基于ARMA模型滤波的微弱信号辨识

• 作者: 何松柏 高丽丽
• 来源期刊: 四川理工学院学报：自然科学版
• 学科: 工学
• 关键词: ARMA模型滤波 双线性时频分布 微弱信号辨识
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 机械、电子及计算机科学
• 页码范围: 51-54
• 页数: 4页
• 分类号: TM937
• 字数: 3071字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-1549.2012.02.014

摘要

双线性时频分布能更全面地表征复杂背景下瞬态机械故障信号特征,但双线性时频变换固有的交叉项干扰严重影响了算法的时频分辨率。探讨了双线性时频分析技术在微弱瞬态信号辨识中的应用,提出采用ARMA模型滤波的方法来抑制双线性Wigner-Ville时频变换的交叉项干扰,并给出算法推导。结合实验数据,对比平滑伪Wigner-Ville算法的信号辨识结果,表明基于ARMA模型预滤波的双线性时频分析能更好的抑制交叉项干扰,具备更高的时频分辨能力和瞬态微弱信号辨识能力。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何松柏	电子科技大学电子工程学院	48	244	9.0	12.0
2	高丽丽	四川理工学院理学院	3	4	1.0	2.0