基于LMS-STFT-SPWVD的二值化融合分析方法研究.pdf
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1、第 卷第 期太原科技大学学报 年 月 文章编号:()收稿日期:基金项目:国家自然科学基金();忻州市重点研发计划()作者简介:张亚斌(),男,硕士研究生,主要研究方向为振动控制算法;通信作者:李占龙副教授,:基于 的二值化融合分析方法研究张亚斌,李占龙,李虹,张正,武鹏,孙宝,刘志奇(太原科技大学,太原 )摘要:针对二值法存在干扰信号抑制效果、中心频率能量识别效果较差且阈值参数范围难以确定的缺点,提出了 二值化融合时频分析方法。首先,采用 、算法对双分量 含噪信号测试函数进行分析,获取 、时频分布模型;结合图像处理的方法,将整个二维时频分布模型进行二值化处理,使其转化为黑白二值时频图像;将二者
2、进行点乘运算,获取 二值化黑白融合时频图像,并与经典方法(、及 )进行了对比研究,讨论了其干扰信号抑制效果与中心频率能量识别效果。结果表明,在阈值范围内,二值法突出了信号频率能量,具有较好的抗干扰能力。关键词:图像二值化;含噪信号;时频分析中图分类号:文献标识码:随着我国工程机械及航空航天领域的迅猛发展,重载工程车辆扮演着越来越重要的角色,其重载装备实测信号由复杂多源信号组合而成,往往为典型的复杂非平稳信号,频谱分析无法清晰识别其局部特征,面临严重的交叉频率干扰信号和信号频率分量丢等问题,给系统动态性能预测、故障识别与诊断等带来巨大挑战 。为了解决这些问题,伪维格纳威尔分布()、平滑伪维格纳威
3、尔分布()相继被提出,此类算法均改善了交叉频率干扰信号抑制效果并提高了时频分辨率,但信号中心频率能量发散、交叉频率干扰信号未完全抑制及波形易受噪声信号影响已成为此类算法在诸多应用领域的主要缺点 。近些年,针对 系列算法的不足,许多优秀的时频分析方法被提出以解决上述的问题。张凤萍等 提出了 改善上述算法的缺点,但干扰信号抑制效果及中心频率信号识别精度较低。刘希康等 分别提出了 、融合算法应用于地震信号分析,该算法相比 、改善了时频聚集性、干扰信号抑制效果及中心频率信号识别精度,但信噪比及中心频率识别效果欠佳。为了改善这些缺点,文献 提出将阈值参数应用于 指数相乘法中,该算法相比 、提高了干扰信号
4、抑制效果,但信号能量识别效果较差。同时,、等优秀的算法相机涌现,这些算法虽改善了信噪比及中心信号能量识别效果,但由于计算量过大,抗干扰能力及能量识别效果欠佳。而图像处理技术的发展为时频分析技术提供了新渠道,文献 提出了将 应用于 时频图像特性信号提取,该算法缩小了信号计算量,突出了中心频率能量识别效果,但抗干扰能力仍有待进一步提升。王九龙等 将二值化处理技术应用于螺栓松动信号提取,该方法进一步增强了信号能量识别效果,但未对阈值参数取值范围进行确定。针对现有 系列算法及二值化处理技术存在干扰信号抑制效果较差、信号中心频率能量难以识别及阈值参数范围难以确定的缺点,本文提出了一种 二值化融合时频分析
5、方法,并对其分析路线、对比效果及参数特性等综合时频分析性能进行了研究。图像二值化时频分布模型可以等效为一张拥有 个通道的 彩色时频图像,其中 代表红色,代表绿色,代表蓝色。由于彩色图像拥有丰富的图像信息,直接处理 图像会消耗大量的算力。通常在图像处理中,对其进行阈值分割、二值化,使其转变为黑白二值图像。以降低后续步骤的难度,使其满足计算要求。因此,该方法被广泛应用于交通、机械、通信检测等领域 ,其数学模型如式()所示。(,),(,),(,);,()式中,(,)为二值图像(,)处像素的灰度值,(,)为彩色图像(,)的像素值,为阈值门限。由式()可知,二值化预处理将彩色图像中每个像素点的数值与设定
6、的阈值门限进行比较,当像素点的灰度值小于阈值 时,将像素点的灰度值变为 ,当像素点的灰度值大于阈值 时,将像素点的灰度值变为 ,从而将图像的灰度级变为只有 和 两种像素值。二值法 二值法由 和 组成 。该算法首先采用 和 对非平稳信号进行分析,获取 和 时频分布模型;之后,将时频分布模型转换为彩色时频图像并进行图像二值化预处理,获取 、时频二值图像。随后,将二者时频图像进行点乘运算,获取 融合二值图像并进行对比分析,验证 二值法的有效性,具体步骤如下:步骤():将 对原始含噪信号进行分析,获取 时频分布特性模型,其模型为 (,)?()()(),()(),()()式中,(,)为 时频域模型,()
7、为滤波输出时域信号,()为短时傅里叶变换时域变换窗,()为滤波输出时频域信号分量,()为短时傅里叶变换时频域变换窗。步骤():将 对原始含噪信号进行分析,获取 时频分布特性模型。步骤():将 、时频分布模型转换为 彩色时频图像,并对其设置阈值门限,并对彩色图像进行阈值分割、二值化,使其转化为二值黑白图像,作为融合前数据样本。步骤():将二者时频图像进行点乘运算,获取 融合二值时频图像,其模型为:(,)(,)(,)()式中,(,)项为 二值法时频域融合图像,(,)项为 算法时频域二值图像,(,)项为 算法时频域二值图像。步骤():判断当前时频图像融合效果是否优于 、及 三种二值图像融合效果;若达
8、到,则输出 融合二值时频图像并再次确定阈值参数范围;反之,继续调节图像阈值,直至实现较好融合效果为止。对比分析本文以双分量 含噪信号二值图像为测试对象,采用 二值法对其进行分析,对比 、二值时频图像分析效果,验证 二值法的有效性。双分量 含噪信号时频图像双分量 含噪信号因其频率虽时间的变化而变化,保留了连续信号和脉冲信号的特性,被广泛应用于仿真、机械、雷达、声呐信号分析等领域 ,具有广泛的适用性,其数学模型及时域波形图如式()和图 所示。()()()(),()()()()()()()第 卷第 期 张亚斌,等:基于 的二值化融合分析方法研究式中,()为双分量 含噪时域信号,()、()为单分量 信
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