时频图相关论文
针对传统的故障诊断方法依赖经验进行人工提取特征的问题,基于变分模态分解(VMD)和平滑伪魏格纳分布(SPWVD)并结合卷积神经网络(CN......
空中飞机目标按照工作原理和用途可以分为直升机、螺旋桨飞机、喷气式飞机三种。这三种空中飞机目标雷达回波信号主要包括机身分量......
针对短时傅里叶变换在扬声器异常声检测中有效信息提取的随机性问题,提出了特征点法在扬声器异常声检测中的应用.此方法基于扬声器......
针对传统故障诊断中提取的特征不具有自适应能力、很难匹配特定故障的问题,提出了一种基于连续小波变换(CWT)和二维卷积神经网络(C......
针对实际工程中滚动轴承多工况下传统故障诊断方法识别率偏低的情况.提出了一种基于AlexNet-Adaboost相结合的滚动轴承故障识别方......
针对行波法测距精度受波速、行波波头标定的精度以及噪声的影响,提出一种基于小波阈值去噪和CEEMD-HT结合的混合三端直流输电线路......
为了克服现有气体泄漏检测方法的不足，提出一种基于卷积神经网络的气体泄漏超声信号识别方法。在设计卷积神经网络网络结构时，通过多......
在现代卫星通讯系统中,信号盲检测是接收端一项重要的功能。准确的信号盲检测在商业领域和军事领域都具有重要的价值。现有的检测......
针对传统轴承故障识别方法的识别率低以及人工干涉等问题.提出了一种基于时频图和深度神经网络(WT-CNN)轴承故障类别的自动识别方......
针对深度学习在嵌入式或移动端设备中用于故障诊断时,受限于有限的硬件资源而又需要有足够的效率和精度的应用需求,提出基于轻量级......
为了在复杂电磁环境中实现多跳频信号盲检测,提出一种基于时频图连通域特征的多跳频信号检测算法.首先利用短时傅里叶变换与wigner......
通信信号调制识别是军用干扰机、威胁分析系统和监视系统的基本组成部分，它也有重要的民用应用，例如应用于认知无线电，自适应通信。如......
牵引网过电压严重影响电气化铁路正常运行,对牵引网过电压进行类型辨识有利于提高牵引供电系统的可靠性。针对牵引网过电压的非线......
水下声信号分类是水声学研究的一个重要方向。一个有效的特征提取和分类决策方法对水声信号分类技术至关重要。文章将鱼声、商船辐......
心血管疾病一直是人类健康的一大威胁,其在各类致死病因中的占比更是居于首位,因此如何实现心血管疾病的早期筛查诊断成为一个重要......
水声通信是目前最成熟的水下无线通信技术,其在军用与民用领域均有重要应用,国内外非常重视水声通信技术的研究。由于水声信道具有......
多进制相位调制是无线通信中的一种主要调制方式,具有抗干扰性强、频谱利用率高、电路实现简单等优点,被广泛应用于卫星通信、民用......
本文对某型轴流压气机采用节气门法进行了气动稳定性试验。采用经验模态分解，把出口总压信号分解成固有模态函数，通过希尔伯特变换构......
结构模态频率是反映健康状态的重要参数。为了提取结构的模态频率以检测其健康状态,采用频率切片小波变换处理结构的动态响应信号,......
谱图受到Heisenberg 测不准原理的约束，不能同时在时域和频域达到很高的分辨率。时频谱重分配技术能提高时频图的时频聚集性，同时减......
本文阐述了利用短时傅立叶变换(STFT)分析先天性心脏病(CHD)人的心音信号和正常人的心音信号,对进行变换后心音图(PCG)做了对比研......
对基于瞬时频率估计的阶比跟踪法方法进行了进一步发展,采用导向曲线的手段避免了时频图中强干扰谱峰对基于峰值搜索的瞬时频率估......
小波理论中小波包分析是研究信号时频结构的有力工具，该文介绍了小波包算法及其时频图，并且利用小波包分析对内燃机瞬时转速进行了时......
目前,国内外每年都有发生因脱轨导致的交通事故,严重地威胁着人们的生命财产安全,给经济的增长带来负面影响。随着列车的提速和承......
目前,应用功能性电刺激(functional electrical stimulation,FES)进行中风后康复治疗已经十分普遍,但是对于FES治疗过程中大脑的状......
提出了一个适用于阵列天线的跳频信号检测模型。在该模型中，首先产生基于短时傅立叶变换的时频图，接着将跳频信号的各跳从时频图中分......
雷达动目标检测技术一直是雷达信号处理领域中的关键技术,而传统的雷达动目标检测技术仅适用于匀速运动目标,检测性能有限。针对该......
针对基于时频图的跳频信号截获系统,提出了一种hop生成方法,对该方法的hop生成性能进行了分析,推导出一种计算单一真实hop对驻留时......
雷达领带细微特征的提取和分析是当代电子对抗和雷达信号侦察处理的关键技术之一，而基于维格纳变换的信号算是算法可以在一定程度上......
Ｃｏｈｎｅ类变换使在时频两域同时分析信号成为可能。其中，小波变换相比维格纳分布没有交叉项干扰，更具有优越性。因此本文讨论了多采样率线性......
针对故障诊断中特征提取不充分和复杂性,对未知故障无法学习,诊断模型自适应能力差的问题,提出一种B细胞免疫卷积神经网络的级联故......
分析了现有跳频信号稀疏重构算法的基不匹配问题,导致离散字典的稀疏表示能力变差,严重影响稀疏重构算法的性能。针对这种情形,提......
本文利用转子实验台设计转子不平衡,然后对采集到的不平衡、不对中、以及不平衡-不对中复合故障振动信号进行分析.通过S 变换转子......
多维特征检测方法已成功运用于海面小目标探测中。针对人工特征提取的局限性,将检测问题转变为两分类问题,提出了一种基于时频图深......
随着雷达目标微多普勒现象的发现，目标的微动特性在雷达自动目标识别中逐渐受到了广泛的关注。微动目标回波中包含了精细的目标微多......
数字通信信号的码速率是其重要属性,估计信号的码速率是无线电频谱监测中的关键问题。针对现有FSK信号码速率估计抗噪性能不高的问......
针对短波通信中Morse人工接收存在劳动强度大、实时性差的问题,提出一种Morse自动检测算法。对时频图像进行图像增强和尺度归一化......
S变换是一种优越的时频分析方法，能够清晰表达信号瞬时频率的变化特征。与传统时频分析方法相对比，S变换的抗噪性较强，无交叉项干扰。......
电磁辐射源目标的有效识别在电子侦察系统工作中发挥着至关重要的作用,传统的模板匹配法采用先检测再进行目标关联识别,识别结果很......
针对当前运用卷积神经网络识别雷达辐射源时输入特征图像大,识别速度未知的问题,结合时频分析并设计多层卷积神经网络提高其在辐射......
随着信号处理技术和现代医疗技术的快速发展,保障胎儿和产妇安全是近年胎心监护研究的主要目标。在胎心监护中快速实时准确地检测......
初至的拾取是折射波资料分析、VSP处理和井间地震资料处理的基础工作。常规的初至拾取方法存在着较大的误差。Stockwell提出的S变......
针对传统属性散射中心模型在描述散射中心幅度随方位的变化存在不足,本文依据目标的逼真散射数据对属性散射模型中的方位依赖关系......
针对轴承故障诊断中人工提取特征依赖经验,且泛化性和自适应能力弱等问题,提出一种基于深度卷积神经网络(DCNN)与WPT-PWVD的智能故......
针对空中飞机目标的微多普勒效应提出一种基于时频图与深度神经网络分离直升机、螺旋桨和喷气式三类飞机旋转部件和机身的方法。本......
