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自适应窗口旋转同步压缩变换及其在电机转速估计上的应用

发布时间:2021-02-22 22:25
  针对同步压缩变换(Synchrosueezing Transform,SST)中短时傅里叶变换(Short-time Fourier Transform,STFT),固定窗效应在处理非线性时变信号上的不足,提出了一种自适应窗口旋转短时傅里叶变换(Adaptive Window Rotating Short Time Fourier Transform,AWRSTFT)方法,该方法通过自适应匹配一系列的旋转算子,实现信号在全局上的频率带宽最小。进一步地,在SST的框架下,用AWRSST方法替换STFT,提出了自适应窗口旋转同步压缩变换(Adaptive Window Rotating Synchrosueezing Transform,AWRSST)方法,并用于电机转速信号的处理,该方法能够兼顾AWRSTFT和SST的优势,进一步锐化时频脊线,从而增强时频表示的能量聚集水平。通过数值仿真和电机转速估计实验,验证了该方法的有效性。 

【文章来源】:机械强度. 2020,42(05)北大核心

【文章页数】:7 页

【部分图文】:

自适应窗口旋转同步压缩变换及其在电机转速估计上的应用


在相同窗长下的平稳信号和LFM信号的带宽

示意图,时频,同步压缩,方法


AWRSTFT方法时频融合的示意图

流程图,算法,瞬时频率估计,流程图


AWRSST算法流程图

【参考文献】:
期刊论文
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[3]改进的Seam Carving瞬时频率估计算法研究[J]. 赵晓平,吴家新,周子贤.  南京信息工程大学学报(自然科学版). 2017(02)
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本文编号:3046633

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