[发明专利]基于小波包与STFT的飞行器多频振动信号的辨识方法在审
| 申请号： | 201810457718.1 | 申请日： | 2018-05-14 |
| 公开（公告）号： | CN108613737A | 公开（公告）日： | 2018-10-02 |
| 发明（设计）人： | 丁萌;姚伟;吴利平;吴少文;郭毓;朱锐;虞文杰;郭健;吴益飞 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G01H17/00 | 分类号： | G01H17/00;G06F17/14 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 唐代盛 |
| 地址： | 210094 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 飞行器 辨识 振动信号 频带能量 小波包 多频 复杂振动信号 振动信号频率 小波包分解 分解 系数重构 小波函数 信号分量 窗函数 总能量 频段 重构 分析 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于小波包与STFT的飞行器多频振动信号的辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、采用小波函数，对飞行器复杂振动信号进行小波包分解：
步骤2、计算分解后的各频带能量：计算分解后的各频带能量以及各频带能量占总能量的百分比；
第i个频带能量Ei的计算公式为：
式中，xi(k)为第i个频带中第k个小波包系数离散值，频带中共有n个小波包系数离散值；
第i个频带能量占总能量的百分比pi计算公式：
步骤3、对能量最大的频带进行重构，提取出能量最大的频带，将频带中的小波包系数重构为信号分量；
步骤4、通过窗函数对飞行器振动信号频率集中所在的频段进行STFT分析，辨识出飞行器振动信号中所含的主要频率。
2.根据权利要求1所述的基于小波包与STFT的飞行器多频振动信号的辨识方法，其特征在于，步骤1小波函数采用sym7小波函数。
3.根据权利要求2所述的基于小波包与STFT的飞行器多频振动信号的辨识方法，其特征在于，对飞行器振动信号进行三层小波包分解，将整个信号频段划分为多个频带。
4.根据权利要求2所述的基于小波包与STFT的飞行器多频振动信号的辨识方法，其特征在于，选用高斯窗作为窗函数对飞行器振动信号频率集中所在的频段进行STFT分析。
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