自適應(yīng)最稀疏時(shí)頻分析方法的分解能力研究
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【摘要】:自適應(yīng)最稀疏時(shí)頻分析(adaptive and sparsest time-frequency analysis,ASTFA)方法將信號(hào)分解轉(zhuǎn)化為最優(yōu)化問(wèn)題,在優(yōu)化的過(guò)程中實(shí)現(xiàn)信號(hào)的自適應(yīng)分解.為了研究ASTFA的分解能力,在定義分解能力評(píng)價(jià)指標(biāo)(Evaluation Index of Decomposition Capacity,EIDC)的基礎(chǔ)上,以雙諧波分量合成信號(hào)模型來(lái)研究幅值比、頻率比、初始相位差對(duì)ASTFA的影響.同時(shí),將ASTFA方法與經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)、局部特征尺度分解(Local Characteristic-scale Decomposition,LCD)進(jìn)行對(duì)比分析.研究結(jié)果表明,ASTFA方法的分解能力基本不受幅值比的影響,可分解的極限頻率比較大,不受初始相位差的影響,該方法的分解能力具有明顯的優(yōu)越性.
【作者單位】: 湖南大學(xué)汽車車身先進(jìn)設(shè)計(jì)制造國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】: 自適應(yīng)最稀疏時(shí)頻分析 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 局部特征尺度分解 分解能力 相位
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51375152)~~
【分類號(hào)】:TN911.7
【正文快照】: 自適應(yīng)時(shí)頻分析方法可以在對(duì)信號(hào)分解的過(guò)程中根據(jù)信號(hào)本身的特性自動(dòng)選擇基函數(shù)或者其參數(shù),從而實(shí)現(xiàn)信號(hào)的分解.目前廣泛應(yīng)用的自適應(yīng)時(shí)頻分析方法有EMD方法,EMD通過(guò)多次迭代將信號(hào)分解為一系列具有不同時(shí)間尺度的內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)(Intrinsic Mode Function,IMF)之和,并通過(guò)希爾
【參考文獻(xiàn)】
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【共引文獻(xiàn)】
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【相似文獻(xiàn)】
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1 楊宇;曾鳴;程軍圣;;局部特征尺度分解方法及其分解能力研究[J];振動(dòng)工程學(xué)報(bào);2012年05期
,本文編號(hào):938537
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