在无线通信环境中压制式复合干扰信号对通信系统的正常工作有着严重的影响,针对其特征提取和识别较为困难的问题,提出一种基于短时傅里叶变换(short time Fourier transform,STFT)和残差卷积网络的复合干扰识别算法。该算法将STFT得到...在无线通信环境中压制式复合干扰信号对通信系统的正常工作有着严重的影响,针对其特征提取和识别较为困难的问题,提出一种基于短时傅里叶变换(short time Fourier transform,STFT)和残差卷积网络的复合干扰识别算法。该算法将STFT得到的时频域信息作为输入,同时对复合干扰信号的种类和干噪比进行识别,为了使模型更加适合部署在移动端上,采用幻影卷积代替普通卷积。仿真结果表明,在干噪比为-15~10 dB的范围内,该算法在5种单一干扰及其复合而成的10种复合干扰信号种类识别任务上准确率可以达到99.97%,在干噪比识别任务上准确率可以达到99.04%。相比于残差卷积网络,该算法在几乎不降低准确率的前提下可以使模型参数量减小38.4%,计算复杂度降低46.6%,更加符合移动端的要求。展开更多
针对旋转机械故障振动信号的降噪问题,提出一种基于短时Fourier变换(short time Fourier transform,简称STFT)时频谱系数收缩的信号降噪方法。先将信号进行STFT,得到其时频谱。由于谱系数为复数,故根据模值大小进行谱系数收缩,并利用步...针对旋转机械故障振动信号的降噪问题,提出一种基于短时Fourier变换(short time Fourier transform,简称STFT)时频谱系数收缩的信号降噪方法。先将信号进行STFT,得到其时频谱。由于谱系数为复数,故根据模值大小进行谱系数收缩,并利用步长迭代算法在0到谱系数最大模值的区间内估计最优阈值。迭代运算过程中,首先,分别采用基本的硬阈值函数和软阈值函数进行系数收缩;然后,以改进风险函数为阈值评价标准,估计最优阈值;最后,利用最优阈值重新进行谱系数收缩,对得到的新谱进行STFT逆变换,重构降噪后的时域信号。仿真信号与试验数据的处理结果表明,利用所估计的最优阈值,STFT时频谱系数硬、软阈值函数收缩方法均能够实现噪声混合信号的降噪。展开更多
特快速暂态过电压(very fast transient overvoltage,VFTO)包含的频率成分与变压器等绕组类设备的谐振频率匹配时,会在其内部产生谐振过电压,威胁其绝缘安全,因此有必要对VFTO的频谱特征进行分析。从信号分析的角度看,VFTO波形是一种非...特快速暂态过电压(very fast transient overvoltage,VFTO)包含的频率成分与变压器等绕组类设备的谐振频率匹配时,会在其内部产生谐振过电压,威胁其绝缘安全,因此有必要对VFTO的频谱特征进行分析。从信号分析的角度看,VFTO波形是一种非平稳信号,傅里叶变换无法描述其频率随时间的变化情况,因此提出采用归一化短时傅里叶变换-魏格纳威尔分布(normalized STFT-WVD,NSTFT-WVD)分析VFTO的频谱特征。首先介绍了NSTFT-WVD变换的原理及实现步骤,然后比较了NSTFT-WVD变换与其他时频变换方法的性能,并采用该变换分析了VFTO现场试验波形,验证了该变换用于VFTO频谱分析的有效性,最后基于NSTFT-WVD变换定量分析了隔离开关类型和避雷器对VFTO频谱的影响,验证了该变换用于VFTO频谱分析的优良性能。展开更多
文摘在无线通信环境中压制式复合干扰信号对通信系统的正常工作有着严重的影响,针对其特征提取和识别较为困难的问题,提出一种基于短时傅里叶变换(short time Fourier transform,STFT)和残差卷积网络的复合干扰识别算法。该算法将STFT得到的时频域信息作为输入,同时对复合干扰信号的种类和干噪比进行识别,为了使模型更加适合部署在移动端上,采用幻影卷积代替普通卷积。仿真结果表明,在干噪比为-15~10 dB的范围内,该算法在5种单一干扰及其复合而成的10种复合干扰信号种类识别任务上准确率可以达到99.97%,在干噪比识别任务上准确率可以达到99.04%。相比于残差卷积网络,该算法在几乎不降低准确率的前提下可以使模型参数量减小38.4%,计算复杂度降低46.6%,更加符合移动端的要求。
文摘针对旋转机械故障振动信号的降噪问题,提出一种基于短时Fourier变换(short time Fourier transform,简称STFT)时频谱系数收缩的信号降噪方法。先将信号进行STFT,得到其时频谱。由于谱系数为复数,故根据模值大小进行谱系数收缩,并利用步长迭代算法在0到谱系数最大模值的区间内估计最优阈值。迭代运算过程中,首先,分别采用基本的硬阈值函数和软阈值函数进行系数收缩;然后,以改进风险函数为阈值评价标准,估计最优阈值;最后,利用最优阈值重新进行谱系数收缩,对得到的新谱进行STFT逆变换,重构降噪后的时域信号。仿真信号与试验数据的处理结果表明,利用所估计的最优阈值,STFT时频谱系数硬、软阈值函数收缩方法均能够实现噪声混合信号的降噪。
文摘特快速暂态过电压(very fast transient overvoltage,VFTO)包含的频率成分与变压器等绕组类设备的谐振频率匹配时,会在其内部产生谐振过电压,威胁其绝缘安全,因此有必要对VFTO的频谱特征进行分析。从信号分析的角度看,VFTO波形是一种非平稳信号,傅里叶变换无法描述其频率随时间的变化情况,因此提出采用归一化短时傅里叶变换-魏格纳威尔分布(normalized STFT-WVD,NSTFT-WVD)分析VFTO的频谱特征。首先介绍了NSTFT-WVD变换的原理及实现步骤,然后比较了NSTFT-WVD变换与其他时频变换方法的性能,并采用该变换分析了VFTO现场试验波形,验证了该变换用于VFTO频谱分析的有效性,最后基于NSTFT-WVD变换定量分析了隔离开关类型和避雷器对VFTO频谱的影响,验证了该变换用于VFTO频谱分析的优良性能。
