一种基于时频分析的信号去燥方法

    公开(公告)号:CN109682892A

    公开(公告)日:2019-04-26

    申请号:CN201811597578.4

    申请日:2018-12-26

    IPC分类号: G01N29/46 G06N3/00

    摘要: 本发明公开了一种基于时频分析的信号去燥方法,包括步骤:一、待处理信号同步存储;二、信号去燥:采用数据处理设备对待处理信号f(t)进行去燥,过程如下:步骤201、基于寻优算法的信号稀疏分解;采用数据处理设备对进行查找时,对的时频参数rn进行查找,过程如下:步骤C1、时频参数寻优;步骤C2、最佳时频参数确定;步骤202、信号重构。本发明方法步骤简单、设计合理且实现方便、使用效果好,采用基于寻优算法的信号稀疏分解方法搜索最佳匹配原子,同时结合适应度值与稀疏度确定最佳匹配原子,能大幅度加快信号去燥速度,并且能有效提高去燥效果,确保去燥后信号的准确性。

    一种用于SH导波无损检测技术中噪声处理方法

    公开(公告)号:CN105929029A

    公开(公告)日:2016-09-07

    申请号:CN201610239752.2

    申请日:2016-04-18

    IPC分类号: G01N29/46

    CPC分类号: G01N29/46

    摘要: 本发明公开了一种用于SH导波无损检测技术中噪声处理方法,所述用于处理SH导波重构缺陷中噪声的方法利用小波变换在波数域中进行降噪,并重构出精确的缺陷形状,包括:对时域反射信号添加高斯白噪声;分别对含噪信号在时域和波数域进行小波去噪;根据时域去噪和波数域去噪的结果,分别重构出缺陷形状。本发明有效地解决了SH导波重构缺陷中噪声的影响,能有效提高SH导波重构缺陷形状的精度,通过对比时域小波去噪和频域小波去噪的结果,说明频域小波去噪的优势,对含‑5dB的高斯白噪声信号依然有很好的去噪效果,为工程上的缺陷评估提供了合理参考。

    一种基于移动窗函数的信号分离与去噪方法及装置

    公开(公告)号:CN105911153A

    公开(公告)日:2016-08-31

    申请号:CN201610218316.7

    申请日:2016-04-08

    申请人: 暨南大学

    IPC分类号: G01N29/46

    CPC分类号: G01N29/46 G01N2291/023

    摘要: 本发明公开一种基于移动窗函数的信号分离与去噪方法及装置,所述方法包括下列步骤:定义移动窗函数对实际响应信号a(i)进行FFT变换,确定实际响应信号中各分量信息对应的频率f;确定所述移动窗函数的参数;利用上述参数确定的各移动窗函数,对实际响应信号进行依次扫描,逐次分离出各频段的分量信息和噪声。本发明是基于移动窗函数的信号分离技术,可以有效分离出各分量信息,对采集信号基于上述去高频留低频的操作,对信号起到了很好的降噪的作用,具有操作简单,分离信号和降噪效果明显,提高了信号的信噪比,有效保留或分离出检测者感兴趣的信息。

    损伤诊断系统
    9.
    发明授权

    公开(公告)号:CN102192954B

    公开(公告)日:2016-07-20

    申请号:CN201110063840.9

    申请日:2011-03-16

    IPC分类号: G01N29/07

    摘要: 本发明涉及一种损伤诊断系统,其接收和发送宽频带兰姆波,从获得的波形和理论分散曲线中评价兰姆波的分散性,从而对存在的模式进行同定。利用损伤的发生·发展、和同定的模式分散性之间的关系定量评价剥离长度,可以高精度高可靠性地对损伤进行探测和诊断。使用损伤探测系统变换由施振装置施振时获得的振动检测传感器的输出值,获得频率及传播时间在2维上展开的传播强度分布数据,对从兰姆波的基本波模式和多维模式中选出的同定模式,从所述数据中获得特定特征值作为测量结果输出,例如获得A1模式的模式分散性的斜率、A1模式的传播时间的减少量、S0及S1模式的传播时间的增加量这三个指标作为测量结果输出。在显示装置中显示该测量结果。

    基于声学特性的杂交水稻裂颖种子检测方法

    公开(公告)号:CN105606707A

    公开(公告)日:2016-05-25

    申请号:CN201610064212.5

    申请日:2016-01-27

    IPC分类号: G01N29/04 G01N29/44 G01N29/46

    摘要: 本发明涉及基于声学特性的杂交水稻裂颖种子检测方法,通过控制杂交水稻种子下落高度和声音传感器与倾斜碰撞玻璃板间距离来采集声音信号,通过分析声音信号的时域特性和频域特性,实现杂交水稻正常种子和裂颖种子的识别和分选。具体步骤包括:振动给料装置使杂交水稻种子单粒下落并与碰撞板碰撞,声音传感器采集种子与碰撞板碰撞声音信号,数据线传输声音信号到计算机,计算机显示和存储声音信号;利用数字信号处理软件对声音信号数据进行处理,获得声音信号时域特性曲线,并提取声音信号时域特征值:电压幅值、短时能量、平均幅度;同时对信号进行傅立叶变换得到频域特性曲线,并提取声音信号频域特征值:功率谱密度面积、功率谱密度最大值、功率谱密度最小值。