由MP分解结果,可检测出淹没在强噪声环境中的微弱正弦信号的幅度、频率和初相位参数,从而恢复出待检测的微弱正弦信号。所提出方法在-40 dB极低信噪比环境下可以同时检测多个正弦信号。计算机仿真结果证实了算法的有效性。     

基于GA和原子特性的信号稀疏分解

信号稀疏表示在信号处理的许多方面有着重要的应用,但是求得信号稀疏表示的稀疏分解计算量十分巨大,是阻碍其实时应用的主要因素。本文研究基于MatchingPursuit(MP)方法实现的信号稀疏分解算法,采用遗传算法(GA)快速寻找MP过程中每一步分解的最佳原子。根据稀疏分解中使用原子的特性,提出了对基于GA和MP的信号稀疏分解的一种优化方法。算法的有效性为实验结果所证实。     

利用模拟退火实现基于MP的信号稀疏分解

信号的稀疏表示在信号处理的许多方面都有重要的应用,但稀疏分解计算量十分巨大,难以被推广而实现产业化.模拟退火算法模拟高温金属降温的热力学过程,广泛应用于求解组合优化问题.本文将模拟退火算法运用到信号的稀疏分解中,首先随机产生一组原子参数组,然后分别计算每个原子与信号或信号残差的内积的绝对值,找出内积绝对值最大的原子参数组并对它进行模拟退火处理,用处理的结果作为匹配追踪(MP)过程中每一步的最优解.在计算过程中利用原子的特性,进一步提高了信号稀疏分解的速度,并用本文提出的算法与其它方法进行了比较,实验结果表明了该算法的有效性.     

利用混沌优化实现基于MP的信号稀疏分解

信号的稀疏表示在信号处理的许多方面都有重要的应用,但稀疏分解计算量十分巨大,难以被推广而实现产业化.混沌是一种普遍的非线性现象,具有随机性、遍历性和内在规律性的特点,混沌运动能在一定范围内按其自身的规律不重复地遍历所有状态.因此,如果利用混沌变量进行优化搜索,无疑会比随机搜索更具优越性.本文利用变尺度混沌优化方法在优化搜索过程中不断缩小搜索空间,快速寻找匹配追踪(MP)过程中每一步的近似最佳原子,提高信号稀疏分解的速度,算法的有效性为实验结果所证实.     

基于自适应Morlet小波变换滚动轴承声学故障诊断的研究

基于声音信号的测试与分析是滚动轴承故障检测与诊断的一种新方法,提出了基于自适应Morlet小波变换诊断轴承声学信号故障的新方法。首先利用最小Shannon熵对Morlet小波的形状参数进行优化,找到与所测声音信号特征成份最匹配的小波,再对小波系数矩阵进行奇异值分解,通过奇异值与变化尺度的关系曲线得到最佳小波变换尺度,最后对滚动轴承故障信号进行Morlet小波变换进行故障特征提取。结果表明:该方法能有效地从强噪声背景下提取出轴承声学信号的故障。     

基于灰狼算法的轨道交通钢轨缺陷的稀疏全聚焦成像方法

[目的]采用超声相控阵技术可实现轨道交通钢轨缺陷的高精度成像检测,但广泛应用的全矩阵捕获全聚焦成像方法存在计算耗时长、实时性不高的缺点。为缩短成像计算时间,采用稀疏矩阵替代全矩阵进行超声成像,但传统智能优化算法在解决稀疏阵列设计问题时存在收敛慢、易陷入局部最优的问题。为提高收敛性能和全局搜索能力,提出基于灰狼算法的轨道交通钢轨缺陷的稀疏全聚焦成像方法。[方法]对优化算法下的稀疏阵列性能进行了分析;利用超声相控阵仪器在钢轨试样上采集超声信号,通过稀疏矩阵进行全聚焦成像,以分析成像质量和成像时间。[结果及结论]利用优化算法得到的稀疏阵列具有较高的旁瓣抑制力,PSL(峰值旁瓣水平)可达到-12.83 dB;当PSL阈值为-6 dB时,稀疏阵列主瓣宽度与全阵列2.8°的主瓣宽度相当;稀疏率为75%时,钢轨成像性能指标质量接近全阵列,成像时间缩短了56.35%。     

基于核心原子库和FHT的图像MP稀疏分解快速算法

为提高图像稀疏分解的速度和重构质量,提出一种基于核心原子库的图像MP稀疏分解快速算法。该算法首先利用核心原子库替代图像MP稀疏分解过程中的过完备原子库,可有效提高原子库的形成速度,且为最佳原子的全局搜索提供了可能;然后将图像和核心原子库中原子转换为一维信号,利用一维FHT寻找与待分解图像匹配的最佳原子,从而提高图像与原子的匹配速度。该算法不仅能有效提高图像MP稀疏分解的速度,而且克服了遗传算法局部最优的局限性,实现原子匹配的全局最优,相同条件下其分解结果具有更好的重构质量。实验结果验证了算法的有效性。     

自适应频域字典的机车轮对轴承稀疏诊断方法

稀疏分解是强噪声环境下故障特征提取的一种有效方法,构造与故障振动信号匹配的字典对稀疏分解效果至关重要。小波参数字典因小波的灵活多变性和良好的局部时频特性而被广泛应用于轴承故障诊断领域。然而,现有小波参数字典多是通过时域相关滤波法(CFA)以小波与故障冲击间的相关系数为指标获取字典原子的最优中心频率、阻尼比等参数,时域滤波耗时长、抗噪性差,相关系数指标没有考虑冲击发生的周期性特点,导致字典匹配性欠佳。针对上述问题,提出一种自适应频域滤波进行参数字典设计的机车轮对轴承故障诊断方法。该方法以新提出的时频域指标——加窗包络谱峭度(WESK)和相似度指标——皮尔逊相关系数(PCC)作为字典原子参数选取依据,以粒子群优化算法(PSO)优化的Morlet小波带通滤波器确定轴承故障产生的系统共振频率作为字典原子的中心频率,按照PCC值最大原则选取最优阻尼比完成字典原子的构造,改变时移变量张成小波字典后,结合正交匹配追踪算法(OMP)稀疏重构原始信号,提取故障特征频率。自制试验台数据以及机车轮对轴承的工程实际应用均验证了所提方法和新指标(WESK)的有效性和稳定性,诊断效果优于现有时域相关滤波法(CFA...     

基于改进LMD和MED的滚动轴承故障诊断研究

针对轨边声学轴承信号有用特征微弱、易被强噪声掩盖的问题,设计实现了一种将最小熵解卷积与改进局域均值分解相结合的方法,达到信号降噪与故障诊断目的。利用三次Hermite插值改善LMD并提高LMD分解精度。将采集到的强噪信号进行MED降噪,再利用改进LMD算法进行分解,使多分量信号分解成单分量信号,并计算各分量的峭度值,挑选出峭度值最大的分量,最后利用包络谱分析,提取滚动轴承的故障特征。计算信号的峰值信噪比(PSNR,Peak Signal to Noise Ratio),将其作为降噪指标,体现方法的降噪性能。实验结果表明,设计的方法应用于轴承故障诊断,能将信号信噪比提高5.13 dB,能精准定位并提取轴承缺陷位置和信号特征,具有较好降噪和信息分辨能力。     

压装车轴镶入部裂纹缺陷信息提取

针对轨道车辆压装车轴镶入部在定期超声波检测时噪声信号幅值较大、缺陷信号被淹没在噪声信号中无法直接识别的状况,基于超声波检测信号采集数据分析信号典型特征,结果表明有较高辨识度的缺陷信号具有能量集中、信噪比高且快速收敛的特性.采用小包波变换对采集的压装后的车轴镶入部超声波检测信号进行分解,提取区别于噪声信息的缺陷特征系数和...     

基于AFSA的动车组制动计算研究

根据动车组制动系统中减速度特性以及相关牵引制动计算和运动学理论,文中提出了一种平直道环境下基于不等距点分割与人工鱼群算法结合的制动计算方法,同时对动车组的制动近似算法产生的计算误差进行分析.首先,根据列车制动原理中相关计算参数来构建动车组制动距离和制动时间的数学模型.然后,利用人工鱼群算法的优化原理并结合不等距分割思想...     

基于小波域谱相减算法的语音增强研究

谱相减算法是目前常用的语音增强算法，它常在处理宽带噪声中使用，具有运算量小、效果明显等特点，但该算法是基于短时傅立叶变换（STFT）基础上的，是一种单分辨率的信号分析方法。与STFT本质不同的小波变换是一种变分辨率的时频联合分析方法，当分析低频信号时，其时间窗口很大，而当分析高频时，其时间窗口减小，这恰恰符合实际中对非平稳信号进行分析的自然规律。基于小波域的谱相减算法，是将带噪语音信号进行Mallat多尺度分解，然后分别对各尺度下的信号进行谱相减运算，再逐一进行小波重构，得到去噪后的语音信号。仿真结果表明。该方法不但有效地提高了语音信号的信噪比，而且也在很大程度上改善了语音的失真程度，不失为一种有效的语音增强算法。     

钢轨探伤车综合智能检测系统

大型钢轨探伤车普遍采用超声波检测钢轨内部疲劳伤损,但国内已有的超声波系统架构平台在复杂线路区间探伤检测运用时存在数据拥塞和计算机死机现象而导致区段漏检,并且伤损的识别主要依靠人工全程回放.为提高信号处理速度和伤损识别能力,降低人工回放的工作量,进行了基于新型总线的超声波探伤系统和基于卷积神经网络深度学习的伤损智能识别技...     

基于相位分析的超声波噪声信号抑制算法

针对超声波射频（简称RF）信号的特点,确定了一种基于离散傅立叶变换（简称DFT）加窗的相位分析方法。经过对超声波RF信号相位信息的分析,提取出2路超声波信号相位信息,再解析测量误差,提出解决办法。通过噪声抑制算法应用,给出仿真结果及应用实例。     

利用线性预测去除图像椒盐噪声

针对去除灰度图像的椒盐噪声问题,提出一种利用线性预测去除椒盐噪声的算法。算法的优点是利用已知信息预测出未知信息。本文提出的算法根据椒盐噪声的特点,判断图像像素是信号像素还是可能的噪声像素,把图像信号像素作为已知信息,把噪声像素作为未知信息,采用三阶线性预测器,利用信号像素预测出噪声像素。该算法对于可能的噪声像素,采取预测算法进行预测,预测值作为噪声像素处理后的灰度值;而对于信号像素则不做任何处理,因而很好地保留了图像细节。实验结果表明,该算法的运算量小,去噪能力强,尤其在处理噪声高度污染图像时,去噪能力表现更为突出。     

信号稀疏分解中过完备原子库的集合划分

信号稀疏分解中使用的过完备原子库对分解效果十分重要,但同时它也是造成稀疏分解计算非常复杂的关键因素。为此,本文提出了利用信号集合划分研究过完备原子库的新方法。利用原子之间的等价关系,可以把过完备原子库划分成互不相交的子库,而每一个原子子库只需要用一个选出的相对应的原子即可代表。利用过完备原子库的集合划分,在信号稀疏分解效果不变的条件下,可以使信号稀疏分解过程的计算复杂度大为降低。本文所提方法的可行性和有效性为实验结果所证实。     

摆式列车线路检测信号的动态自适应滤波研究

为提高摆式列车检测系统的精度,针对传统数字滤波器的不足,将非平稳随机信号时变模型参数的自适应估计与普通卡尔曼滤波算法相结合,提出一种能有效消除或削弱测量信号中高斯白噪声的卡尔曼动态自适应滤波方法及数学模型。实时建模精度是实现卡尔曼动态滤波的关键。通过对具有不同遗忘因子的递推最小二乘算法的分析和比较,结果表明,带自适应遗忘因子的递推最小二乘算法(RLSAF)由于其遗忘因子能根据信号本身的统计特性的变化自适应地进行调整,因而对非平稳随机信号具有很强的跟踪性能。采用基于RL-SAF算法的卡尔曼动态自适应滤波方法,能实现摆式列车线路检测信号(陀螺仪角速率信号)的有效滤波。     

Gabor变换在移频信号解调中的应用研究

为克服单一时域和频域移频信号解调时的缺点，实现移频信号的可靠，准确的解调，本文提出了一种基于Ｇａｂｏｒ变换的移频变换的解调方法，并进行了计算机仿真体育场结果表明，采用Ｇａｂｏｒ变换可准确地解调出移频信号的上边频和下边频频率，与ＦＦＴ相绫珂实现移频信号的解调。