基于极值点概率密度和听觉模型的瞬态信号提取方法研究

摘要：

零件间的碰撞会诱发瞬态振动信号成分，所以发现和提取瞬态信号有助于设备故障的识别。人类听觉系统对于突发声音具有本能的敏感性，因此，基于听觉系统的运行机制提出了一种瞬态信号提取方法。提出了信号极值点幅值概率密度曲线中存在小幅值局部波动这一含瞬态成分信号的重要特征，并结合频带连续性和起始同步性做为瞬态信号提取的线索。基于三种线索，首先对信号进行 Gammatone 带通滤波、相位调整和极值点提取，继而计算各滤波信号极值点的幅值概率密度，并判断各滤波信号中是否存在瞬态成分，根据判断结果提取可能与瞬态成分有关的极值点，但因背景信号和干扰噪声的影响，所提取到的极值点会有一部分与瞬态成分无关，因此，将无关点分为四类并设计了相应的筛选方法。最终，利用筛选后所得极值点生成瞬态信号。数值仿真和实测数据验证的结果表明，所提方法对于瞬态信号提取具有良好的性能，且在干扰噪声和背景信号较强时也可实现较好的提取效果。

关键词：听觉模型、听觉注意、瞬态信号、时频分解、概率密度

分类号：TH17

资助基金：国家自然科学基金资助项目51275080

在线出版日期：2015-11-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：37-44,53