[發明專利]一種信號處理的特征提取方法

無效

• 申請號: 201210441167.2
• 申請日: 2012-11-07
• 公開（公告）號: CN102928072A
• 公開（公告）日: 2013-02-13
• 發明（設計）人: 于星光
• 申請（專利權）人: 昆山北極光電子科技有限公司
• 主分類號: G01H17/00
• 分類號: G01H17/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明屬于信號處理領域，尤其涉及一種信號處理的特征提取方法。?

背景技術

機械振動信號的特征提取，是機械健康監測、故障診斷中的一個核心問題。旋轉機械振動信號往往具有非線性、非平穩性等特征，提取蘊藏在時間序列中的特征信號，是一個非常棘手的問題。?

發明內容

本發明的目的在于提供一種信號處理的特征提取方法。?

實現上述目的的技術方案是：一種信號處理的特征提取方法，包括以下步驟：?

S1、由采樣得到的時間序列，對其進行多相關計算，并取切片求得時序多相關函數R(f，r，r)；?

S2、對R(f，r，r)進行EMD，得到各個IMF分量c(i=11，2，…，n)；?

S3、計算各個IMF分量c與分解前的原始數據R(f，r，r)的相關性，設定閾值選取IMF，則認為得到的IMF是由EMD得到的真實IMF分量；?

S4、對選取出來的各個IMF進行Hilbert變換，根據Hilbert邊際譜提取旋轉機械振動信號中的特征信號。?

EMD是由若干個IMF分量組成；IMF分量，其特征在于，在整個數據集上，極值點的數目與跨零點的數目相等或者最多相差一個；在任一時間點上，由局部極大值定義的上包絡和由局部極小值定義下包絡的均值為零。?

本發明的有益效果是：通過對原始數據進行時間序列多相關處理，消除了采樣序列中零均值噪聲信號的影響，克服了在后繼頻譜分析中由于噪聲而導致頻譜難于辨識的問題，凸顯了原始信號中的特征信號成分。?

具體實施方式

下面給出了一種信號處理的特征提取方法較佳實施方式。?

構造調幅調頻仿真信號如下：?

s(t)＝(1+sin5πt)cos(20πt+0.2sin10πt)+?

????????????sin80πt+n(t)?

s(t)為零均值、方差為25的隨機噪聲。?

這樣，信號s(t)的調幅調頻部分的頻率為?

仿真信號調幅—調頻部分的基頻是10Hz，后面的sin80nt項的頻率為40Hz。仿真時，在每個周期內采樣64點，總共采樣64個周期，就得到長為4096點的時間序列。在數據分析時，將數據分成8個數據段，即每次取512個數據點，然后將各個數據段得到的三次相關時間序列求均值，最后得到所要求的三次相關時間序列R(t，r，r)。?

本發明的原理是：通過對信號特征頻率的調頻調幅仿真，再分時間序列采樣和求均值，達到消除了采樣序列中零均值噪聲信號的影響，克服了在后繼頻譜分析中由于噪聲而導致頻譜難于辨識的問題，凸顯了原始信號中的特征信號成分。?

以上實施例對本發明進行了詳細說明，本領域中普通技術人員可根據上述說明對本發明做出種種變化例。因而，實施例中的某些細節不應構成對本發明的限定，本發明將以所附權利要求書界定的范圍作為本發明的保護范圍。?