針對同步壓縮變換（Synchrosueezing Transform,SST）中短時傅里葉變換（Short-time Fourier Transform,STFT）,固定窗效應在處理非線性時變信號上的不足,提出了一種自適應窗口旋轉短時傅里葉變換（Adaptive Window Rotating Short Time Fourier Transform,AWRSTFT）方法,該方法通過自適應匹配一系列的旋轉算子,實現(xiàn)信號在全局上的頻率帶寬最小。進一步地,在SST的框架下,用AWRSST方法替換STFT,提出了自適應窗口旋轉同步壓縮變換（Adaptive Window Rotating Synchrosueezing Transform,AWRSST）方法,并用于電機轉速信號的處理,該方法能夠兼顧AWRSTFT和SST的優(yōu)勢,進一步銳化時頻脊線,從而增強時頻表示的能量聚集水平。通過數(shù)值仿真和電機轉速估計實驗,驗證了該方法的有效性。 

【文章來源】：機械強度. 2020,42(05)北大核心

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

在相同窗長下的平穩(wěn)信號和LFM信號的帶寬

AWRSTFT方法時頻融合的示意圖

AWRSST算法流程圖

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3046633