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机构地区:[1]太原理工大学机械电子工程研究所,山西太原030024
出 处:《太原理工大学学报》2008年第6期548-550,共3页Journal of Taiyuan University of Technology
基 金:国家自然科学重点基金资助项目(50335030);山西省自然科学基金资助项目(20050147)
摘 要:由于Wigner-Ville分布对于多分量信号存在交叉项的干扰,影响了特征提取的准确性。利用Choi-Williams分布,可以有效地抑制上述存在的交叉项问题,但其时频聚集性有所下降。因此,提出了基于EMD的Wigner-Ville分布进行特征提取,并在数字仿真振动信号上加以验证。分析结果表明,该方法解决了交叉项和时频聚集性下降问题。Wigner-Ville distribution can reveal the nature composition of the non-stationary signal from the combination approach of time-domain and frequency-domain, while the existence of cross-term interference in multi-component signal affects the accuracy of feature extraction. Using Choi-Williams distribution to extract feature from signal can effectively inhibit Wigner-Ville distribution's cross-terms, but meanwhile, decreast the aggregation of time-frequency. In face of these problems, this article has achieved a better result by putting forward the EMD-based Wigner-Ville distribution to extract feature from the digital and test it using simulated vibration signal.
关 键 词:WIGNER-VILLE分布 Choi-Williams分布 特征提取 交叉项 经验模态分解(EMD)
分 类 号:TH165.3[机械工程—机械制造及自动化]
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