倒频谱

摘要： 在复杂的石化爆燃环境中,巡检机器人进行指针式仪表检测时,相机容易发生相对运动造成图像产生运动模糊,导致仪表等识别精度降低。为解决此类问题,提出一种改进的模糊图像点扩散函数(PSF)的模糊参数估计方法。对图像进行预处理后,采用Canny算法对图像进行边缘检测,筛选出边缘信息较多的子图像块;之后对图像进行倒频谱分析,采用Canny算法对倒频谱图进行边缘检测,通过Radon变换求解模糊角度,根据倒频谱负峰值距离估计出模糊尺度;基于估计的PSF参数,采用维纳滤波完成图像复原;为降低指针提取的难度,对复原图像进行自适应阈值分割与图像细化,利用Hough变换检测出仪表表盘及指针,完成自动读数。

摘要： 介绍了矿用重型减速器的故障诊断难点和倒频谱分析方法,以某型号重型矿用减速器为研究对象,构建了基于减速器加载试验的振动测试系统,采集了减速器测点振动加速度信号。对振动信号做傅里叶变换,分析了振动频谱的复杂性,再此基础上做了倒频谱分析,查找异常振动,获得了减速器周期性边频成分。结合减速器使用故障反馈,诊断了减速器故障。从振动力学角度,分析了减速器故障原因,提出了优化改进措施。为矿用重型减速器结构优化和可靠性提升奠定了基础。

摘要： 针对滚动轴承故障信号的非平稳时变特性,提出了一种综合自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)、奇异值分解(SVD)与倒频谱的滚动轴承故障诊断方法.使用CEEMDAN方法将滚动轴承故障信号分解成一系列模态分量,计算各模态分量与滚动轴承故障信号之间的相关系数,并设定相关系数的阀值.将相关系数小于阀值的模态分量,作为趋势项放入最后一个模态分量给予剔除.CEEMDAN方法得到的各模态分量仍不免包含噪声成分,对各模态分量进行SVD降噪处理,并对降噪后的各模态分量进行倒频谱分析,以提取滚动轴承的故障特征频率.分析结果表明,经CEEMDAN方法分解并SVD降噪后的各模态分量的倒频谱,可以有效提取滚动轴承不同故障(内圈故障、外圈故障和滚动体故障)的故障特征频率,从而实现对滚动轴承不同故障的有效诊断.

摘要： 针对水电机组监测数据的特点,引入倒频谱分析方法,简要介绍了倒频谱的两种定义和信号分离方法,并设计了倒频谱算法的实现过程,最后以水电机组某故障特征数据开展倒频谱分析。结果表明,倒频谱方法是在复杂干扰背景下获取有用信息的一种有效手段,对于水电机组故障诊断从定性到定位的转变,具有一定的研究和应用价值。

摘要： 针对水电机组监测数据的特点,引入倒频谱分析方法,简要介绍了倒频谱的两种定义和信号分离方法,并设计了倒频谱算法的实现过程,最后以水电机组某故障特征数据开展倒频谱分析.结果表明,倒频谱方法是在复杂干扰背景下获取有用信息的一种有效手段,对于水电机组故障诊断从定性到定位的转变,具有一定的研究和应用价值.

摘要： 飞机机电系统正在向综合化和智能化发展,对故障的诊断技术提出了新的挑战.本文首先介绍倒频谱分析的原理与方法,然后就该方法在空客A320飞机增压系统故障诊断中的应用进行了深入分析,包括提取增压系统相关的故障特征和对相关故障模式进行识别,最后讨论了航空器故障诊断技术的发展.本文可为航空器故障诊断提供新的思路.

摘要： 现代信号处理技术在振动和噪声的振源和声源识别方面有较为广泛的应用.运用信号处理技术中的倒谱技术在柴油机的噪声信号和振动信号进行噪声源识别方面的研究工作.结果 表明,该方法能够有效地将源信号从复杂的频谱波形中提取出来,识别出了噪声的主要激励源和辐射源,有利于人们对振源和声源进行识别.

摘要： 针对传统振动测试方法对齿轮进行状态监测、故障诊断时,存在带宽受限、不适宜复杂测试环境等弊端,使用声导管系统为媒介,采集了航空发动机中央传动锥齿轮的声压信号。对所采集的信号进行阶次跟踪和阶次分析,发现在被测齿轮啮合频率附近有大量的边频带出现;以啮合频率为中心频率进行希尔伯特变换解调分析信号;最后对信号进行倒频谱分析,识别出了异常的周期性故障信号。此研究成果为航空发动机中央传动锥齿轮的状态监测、故障诊断提供了一种新方法,同时也为发动机的研制提供了重要的技术支撑。

摘要： 随着勘探目标变得日益复杂，储层薄、埋藏深等因素都加大了地震勘探的难度，同时详细地质构造信息的获取要求地震资料具有高分辨率。因此拓宽地震频带，对提高地震分辨率是十分必要的。基于Gabor变换的精确重构、综合时频分辨率最高的特点，并结合倒频谱的应用，来处理非平稳的地震信号，在Gabor变换的时窗内，用其对数谱替代地震信号的振幅谱，保持相位谱不变，从而获得宽频带的频谱。对于Gabor变换联合倒频谱的拓频算法引入的边界处波形抖动问题，采用平滑算子处理。整体思路为：对地震信号进行平滑处理后，再进行Gabor变换联合倒频谱处理，最终得到高分辨率数据。将拓频算法分别应用到雷克子波、一维薄层褶积模型和实际地震资料中，结果表明，原本无法分辨的地震道可以识别出来，处理后的数据频带明显变宽，分辨率得到显著提高。相对于常规的拓频方法，该算法无需知道地层的品质因子Q值，极大地方便了计算；同时在没有测井信息和初始模型约束的情况下，也可以实现地震分辨率的提高。

摘要： 介绍了卧式圆网印花机齿轮传动箱故障的特点以及倒频谱分析的基本原理和在故障诊断中的优点。针对卧式圆网印花机齿轮传动箱振动功率谱信号识别故障困难的问题,采用倒频谱分析方法对其进行补充,实践证明了倒频谱在检测周期信号和识别边频上具有独特的功能,对卧式圆网印花机齿轮传动箱故障诊断具有较好的效果。

摘要： 随着社会的发展,国内的石油消耗急剧增加,而开采的难度越来越大,近年来,对于薄互层储层所做的勘探日益增加,所以要求更高分辨率的地震资料.提高地震资料分辨率是地震勘探中非常重要的一部分,常规处理的地震资料很难达到高分辨率的要求,在这种情况下,需要进行频带拓宽才能有效地提高分辨率.本文基于自适应稀疏S变换时频分辨率高的特点,结合倒频谱的应用,对地震信号频带进行拓宽,从而提高地震资料的分辨率.

摘要： 本文通过采用振动监测与倒谱分析技术对某减速器疲劳试验过程进行准确判断,在齿轮产生裂纹未断裂前作出预报,确保了试验设备及人身安全.

摘要： 提出了一种利用神经网络理论，对连续二音节汉语语音进行声调识别的方法。采用倒频谱分析技术提取语音的基音周期，并利用倒谱参数及短时功率进行音节分界，用基音曲线的主要特征构成神经网络的输入。该种识别方法，具有算法简单，可适用不同的说话人，高识别正确率等优点，是一种行之有效的方法。

摘要： 电机振动噪声信号中包含着机械设备运行状态的重要信息,本文以某兆瓦级风力发电机轴承故障为实例,通过对机械设备振动噪声信号的时频分析,研究电机轴承故障诊断技术。

摘要： 电机振动噪声信号中包含着机械设备运行状态的重要信息,本文以某兆瓦级风力发电机轴承故障为实例,通过对机械设备振动噪声信号的时频分析,研究电机轴承故障诊断技术。

摘要： 电机振动噪声信号中包含着机械设备运行状态的重要信息,本文以某兆瓦级风力发电机轴承故障为实例,通过对机械设备振动噪声信号的时频分析,研究电机轴承故障诊断技术。

摘要： 电机振动噪声信号中包含着机械设备运行状态的重要信息,本文以某兆瓦级风力发电机轴承故障为实例,通过对机械设备振动噪声信号的时频分析,研究电机轴承故障诊断技术。

摘要： 本文利用各种频谱分析手段对某轧钢厂矫直机齿轮箱振动信号进行了分析,找出了其振动异常的原因,并最终解决了生产实际问题.

摘要： 本发明公开了一种基于倒频谱分析的快速音频检索方法，属于音频检索技术领域。本发明包括：第一步，构建检索音频特征库，根据信号能量比值循环对检索音频库每一段音频提取频域特征构建出检索音频特征库，以供检索使用；第二步，提取样本音频指纹，根据信号能量比值对用户输入的样本音频提取频域特征形成样本音频特征；第三步，根据样本长度确定最佳混合点，样本音频特征与检索音频特征在最佳混合点混合使得对混合特征的倒频谱分析结果更为精确；第四步，样本音频检索，用倒频谱分析的方法寻找检索音频特征库中与样本音频特征相似度最高的检索音频特征，对应检索音频信息即为样本音频检索结果。本方法提取的音频特征代表性强且占用空间小；在检索时，倒频谱分析直接针对两个音频特征的混合结果进行，且倒谱分析仅对混合特征做傅里叶相关变换，计算量小且计算速度快。因此，针对现有技术在音频检索应用中检索效率低的缺点，本发明在保证音频检索准确率的前提下极大提高了检索效率。

摘要： 本发明涉及一种基于显著性映射和梯度倒频谱技术的盲图像去模糊方法，与现有技术相比解决了去模糊效果差、耗时长的缺陷。本发明包括以下步骤：待处理模糊图像的获取；通过梯度倒频谱处理获得模糊图像的模糊核信息；梯度倒频谱分析处理；清晰图像的恢复。本发明提高了图像去模糊的质量和效率，能够在各种挑战性的真实场景中表现出不错的性能。

摘要： 提供了一种用于心冲击描记(BCG)的方法和用于心率确定的BCG系统心冲击描记(BCG)系统。该方法包括：使从对应的多个传感器接收的多个信号数字化；响应于在多个数字化信号中的每个的接收时间时数字信号的平滑化倒频谱分析，估计与多个数字化信号中的每个对应的多个平滑化倒频谱；以及响应于多个平滑化倒频谱，估计多个数字化信号的融合的倒频谱。该方法还包括响应于多个平滑化倒频谱和融合的倒频谱确定心率。

摘要： 本发明提供了一种基于倒频谱分析的颤振在线监测方法，通过安装在立式铣床的主轴上的加速度传感器采集立铣切削过程中的加速度信号表示为X＝[x(1),x(2),…,x(n)]，n表示信号长度，所述加速度信号包括稳定状态信号、过渡状态信号和颤振状态信号，这种基于倒频谱分析的颤振在线监测方法基于小波包分解和倒频谱分析方法，首先，对切削实验得到的加速度信号进行离散小波包分解，重构分解后的各频段信号，计算各频段信号能量，确定颤振发生频域范围；然后，对颤振发生频段信号进行倒频谱分析，将倒频谱均方根作为颤振特征，与常规的颤振监测方法相比它可以更早发现切削颤振的征兆，在发生剧烈颤振的前夕实现精确的识别，防止剧烈的振动对工件和机床部件造成了不可挽回的损伤。

摘要： 基于倒频谱直线势能函数的工业图像运动模糊抑制方法，本发明涉及工业图像运动模糊抑制方法。本发明是要解决工业成像过程中的运动模糊退化问题而提出了一种基于倒频谱直线势能函数的工业图像大尺度运动模糊抑制方法。该方法是通过一、确定感兴趣区域；二、得到傅里叶频谱图像；三、得到倒频谱图像；四、确定原ROI图像模糊角度的估计值五、确定原ROI图像模糊长度的估计值六、对于步骤四和步骤五得到的ROI图像的模糊角度和模糊尺度构建直线运动模糊核，并采用Lucy‑Richardson方法进行图像复原，得到清晰的ROI图像。等步骤实现的。本发明应用工业图像运动模糊抑制领域。

摘要： 本发明公开了一种基于倒频谱分析的快速音频检索方法，属于音频检索技术领域。本发明包括：第一步，构建检索音频特征库，根据信号能量比值循环对检索音频库每一段音频提取频域特征构建出检索音频特征库，以供检索使用；第二步，提取样本音频指纹，根据信号能量比值对用户输入的样本音频提取频域特征形成样本音频特征；第三步，根据样本长度确定最佳混合点，样本音频特征与检索音频特征在最佳混合点混合使得对混合特征的倒频谱分析结果更为精确；第四步，样本音频检索，用倒频谱分析的方法寻找检索音频特征库中与样本音频特征相似度最高的检索音频特征，对应检索音频信息即为样本音频检索结果。本方法提取的音频特征代表性强且占用空间小；在检索时，倒频谱分析直接针对两个音频特征的混合结果进行，且倒谱分析仅对混合特征做傅里叶相关变换，计算量小且计算速度快。因此，针对现有技术在音频检索应用中检索效率低的缺点，本发明在保证音频检索准确率的前提下极大提高了检索效率。

摘要： 本发明涉及一种基于显著性映射和梯度倒频谱技术的盲图像去模糊方法，与现有技术相比解决了去模糊效果差、耗时长的缺陷。本发明包括以下步骤：待处理模糊图像的获取；通过梯度倒频谱处理获得模糊图像的模糊核信息；梯度倒频谱分析处理；清晰图像的恢复。本发明提高了图像去模糊的质量和效率，能够在各种挑战性的真实场景中表现出不错的性能。

摘要： 本发明公开了一种基于编辑倒频谱的故障滚动轴承模态参数提取方法，包括步骤：S1、采集包含滚动轴承故障特征的振动加速度响应信号；S2、应用带通滤波器，去除振动加速度响应信号中的干扰信号，得到滤波后的时域信号；S3、根据倒频谱解卷积的特性，对滤波后的时域信号进行实倒频谱计算，再将其转换为带有相位信息的复倒频谱；S4、对复倒频谱进行指数窗滤波，提取包含频率响应函数信息的部分，再将其转换到频域中；S5、对获取的频域中信息，进行有理分式多项式拟合来提取故障滚动轴承的多阶模态参数，并补偿分析指数窗的影响。所述方法具有一定的抗噪性和参数提取的准确性，能够克服相关滤波法在含噪信号中提取参数的不准确性问题。

摘要： 本发明涉及一种基于MED和倒频谱的滚动轴承早期故障诊断方法，属于机械故障诊断技术领域，其包括：步骤一：利用加速度传感器对滚动轴承设备进行测量，获得振动加速度信号；步骤二：对振动加速度信号进行MED降噪，得到降噪后的信号；步骤三：对MED降噪后的信号进行倒频谱分析，结合实验来提取故障特征。本发明通过采用MED方法对滚动轴承加速度信号进行预处理，在降噪的同时，增强信号的冲击成分，可以使得倒频谱上的故障频率点幅值增大，故障更易识别。

摘要： 本发明公开一种改进的基于实倒频谱分析的旋转机械调制频率提取方法，包括：步骤1，对旋转机械振动信号进行采集，获得离散的振动信号时序序列；步骤2，对离散的振动信号时序序列进行实倒频谱处理，得到每个点所对应的实倒频谱分析值；步骤3，以离散的振动信号时序序列每个点的时间倒数即频率为横坐标，以每个点所对应的实倒频谱处理值为纵坐标，绘图得到振动时域信号的实倒频谱处理图；步骤4，根据得到的实倒频谱处理图，识别出旋转机械的基本调制频率。利用本发明能够在振动时域信号的实倒频谱处理图中简单、直接地识别旋转机械的调制频率，得到的图像信息更加突出鲜明，曲线变化更明显，波峰更突出。