固有时间尺度分解 它能够将复杂的信号分解成不同的成分。这种分解有助于理解信号的内在特征。固有时间尺度分解具有很高的精度。能有效提取信号中的关键信息。为后续的处理和分析提供基础。其应用范围十分广泛。包括但不限于工程领域。在物理研究中也发挥着作用。 有助于揭示隐藏在数据中的规律。固有时间尺度分解的算法...
固有时间尺度分解可以精确地分离出不同频率的成分。它能够为数据分析提供新的视角和思路。固有时间尺度分解的算法具有一定的复杂性。但其在处理非平稳信号时表现出色。该分解方法对于捕捉数据的瞬时特征很有帮助。 固有时间尺度分解有助于理解系统的动态变化。它可以发现隐藏在数据中的关键信息。这种分解技术在信号处理中...
目录基于集成固有时间尺度分解的IFF辐射源个体识别算法设计实验结果与分析结论与展望 01引言 辐射源个体识别是电子战和信息战中的重要环节,对于保障通信安全、实施电子对抗等具有重要意义。集成固有时间尺度分解(EnsembleIntrinsicTime-scaleDecomposition,EITD)是一种新兴的信号处理方法,适用于非线性、非平稳信号的分析,为辐...
针对风电机组调心滚子轴承故障振动信号非平稳、非线性的特点,提出了基于固有时间尺度分解(ITD)的轴承故障特征提取方法。ITD方法可以将复杂信号分解成若干个固有旋转分量和一个趋势分量之和,能准确地展示非平稳信号的动态特性,有较高的拆解效率和频率分辨率。分析结果表明,ITD方法能有效地提取风电机组轴承故障特征,可用于在...
本文研究基于固有时间尺度分解算法的数字调制信号识别,取得的主要成果 包括: 1.利用固有时间尺度分解进行信号处理,并采用简化算法提取信号的瞬时幅 度,瞬时相位和瞬时频率信息,该算法复杂度低,并可得到精确的时间一频率信 息;提出了基于固有时间尺度分解的决策树识别算法,利用改进的门限设置,对 数字调制信号进行分类识别...
【摘要】为了准确提取出滚动轴承的故障特征并对轴承状态进行评估,提出了一种固有时间尺度分解(intrinsic time-scale de-composition,ITD)与多尺度形态滤波相结合的滚动轴承故障特征提取方法.首先,采用ITD方法将滚动轴承故障信号分解成多个固有旋转分量(proper rotation,PR);然后,对比各个PR分量与原始信号的相关性;最后,采用...
本文以滚动轴承为研究对象,分别针对滚动轴承故障特征提取,模式识别,复合故障诊断展开研究,主要研究内容如下:(1)简述固有时间尺度分解(Intrinsic Time Scale Decomposition,ITD)与多点最优最小熵解卷积(Multipoint Optimal Minimum Entropy Deconvolution Adjusted,MOMEDA)的算法原理,分析ITD,MOMEDA存在的问题.(2)针对ITD方法...
所述的步态特征提取模块,通过固有时间尺度分解,从步态数据中提取出有效旋转分量信号和基线信号,对有效旋转分量信号进行相空间重构,计算出欧氏距离,具体包括如下步骤: 步骤1、将膝关节内外旋角度或内外位移信号表述为一组时间序列i(t),t≥0,定义基线分量提取算子l和旋转分量提取算子r,将原始信号i(t)分解为: ...
本文在固有时间尺度分解技术的基础上,主要研究了信号去噪、直扩信号干扰抑制以及跳频系统跳速估计与干扰,主要贡献如下: (1)分析了加性高斯白噪声在固有时间尺度分解(ITD)下的统计特性,并在此基础上,提出了一种新的基于ITD的去噪算法。该算法与小波阀值去噪、基于EMD的去噪算法相比,具有运算复杂度低、无需预选小波基...
固有时间尺度分解——一种新的信号分解方法,算法简单,速度快,效率高。 代码片段和文件信息 % BOUNDARY_CONDITIONS_EMD extends an extrema set to limit edge effects on the interpolations%% [TMINTMAXZMINZMAX] = BOUNDARY_CONDITIONS_EMD(INDMININDMAXTXZNBSYM)%% inputs:% - INDMIN INDMAX: indices of...