为了解决齿轮故障诊断中传统的声振信号分析方法容易受到周围设备及环境噪声干扰的问题,提出了一种独立分量分析和自相关分析相结合的齿轮故障诊断方法.首先用独立分量分析分离特征信号和干扰信号,然后用自相关分析提取特征信号中的周期成分.实验结果表明,该方法可以有效地提取在强背景噪声干扰下的齿轮故障特征

第二章离散时间信号和系统的频域分析 主要内容: 一、DT信号的离 Fourier散时间变换 二、周期序列的离散傅立叶级数及傅立叶变换表示式 三、序列的Z变换 四、利用Z变换分析信号和系统的频域特性

给出了一种基于小波变换的汉语语音信号预处理的方法。通过小波变换中的Mallat算法来分解汉语语音信号,能够消除信号冗余度,提高数据压缩比,而不影响语音信号的真实效果。同时还给出了小波变换原理和Mallat算法以及实验结果

以流量信号作为特征信息进行液压故障诊断,分析了液压系统中出现流量异常时的主要表现及产生原因,基于流量信号与液压系统工况之间关系的分析及CBG 2040型齿轮泵的4种故障的实验研究,指出:流量信号也是状态信息的丰富载体,利用流量信号来监测液压系统的状态及进行故障诊断是可行的、有效的

GPS定位的基本观测量是观测站(用户接收天线)至 GPS卫星(信号发射天线)的距离(或称信号传播路 径),它是通过测定卫星信号在该路径上的传播时间 (时间延迟)或测定卫星载波信号相位在该路径上的 变化周数(相位延迟)来导出的

2.1兼容制传送方式 2.1.1兼容的必要条件 1所传送的电视信号中应有亮度信号和色度信号两部分。 2彩色电视信号通道的频率特性应与黑白电视通道频率特性基本一致

象富里哀级数,富里哀变换以及它们离散时间相应部分构成了信号处理的基础。为了 便于这类问题的分析, MATLAB提供了函数fff fft2 fftshift这类函数集执行一 维和二维离散富里哀变换及其逆变换。这些函数允许人们完成很多信号处理任务。除此之外, 还可在可选的信号处理工具箱中得到其他扩展的信号处理工具。 因为信号处理包含如此广泛的领域,甚至要说明用 MATLAB中离散富里哀变换函数可 解决的这类小问题,就超出了本书的范围。因此,这里将只介绍用函数fft近似连续时间信 号的富里哀变换的一个例子

为解决强背景信号下冲击特征的提取问题,提出了一种自适应多尺度形态学分析方法.对于实际的待分析信号,分别定义长度尺度和高度尺度来确定多尺度形态学分析的结构元素,并基于信号的局部峰值实现自适应多尺度形态学分析.数值仿真实验分析表明,自适应多尺度形态学分析方法较单尺度形态学分析方法更利于提取信号的形态特征,避免了单尺度形态学分析在结构元素选择时的盲目性和对相关先验知识的依赖性.本文所提出的方法应用于轴承故障诊断,结果表明这种方法可以清晰地提取出各种特征信号

一、插入导频法 抑制载波的双边带信号(如DSB、等概的2PSK)本身不含有载波;残留边 带(VSB)信号虽含有载波分量,但很难从已调信号的频谱中把它分离出来;单 边带(SSB)信号,没有载波分量,对这些信号的载波提取,可以用插入导频法 (外同步法)

第4章连续信号与系统的复频域分析 4.1拉普拉斯变换 4.2典型信号的拉普拉斯变换 4.3拉普拉斯变换的性质 4.4拉普拉斯反变换 4.5拉普拉斯变换与傅里叶变换的关系 4.6连续系统的复频域分析 4.7系统函数 4.8由系统函数的零、极点分析系统特性 4.9连续系统的稳定性 4.10系统的信号流图