这篇论文发表在 IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement。
在工业旋转机械中，瞬态信号通常对应于主要元件的故障，例如轴承或齿轮。 然而，面对实际工程的复杂性和多样性，提取瞬态信号是一项极具挑战性的任务。 在本文中，我们提出了一种新的时频分析方法，称为瞬态提取变换，它可以有效地表征和提取故障信号中的瞬态分量。 该方法基于短时傅立叶变换，不需要扩展参数或先验信息。 量化指标，如 Rényi 熵和峰度，被用来比较所提出的方法与其他经典和先进方法的性能。 比较表明，所提出的方法可以提供更加能量集中的时频表示，并且可以以明显更大的峰态提取瞬态分量。 数值和实验信号用于显示我们方法的有效性。
这篇论文可以在网站上找到， https://ieeexplore.ieee.org/document/8676242
2021-07-28 22:20:59
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线性调频信号在匹配和失配情况下的分数阶傅里叶变换，线性调频信号（LFM）信号的参数在程序里面设置清晰明了，FRFT可以解释为信号在时频域内坐标轴绕原点逆时针旋转一定角度后所形成的。它可以同时表示信号在时域、频域上的信息。它也可以理解为LFM信号的基分解。当旋转角度选择合适的时候，在FRFT域产生能量的聚集，通过对最大值的搜索，可以对LFM信号进行检测和参数的估计。因为是能量，所以不会因为频率的偏移而造成时延。
但是，FRFT方法存在其缺陷，在低信噪比情况下进行多个信号的检测时，强能量信号会把弱能量信号遮蔽，而使弱能量信号被淹没。并且它要进行二次搜索，滤波以及逆变换，所以计算量相对比较大。
2021-07-23 09:48:46
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