基于HHT的深海环境下压力探测信号处理方法的研究

摘要

深海环境恶劣,背景噪声大,压力探测信号复杂且实际的压力信号十分微弱,容易淹没在强噪声中,难以提取。本文的研究内容来源于国家自然科学基金项目“深海环境下传感器压力平衡与压力探测研究”(No.51279044),研究依据希尔伯特黄变换(HHT)提取压力探测信号的处理方法。
　　首先,本文阐述深海环境噪声源及其频谱特性,确定湍流是低频段的一个主要噪声源;详细介绍了HHT的基本原理和经验模态分解(EMD)的迭代过程,指出EMD的分解实质即为筛分的过程。
　　其次,研究应用EMD分离出的趋势项来提取强噪声环境下的微弱信号,提出了中心频率一致性的判据,应用趋势项从海洋环境噪声中,提取只有噪声强度1/100的有效传感器信号;提出了应用HHT对经余弦处理的加速度响应提取信号的指数趋势项,求解信号的固有频率和阻尼比的方法,仿真证明,这种方法辨识精度较高。
　　接着,研究低通滤波结合奇异值分解提取微弱信号的方法,讨论这种方法的特点和适用条件,并与HHT方法作了对比,仿真表明,这种方法能准确提取强噪声背景下微弱无阻尼低频信号。
　　最后,研究以希尔伯特变换(HT)为基础的分解方法,实现了多自由度系统的加速度响应信号、调频调幅信号的准确分解,并且深入研究瞬时调频调幅信号的分解规律。

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1 绪论

1.1 研究背景

1.2 希尔伯特黄变换的研究现状及其应用

1.3 论文研究的意义

1.4 本文研究的主要内容

2 基本理论

2.1 海洋环境噪声

2.2 黄变换

2.3 本章小结

3 基于HHT强噪声下微弱信号的提取

3.1 引言

3.2 信号趋势项的提取步骤

3.3 噪声背景下慢变信号的提取

3.4 基于加速度响应识别模态参数

3.5 讨论

4 基于滤波与奇异值结合的方法提取微弱信号

4.1 引言

4.2 理论背景

4.3 滤波与奇异值的仿真算例

4.4 讨论

4.5 本章小结

5 基于HT分解方法识别瞬时模态混淆信号

5.1 引言

5.2 理论背景

5.3 HT分解方法的应用举例

5.4 本章小结

6 总结与展望

6.1 工作总结

6.2 研究展望

参考文献

攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况