强鲁棒性和高锐化聚集度的BGabor-NSPWVD时频分析算法
针对短时傅里叶变换(Short-time Fourier transform,STFT)、Gabor变换和魏格纳-维尔分布(Wigner-Ville distribution,WVD)出现的时频分辨率模糊和交叉项干扰,以及目前一些主流改进算法如STFT-WVD和Gabor-WVD存在的频率分量三维幅度失真,且抗噪性能及鲁棒性能不理想等问题,提出基于局部二值化、归一化处理再结合的二值化Gabor-归一化WVD (Binarized Gabor-normalized WVD,BGabor-NWVD)和二值化Gabor-归一化伪平滑WVD (Binarized Gabor-normalized smoothed pseudo WVD,BGabor-NSPWVD)算法.数值仿真实验结果表明,BGabor-NWVD和BGabor-NSPWVD算法较好地抑制了交叉项干扰,具有较高的时频锐化聚集度,且两种算法的抗噪性能和鲁棒性也较为理想.基于本文方法对硬质合金顶锤工作时产生的疑似破裂信号进行时频分析,在抑制噪声和交叉项的同时能够较为准确地寻找传感器的频率判别窗口,为金属破裂监测设备数据采集卡提供有效的阈值参考.
时频分析、交叉项抑制、鲁棒性、BGabor-NWVD、BGabor-NSPWVD
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国家自然科学基金61333002;教育部博士后基金2015M582293;武汉市科技局攻关计划项目2016060101010073;111项目B17040;大地测量与地球动力学国家重点实验室开放基金SKLGED2018-5-4-E;复杂系统先进控制与智能自动化湖北省重点实验室基金ACIA2017002;智能地学信息处理湖北省重点实验室开放课题KLIGIP2017A01
2019-05-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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