基于固有时间尺度分解的信号分析与干扰抑制技术解读

时间序列数据清洗和预处理数据分解 box-cox方法

时间序列数据清洗和预处理数据分解box-cox方法1. 引言1.1 概述:时间序列数据分析是一种广泛应用于各个领域的数据分析方法，它能够揭示时间相关性和趋势，帮助我们预测未来趋势、进行决策和制定策略。

然而，时间序列数据经常存在一些问题，如噪音干扰、缺失值以及非线性等，这些问题会对分析结果的准确性产生负面影响。

因此，在进行时间序列数据分析之前，我们需要进行数据清洗和预处理的工作。

本文将重点讨论时间序列数据清洗和预处理的方法。

1.2 文章结构:本文共分为五个主要部分。

首先，引言部分介绍了文章的概述、目的和重要性。

第二部分将详细介绍时间序列数据清洗和预处理的过程，包括数据收集和获取、数据清理和缺失值处理以及数据平滑和去噪。

第三部分将介绍常用的时间序列数据分解方法，包括经典分解方法和基于小波的分解方法。

第四部分则着重探讨Box-Cox转换方法在时间序列数据预处理中的应用，并提供实现方法和应用案例分析。

最后，在结论与展望部分对本文进行总结并提出改进方向展望。

1.3 目的:本文的目的是探讨时间序列数据清洗和预处理的方法，以及容易忽视但重要的Box-Cox转换方法在时间序列数据分析中的应用。

通过深入了解和研究这些方法，读者将能够更好地理解如何有效地处理时间序列数据，降低噪音干扰、处理缺失值，并提高对数据趋势和相关性的理解能力。

此外，我们还将通过实际案例分析来展示这些方法在实际问题中的应用效果，帮助读者更好地理解其实际价值和应用场景。

最终，我们期望本文对时间序列数据分析领域的从业人员和学术研究者有所帮助，并为进一步研究和应用提供指导。

2. 时间序列数据清洗和预处理2.1 数据收集和获取数据收集是时间序列分析中的第一步，它涉及到获取可用于分析的原始时间序列数据。

常见的数据收集方法包括实时采集、历史数据提取和数据库查询等。

在进行数据收集之前，需要明确所需的时间范围、采样频率以及目标变量等。

2.2 数据清理和缺失值处理在时间序列数据中，经常会遇到许多问题，如异常值(outliers)、噪声(noise)以及缺失值(missing values)等。

现代信号处理第八章基于EMD的时频分析方法及其应用

EMD在多元信号处理中的应用
目前EMD方法主要应用于一元信号处理领域，未来研究将拓展其在多元信号处理中的应用，如多通道信号分析、多维数据融合等。
EMD在复杂系统故障诊断中的应用
复杂系统的故障诊断是信号处理领域的重要研究方向之一，未来研究将探索将EMD方法应用于复杂系统的故障诊断中，以提高诊断的准确性和可靠性。
01 基于EMD的时频分析方法概述
EMD方法简介
EMD（Empirical Mode Decomposition）即经验模态分解，是一种自适应的信号处理方法。
EMD方法能够将复杂信号分解为一系列固有模态函数（Intrinsic Mode Functions， IMFs），这些IMFs表征了信号在不同时间尺度上的局部特征。
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图像去噪与增强技术
EMD去噪原理
基于经验模态分解（EMD）的去噪方法通过分解图像信号为多个固有模态函数（IMF），
有效去除噪声成分。
自适应阈值处理
结合EMD与自适应阈值技术，实现图像噪声的智能抑制，提
高图像质量。
对比度增强
利用EMD方法对图像进行分层处理，调整各层对比度，实
现图像整体对比度的增强。
边界效应问题
EMD方法在分解过程中，对信号两端的数据处理存在不确定性，容易产生边界效应，影响分解结果的精度和可靠性。
发展趋势预测
自适应噪声抑制技术
针对噪声干扰问题，未来研究将更加注重自适应噪声抑制技术的发展，以提高EMD方法在噪声环境下的性能。
改进EMD算法
为解决模态混叠问题，研究者将致力于改进EMD算法，如引入掩膜信号、优化筛选过程等，以提高分解的准确性和稳定性。

基于EMD-Wigner-Ville的内燃机振动时频分析

接、有效的手段是采用一种合理的信号分解方法最将～个多分量信号分解成若干个单分量，然后把每个序列进行ＷｉｎｒＶｉｅ时频分析，把各个序列ｇｅ— ｌｌ再ＷｉｎｒＶｉｅ时频分布组合形成原信号的时频分ｇｅ— ｌｌ布，样既能消除干扰项，这又不影响ＷｉｎｒＶｉｅｇｅ— ｌ分ｌ布的时频聚集性Ｄ］经验模态分解（ｍｐｒａＭｏｅｏ。Ｅｉｃｌｄｉ
振该方法首先利用ＥＭＤ分解方法，信号分解成相互独立的一系列具有不同特征时间尺度的固有模态函数（ＭＦ，将Ｉ）眦
动然后运用相关系数法对经验模式分解伪分量进行剔除，对每个ＩＦ进行Ｗｉｅ— ｉｅ分析，后把各个ＩＦ的再ＭｇｒＶｌｎｌ最Ｍ
分性与交叉项成分抑制相互制约的问题，文提出了本
一
１１经验模态分解．
种ＥＭＤＷｉｎｒＶｉｅ时频分布， — ｇｅ— ｌｌ并成功应用于内
经验模态分解是美国国家宇航局的ＮｏｄｎＥｒｅＨｕｎａｇ于１９９８年首次提出的一种新的信号分解方法 …］。该信号处理方法被认为是近年来对以傅立叶
中图分类号：Ｋ４８Ｔ１．Ｔ１；Ｎ９１６文献标识码：Ａ文章编号：０４４２（０００ — ４００１０— ５３２１）４０３ —８

基于ITD与纹理分析的特定辐射源识别方法

基于ITD与纹理分析的特定辐射源识别方法任东方;张涛;韩洁;王欢欢【摘要】To solve the defects of time-frequency analysis and poor separability of extracted features in specific emitteridentification(SEI)based on Hilbert-Huang transform(HHT),a novel SEI method based on intrinsic time-scale decom-position(ITD)was proposed.ITD was utilized to decompose the emitter signals and get the time-frequency energy dis-tribution(TFED)firstly,later the TFED spectrum was transformed into gray image and several image texture features through histogram statistic and gray-level co-occurrence matrix was extracted for identification.Measured ship commu-nication signals and simulated emitter signals were used to test the performance of proposed pared with another two SEI methods based on HHT,the proposed method is proved more effective in identification accuracy.%为解决基于希尔伯特黄变换(HHT,Hilbert-Huang transform)的特定辐射源识别方法在时频分析方面存在缺陷,所提特征可分性差的问题,该文基于固有时间尺度分解(ITD,intrinsic time-scale decomposition)提出一种新的辐射源个体识别方法.首先,通过固有时间尺度分解的方法将信号分解,进而得到其时频能量分布;之后,将信号时频能量谱转化为灰度图像,通过直方图统计和灰度共生矩阵提取图像纹理特征对不同信号进行识别.分别采用实测舰船通信信号以及仿真辐射源信号对所提算法进行性能测试,实验结果表明,其性能优于2种基于希尔伯特黄变换的方法.【期刊名称】《通信学报》【年(卷),期】2017(038)012【总页数】9页(P160-168)【关键词】特定辐射源识别;固有时间尺度分解;时频能量分布;纹理分析【作者】任东方;张涛;韩洁;王欢欢【作者单位】解放军信息工程大学信息系统工程学院,河南郑州 450001;解放军信息工程大学信息系统工程学院,河南郑州 450001;解放军信息工程大学信息系统工程学院,河南郑州 450001;解放军信息工程大学信息系统工程学院,河南郑州450001【正文语种】中文【中图分类】TN911.7特定辐射源识别[1]（SEI, specific emitter identification）技术，是指利用精细传感设备和特殊的信号处理手段，对辐射源个体的信号进行细微特征测量计算，利用这些特征来确定产生信号的辐射源个体的过程。

基于SR-ITD的故障行波检测方法

基于SR-ITD的故障行波检测方法李泽文;刘柏罕;熊毅;赵廷;郭田田;谭木子【摘要】针对变电站提取行波信号存在强噪声干扰的现状,提出了一种基于随机共振-固有时间尺度分解(SR-ITD)的行波信号检测方法.该方法利用随机共振法处理检测信号,有效提高了行波信号的信噪比,再利用固有时间尺度分解方法分析行波信号,实现行波信号特征信息的准确检测.理论分析和仿真结果表明,所提方法在变电站强噪声干扰下能有效提取行波信号,准确检测行波信号包含的故障特征信息.【期刊名称】《电力自动化设备》【年(卷),期】2017(037)002【总页数】6页(P121-125,133)【关键词】故障行波;随机共振;固有时间尺度分解;噪声;故障定位【作者】李泽文;刘柏罕;熊毅;赵廷;郭田田;谭木子【作者单位】长沙理工大学电网安全监控技术教育部工程研究中心,湖南长沙410076;长沙理工大学电网安全监控技术教育部工程研究中心,湖南长沙410076;长沙理工大学电网安全监控技术教育部工程研究中心,湖南长沙410076;长沙理工大学电网安全监控技术教育部工程研究中心,湖南长沙410076;长沙理工大学电网安全监控技术教育部工程研究中心,湖南长沙410076;长沙理工大学电网安全监控技术教育部工程研究中心,湖南长沙410076【正文语种】中文【中图分类】TM770 引言随着电力系统规模的不断扩大、电压等级的提高和用户对电网安全的要求越来越高，精确故障定位成为快速排除故障、提高系统暂态稳定性的重要保证［1-2］。

行波信号的检测准确度直接影响故障行波定位的准确性和行波保护的可靠性，行波信号的精确检测技术成为行波定位与保护技术发展的关键。

国内外专家对行波检测技术进行了深入研究，取得了大量的研究成果。

文献［3-4］采用小波变换提取行波信号，该方法可以在一定程度的噪声中有效提取行波信号，但小波变换需要人为选取小波基的种类、分解层数，不具有自适应性，而不同的小波基和分解尺度会得到不同结果，在多点同步检测行波信号时易出现检测结果不一致的情况，影响故障定位精度与保护可靠性；文献［5-6］提出了采用希尔波特-黄变换HHT（Hilbert-Huang Transform）对故障行波信号进行检测，HHT具有自适应性，可用于检测故障行波信号，但存在模态混叠与端点效应的缺陷；文献［7］提出了基于固有时间尺度分解ITD（Intrinsic Time-scale Decomposition）的行波信号检测方法，该方法是一种自适应信号分解方法，可以避免行波波头信号分解存在的过包络、欠包络现象，并且受端点效应影响较小，具有较好的波头检测效果。

基于时域和频域分析的滚动轴承故障诊断

基于时域和频域分析的滚动轴承故障诊断一、本文概述随着工业技术的不断发展，滚动轴承作为旋转机械中的关键部件，其运行状态直接影响到设备的性能与安全性。

然而，由于工作环境的恶劣、长时间运行以及维护不当等因素，滚动轴承常常会出现各种故障，如疲劳剥落、磨损、裂纹等。

这些故障不仅会降低设备的运行效率，还可能引发严重的安全事故。

因此，对滚动轴承进行故障诊断技术的研究具有重要意义。

本文旨在探讨基于时域和频域分析的滚动轴承故障诊断方法。

文章将简要介绍滚动轴承的工作原理及其常见故障类型，为后续的分析和诊断奠定基础。

然后，重点阐述时域分析和频域分析的基本原理及其在滚动轴承故障诊断中的应用。

时域分析主要关注轴承振动信号的时序特征，通过提取信号中的幅值、相位、频率等信息，揭示轴承的运行状态。

而频域分析则通过对信号进行频谱转换，分析轴承在不同频率下的振动特性，进一步识别潜在的故障特征。

通过结合时域和频域分析，本文旨在提供一种全面、有效的滚动轴承故障诊断方法。

这种方法不仅能够准确识别轴承的故障类型，还能对故障程度进行定量评估，为设备的维护和管理提供有力支持。

本文还将对现有的故障诊断方法进行比较和评价，探讨各种方法的优缺点及适用范围，为相关领域的研究和实践提供参考和借鉴。

二、滚动轴承故障类型及原因滚动轴承作为机械设备中的重要组成部分，其运行状态直接影响到整个设备的性能和稳定性。

因此，对滚动轴承的故障诊断至关重要。

滚动轴承的故障类型多种多样，主要包括疲劳剥落、磨损、腐蚀、裂纹和塑性变形等。

这些故障的产生往往与多种因素有关，如材料质量、制造工艺、运行环境、操作维护等。

疲劳剥落是滚动轴承最常见的故障类型之一，主要是由于轴承在循环应力作用下，材料表面发生疲劳破坏，形成剥落坑。

疲劳剥落的原因主要包括轴承材料的疲劳强度不足、循环应力过大、润滑不良等。

磨损是轴承在运行过程中，由于摩擦力的作用导致材料逐渐损失的现象。

磨损的原因主要包括润滑不良、异物侵入、材料耐磨性不足等。

时频分析发展的思考

时频分析发展的思考摘要:时频分析是一种较为理想的信号分析方法。

作为现代信号处理的一个分支，在信号处理中具有非常重要的地位，它将时间域与频率域结合起来，以联合时频分布的形式来表示信号，克服了以往单一的在时域或者频域分析信号的缺点，使信号特征能较清晰的显示在时频面内显示。

本文在简单介绍时频分析之余，对时频分析的发展历程、常用方法及研究现状作了详细叙述，并结合众多学者的观点，对时频分析的未来进行了浅显分析。

关键词：时频分析发展历程研究现状未来一、时频分析简介在传统电子工程领域中对于随机信号的研究处理工作一般都是基于：线性、平稳和高斯这三个基本假设前提展开的。

常用的Fourier分析只适用于分析信号组成分量的频率不随时间变化的平稳信号，分析结果也仅能表示一个信号是与多少个正弦波叠加而成的，以及各正弦波的相对幅度，但不能给出任何有关这些正弦波何时出现与何时消亡的信息。

如果我们想知道在某一个特定时间对应的频率是多少，或者在某一个特定频率对应的时间是多少，Fourier分析则无能为力。

随着研究的不断深入，人们要面对的系统越来越复杂。

如语音、生物医学信号、地震信号、雷达和声纳信号、机械振动和动物叫声等，即典型的非平稳信号，其特点是持续时间有限，并且是时变的。

时频分析正是着眼于真实信号组成成分的这种时变谱特征，将一个一维的时间信号以二维的时间 - 频率密度函数形式表示出来，旨在构造一种时间和频率的密度函数，以揭示信号中所包含的频率分量及其演化特性，即每一个分量是怎样随时间变化的。

二、时频分析的发展1807年，法国学者Fourier指出任何周期函数都可以用一系列正弦波来表示，开创了傅立叶分析。

对时频分析最早的研究在20世纪40年代。

英国物理学家DennisGabor(1946年)将量子理论的基本概念引入到信号分析的领域，提出的Gabor变换，为时频域内分析信号奠定了基础。

随后在1947年，Potter等人为了更好地理解语音信号，首次提出了一种基于傅立叶变换的实用性时频分析方法——短时傅立叶变换(STFT)，并将其绝对值的平方称为“声音频谱图”，也称短时傅立叶变换方法或短时傅立叶变换谱图。

小波_形态_EMD综合分析法及其应用

振　动　与　冲　击第27卷第5期JOURNAL OF V I B RATI O N AND SHOCKVol .27No .52008　小波-形态-E MD 综合分析法及其应用基金项目:国家自然科学基金资助项目(No .50605065);重庆市自然科学基金资助项目(No .2007BB2142)收稿日期:2007-08-09　修改稿收到日期:2007-09-11第一作者柏　林男,博士,副教授,1972年生柏　林,　刘小峰,　秦树人(重庆大学机械学院测试中心,重庆　400044) 摘　要:在经验模态分解(E MD )的理论基础上,分析了随机白噪声及局部强干扰对E MD 分解质量的影响,结合小波消噪和形态滤波理论,提出了一种新型的小波-形态-E MD 算法模型。

该模型将小波形态变换作为E MD 前置滤波单元,可以减少不必要的分解层次,降低E MD 分解的边界积累效应,消除局部强干扰造成的模态裂解现象,有效提高E MD 的时效性和精确度。

利用仿真信号分析实例详述了这种综合分析方法的实施过程,并将该方法成功运用于齿轮故障的早期检测中。

实验结果证明该方法在机械故障诊断中切实可行,具有较好的应用价值。

关键词:经验模态分解;小波消噪;形态滤波;边界积累误差;模态混叠中图分类号:TG156 文献标识码:A 机械设备的复杂振动信号,不仅具有非平稳性而且呈非线性特点,对这些非平稳振动信号的分析已经成为信号分析和故障诊断领域的一个研究热点。

经验模态分解(E MD )是一种适合于非线性、非平稳信号的分析方法,其本质是对信号进行平稳化处理,把复杂的信号分解成有限个瞬时频率有意义的、幅度或频率受调制的高频和低频的本征模态分量(I M F )。

与小波分析方法相比,它是一种无需任何先验知识的自适应时频分析方法,其分解基依赖于信号本身,数据分解有真实的物理意义,且有较高的时频分辨率。

大部分文献对E MD 的应用多集中于对E MD 分解的后处理工作,即借助一般的时频分析工具对分解得到的I M F 分量进一步分析,给出原信号的时频分布特征。

小波滤波方法及应用

小波滤波方法及应用一、本文概述本文旨在深入探讨小波滤波方法的理论基础、实现技术及其在信号处理、图像处理、数据压缩等多个领域的应用。

小波滤波作为一种新兴的信号处理技术，通过利用小波变换的多分辨率分析特性，能够在不同尺度上有效提取信号中的有用信息，实现对信号的高效滤波和去噪。

本文首先介绍小波滤波的基本概念、发展历程和主要特点，然后详细阐述小波滤波的数学原理和实现方法，包括小波变换的基本原理、小波基函数的选择、小波滤波器的设计等。

在此基础上，本文将重点分析小波滤波在信号处理、图像处理、数据压缩等领域的应用实例，探讨其在实际应用中的优势和局限性。

本文还将对小波滤波的未来发展趋势进行展望，以期为该领域的进一步研究提供参考和借鉴。

二、小波理论基础知识小波理论，作为一种现代数学工具，自20世纪80年代以来，已在信号处理、图像处理、数据压缩等众多领域展现出强大的应用潜力。

其核心思想是通过一组被称为“小波”的函数来分解和分析信号或数据。

与傅里叶变换等传统方法相比，小波变换提供了时频局部化的分析能力，意味着它可以在不同的时间和频率上同时提供信号的信息。

小波变换的基础是小波函数，也称为母小波。

这些函数具有有限的持续时间并且振荡，可以在时间和频率两个维度上进行局部化。

通过伸缩和平移操作，母小波可以生成一系列的小波基函数，这些函数能够匹配并适应不同频率的信号部分。

小波变换可以分为连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）两种类型。

连续小波变换在时间和频率上都是连续的，能够提供非常精细的分析结果，但计算复杂度较高。

而离散小波变换则对时间和频率进行了离散化，计算效率更高，更适用于实际应用。

小波变换的一个重要特性是多分辨率分析，它允许我们在不同尺度上观察信号。

通过逐层分解信号，我们可以得到从粗糙到精细的一系列逼近和细节分量。

这种特性使得小波变换在信号去噪、图像增强等应用中表现出色。

小波理论还涉及小波包、尺度函数、小波框架等概念，这些构成了小波分析的基础框架。

基于固有时间尺度分解与多尺度形态滤波的滚动轴承故障特征提取方法

基于固有时间尺度分解与多尺度形态滤波的滚动轴承故障特征提取方法关焦月;田晶;赵金明;富华丰【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,采用多尺度形态滤波算法对相关性较大PR分量进行滤波降噪,并提取滚动轴承故障特征频率.采用所建立方法对轴承外圈故障和内圈故障实验数据进行分析.结果表明,所提出的故障特征提取方法能够有效抑制噪声,清晰准确地提取出滚动轴承故障特征频率.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2019(019)014【总页数】5页(P178-182)【关键词】固有时间尺度分解;形态滤波;滚动轴承;相关系数;故障诊断【作者】关焦月;田晶;赵金明;富华丰【作者单位】沈阳航空航天大学辽宁省航空推进系统先进测试技术重点实验室,沈阳 110136;沈阳航空航天大学辽宁省航空推进系统先进测试技术重点实验室,沈阳110136;中国南方航空股份有限公司沈阳维修基地,沈阳110169;中国南方航空股份有限公司沈阳维修基地,沈阳110169【正文语种】中文【中图分类】TH165.3;TP206滚动轴承是航空发动机和燃气轮机等旋转机械的关键零件，其工作状态直接影响到设备的运行状态。

滚动轴承发生故障甚至会对旋转机械造成灾难性事故，会造成重大经济损失。

因此，对滚动轴承故障特征进行准确的提取，实现对滚动轴承故障的有效诊断具有十分重要的意义[1]。

近年来，国内外越来越多的专家学致力于轴承故障特征提取和故障识别技术的研究，取得了大量的研究成果。

针对滚动轴承故障信号非平稳、非线性且冲击特征明显的特点，小波分析[2]、经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)方法[3]和结合局部均值分解(local mean decomposition, LMD)方法[4]等时频分析方法被广泛的应用到故障轴承诊断中。

电力电子化电力系统多时间尺度时变动态小干扰稳定问题

电力电子化电力系统多时间尺度时变动态小干扰稳定问题目录一、内容概述 (2)1. 电力系统发展现状 (3)2. 研究背景与意义 (4)3. 本文研究目的与内容概述 (6)二、电力电子化电力系统概述 (7)1. 电力电子化电力系统的定义 (8)2. 电力电子化电力系统的特点 (9)3. 电力电子化电力系统的发展历程 (10)三、多时间尺度分析理论及方法 (11)1. 多时间尺度分析理论的基本概念 (13)2. 多时间尺度分析方法的分类 (14)3. 多时间尺度分析方法的实施步骤 (15)四、时变动态小干扰稳定问题解析 (16)1. 小干扰稳定的定义及重要性 (18)2. 时变动态小干扰稳定的数学模型 (19)3. 时变动态小干扰稳定的判断依据 (20)五、电力电子化电力系统的小干扰稳定分析 (20)1. 电力电子化电力系统的小干扰稳定特性 (22)2. 电力电子化电力系统小干扰稳定的影响因素 (23)3. 电力电子化电力系统小干扰稳定的评估方法 (24)六、多时间尺度在电力电子化电力系统中的应用 (26)1. 多时间尺度在电力系统稳定分析中的应用概述 (27)2. 多时间尺度在电力电子化电力系统小干扰稳定分析中的具体应用案例293. 多时间尺度分析方法的优势与局限性 (30)七、案例分析 (31)1. 案例分析一 (32)2. 案例分析二 (34)3. 案例分析三 (36)八、提升电力电子化电力系统稳定性的措施与建议 (38)1. 优化电力电子化电力系统的设计与运行方式 (39)2. 加强小干扰稳定的监测与预警 (40)3. 提升电力设备的性能与质量，加强设备维护与管理等 (41)一、内容概述随着电力电子技术的飞速发展，电力系统正经历着前所未有的变革与挑战。

电力电子化电力系统多时间尺度时变动态小干扰稳定问题已成为当前研究的热点与难点。

这一问题涉及到电力系统在多种时间尺度上的动态行为，包括秒级、分钟级、小时级乃至更长周期的时间尺度。

统计信号处理

统计信号处理统计信号处理是利用数学模型和统计学方法来分析和处理信号的一种科学领域。

它的研究内容包括对信号的基本特征进行统计分析、对信号进行滤波去噪、对信号进行特征提取和模式识别等方面。

本文将从基础概念、信号分析、滤波去噪、特征提取和模式识别等方面介绍统计信号处理的相关内容。

一、基础概念1. 信号的定义信号是指在时间上或者空间上，随时间或者空间变化的物理量。

信号可以是电信号、声信号、图像信号、生物信号等。

信号具有多种不同的特征，如幅度、频率、相位、周期等。

2. 随机信号和确定信号随机信号是指其幅度、相位、频率、周期等各种特征都是随机变量的信号，如噪声信号等。

确定信号是指其幅度、相位、频率、周期等各种特征都是确定的信号，如纯正弦信号等。

3. 时域和频域时域是指信号随时间变化的域，频域是指信号在频率上分布的域。

信号可以通过傅里叶变换从时域转换到频域，通过反傅里叶变换从频域转换到时域。

二、信号分析1. 自相关函数和互相关函数自相关函数是指计算信号与其自身在时延上的相似度的函数，可以用来分析信号的周期性和相关程度。

互相关函数是指计算两个信号在时延上的相似度的函数，用来分析两个信号的相似程度和相位关系。

2. 谱分析谱分析是指通过傅里叶变换将信号从时域转换到频域，得到信号在频率上的分布情况。

谱分析可以用来分析信号的频率特征和频谱密度。

三、滤波去噪1. 低通滤波器和高通滤波器低通滤波器是指只允许低于某个频率的信号通过的滤波器，可以用来去除高频噪声。

高通滤波器是指只允许高于某个频率的信号通过的滤波器，可以用来去除低频噪声。

2. 中值滤波器和小波变换中值滤波器是一种基于统计的滤波器，通过将窗口内的数值排序并选取中间值作为输出来去除噪声。

小波变换是一种多分辨率分析技术，可以在不同的分辨率上分析信号，并去除噪声。

四、特征提取1. 傅里叶描述子和小波变换描述子傅里叶描述子是一种将信号分解成一组复杂正弦和余弦函数的方法，可以用来提取信号的周期性特征。

基于ITD和短时傅里叶变换的故障诊断方法

基于ITD和短时傅里叶变换的故障诊断方法权振亚;张锟;史晓霞【摘要】根据固有时间尺度分解和短时傅里叶变换方法的优点,提出固有时间尺度分解和短时傅里叶变换相结合的故障诊断方法.采用ITD方法故障信号分解为若干个固有旋转分量和一个单调趋势项,提取特征信号并确定故障;运用短时傅里叶变换方法对分解的PR分量进行时频分析得到特性频率并进行相关预判断.以齿轮箱为试验对象进行诊断,结果表明,该方法可以有效地提取故障特征信号,并对隐藏的信号进行提取,实现有效诊断故障和预防故障发生.%According to the advantages of intrinsic time scale decomposition and short-time Fourier transform, a fault diagnosis method combining intrinsic time scale decomposition and short-time Fourier transform is proposed.The fault signal is decomposed into several inherent rotational components and a monotone trend term by ITD method. The characteristic signals are extracted and the fault is determined. The characteristic frequencies are obtained by time-frequency analysis of the decomposed PR component by short-time Fourier transform method and the related pre-judgment is made. The gearbox is used as the test object for diagnosis. The results show that the method can effectively extract fault characteristic signals and extract hidden signals to effectively diagnose and prevent the occurrence of faults.【期刊名称】《装备制造技术》【年(卷),期】2018(000)012【总页数】4页(P221-224)【关键词】故障诊断;固有时间尺度分解(ITD);短时傅里叶变换【作者】权振亚;张锟;史晓霞【作者单位】山西水利职业技术学院, 山西太原 030032;国网吕梁供电公司, 山西吕梁 033000;山西水利职业技术学院, 山西太原 030032【正文语种】中文【中图分类】TH165.30 引言故障诊断主要是故障检测、类型判断、故障定位以及故障恢复的过程，近年来逐渐发展为一门综合性的学科，在航空航天、石油化工、冶金等诸多领域中扮演着越来越重要的角色。

基于CEEMDAN

第 39 卷第 1 期电力科学与技术学报Vol. 39 No. 1 2024 年 1 月JOURNAL OF ELECTRIC POWER SCIENCE AND TECHNOLOGY Jan. 2024引用格式：尚海昆，张冉喆，黄涛,等.基于CEEMDAN-TQWT方法的变压器局部放电信号降噪[J].电力科学与技术学报,2024,39(1):272‑284. Citation：SHANG Haikun,ZHANG Ranzhe,HUANG Tao,et al.Partial discharge signal denoising based on CEEMDAN‑TQWT method for power transformers[J]. Journal of Electric Power Science and Technology,2024,39(1):272‑284.基于CEEMDAN‑TQWT方法的变压器局部放电信号降噪尚海昆，张冉喆，黄涛，林伟，赵子璇（东北电力大学现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室，吉林吉林 132012）摘要：针对传统方法处理局部放电信号时存在振荡明显、消噪不彻底等问题，采用基于自适应白噪声完备集成经验模态分解（complete ensemble empirical model decomposition with adaptive noise，CEEMDAN）与可调品质因子小波变换（tunable Q⁃factor wavelet transform，TQWT）相结合的方法对局部放电信号进行消噪处理。

采用CEEMDAN将含噪变压器局部放电信号分解成多个固有模态函数（intrinsic mode function，IMF）分量，并利用相关系数判断IMF分量与原始信号的相关度。

将弱相关者视为劣质IMF，对其进行TQWT分解，利用能量占比与峭度指标来筛选小波子带，提取IMF的有效细节信息，进行TQWT逆变换，从而得到新的IMF分量；将强相关者视为优质IMF，与变换后的新IMF分量共同进行信号重构，得到消噪结果。

第五章数字信号处理的前沿技术

名长文； 1990年崔锦泰和王建忠构造了单正交样条小波基； 1992年经典小波的基本理论已成熟，国内1991年发表第一篇小波论
文。 20世纪最大成就之一
5.2.5 小波变换的数学定义
在空间 L2 R 中小波函数是一经伸缩和平移得到的一族双窗口函数：
a ,

a

1
2

t

a

其中小波是继傅里叶分析之后，信号处理领域中又一里程碑式的重要突破，目前在信号处理领域应用十分广泛，性能也十分优异。本章将重点介绍这方面的内容，为了讲清楚这部分内容，下面将补偿一些相关概念。
5.2 关于小波处理技术的引言
在众多信号处理新技术中，小波变换是继傅里叶分析之后，信号处理领域中又一里程碑式的重要突破，目前在信号处理领域应用十分广泛，性能也十分优异。本章将重点介绍这方面的内容，为了讲清楚这部分内容，下面将补偿一些相关概念。
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a, 小波基函数的窗口面积不随参数

而变，改变 a 对 t 和的
伸展或收缩作用刚好相反，因此小波分析的时—频窗口大小可以自适应变化！
5.2.7. 小波分析的优越性
Fourier 变换：时间到频率的域变换，没有时频局化功能，可离散正交化，有快速算法FFT。
窗口Fourier变换：时窗固定的Fourier变换，有时频局域化功能，但性能不好；不能离散正交化。
5.2.2 小波变换的分类
当尺度及位移均作连续变化时，可以理解必将产生大量数据，作实际应用时并不需要这么多的数据，因此就产生了离散的思想。将尺度作二进离散就得到二进小波变换，同时也将信号的频带作了二进离散。当觉得二进离散数据量仍显大时，同时将位移也作离散就得到了离散小波变换。

机械振动信号滤波与降噪技术研究

机械振动信号滤波与降噪技术研究在机械工程领域中，振动信号的滤波与降噪技术一直是研究重点。

振动信号的滤波与降噪对于准确监测和判断机械设备的运行状态至关重要。

本文将探讨几种常见的机械振动信号滤波与降噪技术，并对其原理和应用进行详细分析。

一、时域滤波技术时域滤波技术是一种基于时间的信号处理方法，常见的时域滤波方法有加窗平均法、均值滤波法和中值滤波法等。

加窗平均法是一种常见的平滑滤波方法，它通过采集振动信号的一系列数据，并对其进行时间平均处理，以消除高频噪声的影响，得到准确的振动信号。

这种方法适用于周期性较强的振动信号。

均值滤波法是一种常见的抑制噪声方法，它通过采集振动信号的一系列数据，并对其进行求平均运算，以消除随机噪声的影响。

这种方法适用于信号噪声比较均匀的情况下。

中值滤波法是一种常见的去除脉冲噪声方法，它通过求信号中间值来代替脉冲噪声，从而得到准确的振动信号。

这种方法适用于信号中存在脉冲噪声的情况下。

二、频域滤波技术频域滤波技术是一种基于频率的信号处理方法，常见的频域滤波方法有FFT滤波法、小波变换法和自适应滤波法等。

FFT滤波法是一种常见的频域滤波方法，它通过将振动信号转换为频谱图，并根据频谱图进行滤波处理，以消除不同频率的噪声干扰。

这种方法适用于信号频谱比较清晰的情况下。

小波变换法是一种常见的多尺度信号处理方法，它通过对振动信号进行小波分解和重构，以分析信号在不同频率尺度上的特征，从而实现滤波和降噪。

这种方法适用于信号频谱比较复杂的情况下。

自适应滤波法是一种常见的自适应信号处理方法，它通过输入信号的实时调整参数和滤波器系数，在滤波过程中动态地调整滤波器的参数，以适应不同频率分量的特征，从而实现滤波和降噪。

这种方法适用于信号频谱比较混杂的情况下。

三、时频域联合滤波技术时频域联合滤波技术是一种基于时域和频域的信号处理方法，它使用时域和频域两种方法的优势，从而提高滤波和降噪效果。

常见的时频域联合滤波方法有小波包变换法和经验模态分解法等。

电力线宽带载波通信干扰过滤技术

电力线宽带载波通信干扰过滤技术发布时间：2022-05-07T03:16:43.973Z 来源：《新型城镇化》2022年5期作者：木月清[导读] 导致研究发展速度缓慢。

直到21世纪通信芯片技术得到应用，这才使电力线宽带载波通信干扰过滤技术得到迅速发展。

云南电网有限责任公司大理供电局云南省大理白族自治州 671000摘要：电力通信网是保证电力系统安全稳定运行的关键设施，电力线宽带载波是解决电力通信网中自动化瓶颈问题的最佳途径之一，随着我国智能电网的发展，电力线宽带载波通信的应用范围正在扩大。

但在电力线宽带载波通信中，发射端与和接收端之间众多的电力设备干扰通信，降低通信质量、威胁通信安全。

因此，需要对电力线宽带载波通信进行干扰过滤，以保障电力线宽带载波通信环境的稳定性。

鉴于此，本文将在概述电力线宽带载波通信技术的基础上，对电力线宽带载波通信干扰过滤技术进行分析，然后对时频峰值滤波技术改进效果进行探讨。

关键词：电力线；宽带载波；通信干扰；过滤技术1电力线宽带载波通信技术电力线宽带载波通信技术(broadband power line carrier communication)是以宽带为途径，通过载波的方式，高速、有效地传输数字信号或电信号的技术。

随着互联网的普及，电力线宽带载波通信技术得到广泛应用，但电力线宽带在进行载波通信的过程中，信号发射端与信号接收端容易受到其他电力设备的干扰，降低载波通信质量。

我国电力线宽带载波通信干扰过滤技术发展较晚，很多国家在20世纪末就已经开始研究此项技术，但是由于条件有限，导致研究发展速度缓慢。

直到21世纪通信芯片技术得到应用，这才使电力线宽带载波通信干扰过滤技术得到迅速发展。

2电力线宽带载波通信干扰过滤技术分析2.1一般时频峰值滤波特性分析2.1.1瞬时频率估算分析基于电力线宽带载波通信在工作中存在的干扰信号特性，应当基于瞬时频率条件提供规律模型，确定相应干扰条件能够被有效且细致的分析，并针对相应干扰信号条件提供适应性的条件，这样才能够确保整体信息数据传导具备稳定性，并在此基础上有效转变信号频谱识别工作，为后续信号能量分布环境的构建，提供频率分析参数条件。

本征时间尺度分解

本征时间尺度分解
本征时间尺度分解是一种将时间序列数据分解为不同时间尺度成分的方法。

这种方法可以帮助我们理解时间序列数据的不同变化模式。

本征时间尺度分解方法最常用的是小波变换，它是一种通过将信号与一组特定的小波函数进行卷积来分解信号的方法。

小波变换可以将信号分解成具有不同频率和持续时间的成分，从而提供了一种多尺度的分析方法。

在本征时间尺度分解中，信号可以分解为不同的成分：低频、高频和细节成分。

低频成分代表了信号的长期变化趋势，高频成分代表了信号的短期波动，细节成分代表了信号的局部细节。

本征时间尺度分解可以帮助我们识别和分析信号中的不同变化模式。

通过分析不同时间尺度上的成分，我们可以得到信号的整体趋势、周期性变化以及瞬态变化等信息。

本征时间尺度分解在很多领域中都有广泛的应用，例如金融领域中的股票价格分析、天气预测中的气象数据分析等。

它可以提供对信号的多尺度分析，从而帮助我们更好地理解和预测时间序列数据的变化。

漏磁信号处理中的经验模态分解和能量法阈值

漏磁信号处理中的经验模态分解和能量法阈值曾小红;陈亮;李兴【摘要】The MFL signal is usually contaminated by various noises, in order to significantly reduce the noise signal in it, improving the efficiency of defect recognition, the empirical mode decomposition method was ultilized to de-noising for enhancing signal-to-noise ratio.Experiments were conducted on the pipeline steel samples with different depth artificial defects, The MFL signal was decomposed into several intrinsic mode functions( IMF) and a residual component, through the energy method selecting the IMF of minimum energy as the threshold which was the basis of the IMF components selected, and not relied on the experience of man-made judge.Then the magnetic flux leakage signal with the sum of IMF behind threshold was reconstructed.The result showed that the signal-to-noise ratio of the reconstructed MFL signal could be greatly enhanced using this method and filtering was better than db3 wavelet filter.%漏磁检测信号通常受多种噪声源污染.为了降低漏磁检测信号中的噪声,提高缺陷的识别效率,采用了经验模态分解方法,对漏磁信号进行去噪处理,来增强漏磁信号的信噪比.试验基于试样上的人工缺陷,漏磁信号被分解成若干固有模态函数(IMF)和一个残余分量,通过能量法选择最小能量的IMF作为阈值.采用该阈值作为IMF分量的选择依据,可以不依赖人为的经验判别.再将阈值后面的IMF分量相加,对漏磁信号进行重构.结果表明,采用该方法重构的漏磁信号的信噪比得到了较大的提高,同时滤波效果优于db3小波滤波.【期刊名称】《无损检测》【年(卷),期】2011(033)003【总页数】4页(P27-30)【关键词】漏磁检测;经验模态分解;能量法;信噪比【作者】曾小红;陈亮;李兴【作者单位】电子科技大学机械电子工程学院,成都,611731;电子科技大学机械电子工程学院,成都,611731;电子科技大学机械电子工程学院,成都,611731【正文语种】中文【中图分类】TH7;TG115.28目前我国多数油气管道已进入事故多发阶段,为防止管道腐蚀穿孔、泄漏、爆管等恶性事故的发生,对管道进行无损检测很重要[1-2]。

基于周期截断数据矩阵奇异值分解的干扰抑制技术

基于周期截断数据矩阵奇异值分解的干扰抑制技术
戚连刚;申振恒;王亚妮;国强;Kaliuzhny Mykola
【期刊名称】《电子与信息学报》
【年(卷),期】2022(44)6
【摘要】针对现有适用于单天线接收机的干扰抑制技术难以为周期调频(PFM)干扰和卫星导航信号提供足够分离度,导致消除干扰成分时卫星导航信号损伤较大的问题,该文提出一种基于周期截断数据矩阵奇异值分解的干扰抑制方法。

利用调频干扰信号的周期性把分散在较大带宽的能量集中到重排数据中几个甚至单个频点;进而采用奇异值分解(SVD)将干扰与期望信号映射进不同的投影子空间以消除干扰成分。

仿真结果表明该方法可以降低在剔除干扰时卫星导航信号损失,提升卫星导航接收机对抗宽带周期调频干扰的能力。

【总页数】8页(P2143-2150)
【作者】戚连刚;申振恒;王亚妮;国强;Kaliuzhny Mykola
【作者单位】哈尔滨工程大学信息与通信工程学院;中国电子科技集团公司第十研究所敏捷智能计算四川省重点实验室;哈尔科夫国立无线电电子大学;先进船舶通信与信息技术工业和信息化部重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TN96;TN97
【相关文献】
1.基于矩阵奇异值分解的信号非周期性程度指标
2.基于矩阵滤波技术的海面多干扰抑制方法研究
3.基于矩阵奇异值分解的高频雷达瞬态干扰抑制
4.基于矩阵奇异值分解的高频雷达瞬态干扰抑制
5.基于核矩阵扩展的动态光散射截断奇异值分解反演
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