針對(duì)同步壓縮變換（Synchrosueezing Transform,SST）中短時(shí)傅里葉變換（Short-time Fourier Transform,STFT）,固定窗效應(yīng)在處理非線性時(shí)變信號(hào)上的不足,提出了一種自適應(yīng)窗口旋轉(zhuǎn)短時(shí)傅里葉變換（Adaptive Window Rotating Short Time Fourier Transform,AWRSTFT）方法,該方法通過自適應(yīng)匹配一系列的旋轉(zhuǎn)算子,實(shí)現(xiàn)信號(hào)在全局上的頻率帶寬最小。進(jìn)一步地,在SST的框架下,用AWRSST方法替換STFT,提出了自適應(yīng)窗口旋轉(zhuǎn)同步壓縮變換（Adaptive Window Rotating Synchrosueezing Transform,AWRSST）方法,并用于電機(jī)轉(zhuǎn)速信號(hào)的處理,該方法能夠兼顧AWRSTFT和SST的優(yōu)勢(shì),進(jìn)一步銳化時(shí)頻脊線,從而增強(qiáng)時(shí)頻表示的能量聚集水平。通過數(shù)值仿真和電機(jī)轉(zhuǎn)速估計(jì)實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了該方法的有效性。 

【文章來源】：機(jī)械強(qiáng)度. 2020,42(05)北大核心

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

在相同窗長(zhǎng)下的平穩(wěn)信號(hào)和LFM信號(hào)的帶寬

AWRSTFT方法時(shí)頻融合的示意圖

AWRSST算法流程圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3046633