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[发明专利]铁路轨道冲击与波磨复合病害时频特性提取方法和装置-CN202211102748.3在审
发明人：黄哲昊;刘金朝 -专利权人：中国铁道科学研究院集团有限公司;中国铁道科学研究院集团有限公司基础设施检测研究所;北京铁科英迈技术有限公司
申请日： 2022-09-09 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F18/213 文献下载
摘要：本发明提供了一种铁路轨道冲击与波磨复合病害时频特性提取方法和装置，包括：根据离散时域信号，确定窗长界限；根据离散时域信号，采用三阶B样条函数作为短时傅里叶变换STFT的窗函数，确定初始STFT时频图和初始瑞丽熵；利用三阶B样条函数作为窗函数的递推性质，确定等比窗长序列的STFT结果序列和瑞丽熵序列；根据窗长界限、初始STFT时频图、初始瑞丽熵、STFT结果序列和瑞丽熵序列，确定时频变换结果和最优瑞丽熵；根据时频变换结果和最优瑞丽熵，确定冲击信号和波磨信号的时频特性。本发明可同时快速、有效的提取铁路轨道病害中冲击成分与波磨成分的时频特征，并表达在时频图上。
铁路轨道冲击复合病害特性提取方法装置

[发明专利]基于LMD和局域时频熵的旋转机械故障特征提取方法-CN201210286639.1有效
发明人：孟宗;李珊珊 -专利权人：燕山大学
申请日： 2012-08-13 - 公布日： 2013-01-09 - 主分类号： G01M99/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于LMD和局域时频熵的旋转机械故障特征提取方法，其技术方案的要点是，它包括如下步骤：1.利用加速度传感器对旋转机械设备进行测量，获得振动加速度信号；2.对振动加速度信号进行LMD分解，得到若干PF分量，求出各分量的瞬时幅值和瞬时频率；3.做出时频谱图，划分时频平面，计算局域时频熵；4.用局域时频熵值作为特征量，结合实验来提取故障特征。本发明实现了基于LMD的旋转机械故障诊断系统的分析过程，研究不同状态下设备的振动信号在时频分布上能量分布的差异，将局域时频熵理论引入机械故障诊断，将不同状态下的振动信号经LMD变换后再进行局域时频熵计算
基于 lmd 局域时频熵旋转机械故障特征提取方法

[发明专利]一种基于EEMD能量熵和WVD的轨道波磨故障检测方法-CN201810845238.2在审
发明人：朱士友;龙静;杨玲芝;陶涛;徐胜运;杨毅;李兆新;邓军 -专利权人：广州地铁集团有限公司
申请日： 2018-07-27 - 公布日： 2018-12-25 - 主分类号： B61K9/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种轨道波磨故障检测方法，其基于EEMD能量熵和WVD时频分析，包括以下步骤：对采集到的车辆轴箱振动的初始加速度信号进行EEMD分解，得到多个IMF分量信号；计算每个IMF分量信号的EEMD能量以及所有IMF分量信号的信号总能量；根据IMF分量信号的EEMD能量分布计算IMF分量信号的EEMD能量熵；进行轨道波磨故障诊断：将EEMD能量熵值与设定阈值比较，若EEMD能量熵值不小于设定阈值，则轨道不存在波磨故障；若EEMD能量熵值小于阈值，此时存在波磨故障，则进入下一步骤；对每个IMF分量信号分别进行WVD时频分析，并将WVD时频分析的结果线性叠加，得出振动信号的时频图；依据时频图定位波磨故障的位置
能量熵时频分析故障检测轨道时频加速度信号信号总能量车辆轴箱故障诊断结果线性能量分布实时性好振动信号阈值比较叠加估算采集分解检测

[发明专利]一种非平稳信号时频矩阵重构方法及系统-CN202110027783.2有效
发明人：孙晓东;刘昕宇;孙思瑶;刘禹震;于晓辉 -专利权人：吉林大学
申请日： 2021-01-11 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种非平稳信号时频矩阵重构方法及系统，先计算采样序列选取不同核参数时的Choi‑Williams变换，得到与每一核参数对应的时频矩阵，再分别对每一时频矩阵取模，得到幅值矩阵，计算每一幅值矩阵中每一列的瞬时归一化熵，得到熵值矩阵。最后选取熵值矩阵中每一行的最小值，记最小值为Rnk，则选取第k个核参数对应的幅值矩阵中的第n列作为重构时频矩阵的第n列，得到重构时频矩阵，进而本发明重构的时频矩阵，其每一时间点所在列都是在该时间点的最优核参数下计算得到的，从而保证每一列都具备时频聚集性与交叉项抑制的综合最优性能，通过每一时间点的最优实现整体的最优，从而达到对时频分析整体性能优化的目的。
一种平稳信号矩阵方法系统

[发明专利]基于VMD分量相对熵分析的管道泄漏定位方法-CN201810436414.7有效
发明人：郝永梅;覃妮;邢志祥;陆贵荣 -专利权人：常州大学
申请日： 2018-05-09 - 公布日： 2019-07-09 - 主分类号： F17D5/06 文献下载
摘要：本发明提出一种基于VMD分量相对熵分析的管道泄漏定位方法。运用VMD处理泄漏声发射信号，得到IMF分量，将该分量分别与泄漏声发射信号和无泄漏声发射信号相结合分别计算相对熵值，对相对熵值进行自适应选择分析，提取与含有泄漏特征信号对应的IMF分量进行信号重构，得到最佳观测信号；再利用互时频分析得到观测信号延时与频率，将得到的频率结合模态频散曲线确定信号声速，最后通过时差定位原理得到管道泄漏位置。本发明通过无泄漏信号与泄漏信号IMF分量相对熵值的对比分析，去除干扰信号与虚拟分量，实现有效泄漏信号的提取，并联合互时频分析与模态频散曲线，有效解决泄漏信号难以提取以及频散性而导致泄漏定位误差大的问题。
泄漏信号发射信号观测信号管道泄漏频散曲线时频分析无泄漏泄漏声管道泄漏位置声发射信号自适应选择定位原理对比分析干扰信号特征信号泄漏定位信号重构有效解决分析结合模再利用模态散性延时去除时差泄漏虚拟联合

[发明专利]一种时、频、空域多参数脑电特征提取与融合方法-CN201510025247.3有效
发明人：侯永捷;李昕 -专利权人：秦皇岛市惠斯安普医学系统股份有限公司;李昕
申请日： 2015-01-19 - 公布日： 2017-02-01 - 主分类号： A61B5/0476 文献下载
摘要：一种时、频、空域多参数脑电特征提取与融合方法，方法步骤中包括1）、采集脑电信号；2）、对脑电信号进行数据预处理；3）、从预处理后数据中提取Kc复杂度、近似熵、小波熵；4）、基于AMUSE算法求得脑电奇异值分解矩阵参数；5）、对提取的Kc复杂度、近似熵、小波熵及脑电奇异值分解矩阵四类时、频、空域特征参数做特征选择；6）、用SVM分类器对以上特征选择后的时、频、空域四类参数进行融合与分类。本方法选取Kc复杂度、近似熵、小波熵及脑电奇异值分解矩阵四类参数能够全方位地表现脑电特征信息，再进行后续有效融合，可为脑功能障碍性疾病，如阿尔兹海默症、轻度认知障碍等的早期诊断评估提供有效的支持与帮助。
一种空域参数特征提取融合方法

[发明专利]基于时频功率谱重构的水下推进器故障诊断方法及诊断系统-CN202310361421.6在审
发明人：叶福民;颜静;殷宝吉;徐文星;辛伯彧;陆杰;张叶磊 -专利权人：江苏科技大学
申请日： 2023-04-06 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时频功率谱重构的水下推进器故障诊断方法，获取水下机器人动态信号的时间序列；计算时间序列的时频功率谱；针对瞬时频谱构造概率密度函数；计算瞬时香农熵，并构成瞬时香农熵曲线；确定瞬时香农熵曲线中最小值所在位置；然后对时频功率谱进行重构；以重构时频功率谱作为输入，通过故障诊断模型进行故障等级分类，得到推进器故障程度，所述故障诊断模型通过水下推进器故障试验建立。通过重构的推进器动态信号的时频功率谱，减少故障信息在监测信号序列中的位置发生改变的影响，有效减少了迭代次数，提高了推进器故障程度辨识分类准确率。
基于功率谱重构水下推进器故障诊断方法诊断系统

[发明专利]一种水声JANUS信号参数估计方法及系统-CN202210621661.0有效
发明人：陈漩楚 -专利权人：厦门大学马来西亚分校
申请日： 2022-06-02 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： H04B1/715 文献下载
摘要：本发明提出一种基于分数低阶时频谱和自适应瑞利熵门限去噪的水声JANUS信号参数估计方法及系统。针对水声JANUS信号参数估计问题，提出基于分数低阶时频谱和自适应瑞利熵门限去噪方法，该方法首先对水声JANUS信号做分数低阶傅里叶同步压缩变换（FLOFSST），再结合瑞利熵量化分析时频能量聚集度，寻找能最大程度去除时频底噪的门限，减小了时频底噪，进一步估计JANUS信号的跳周期、跳时刻和跳频率。
一种 janus 信号参数估计方法系统

[发明专利]CNN结合改进频率小波切片变换的心音分类方法及系统-CN201911142557.8有效
发明人：魏守水;陈永超;马彩云 -专利权人：山东大学
申请日： 2019-11-20 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：结合改进频率小波切片变换的心音分类方法及系统，对获取的心音信号进行预处理，利用隐半马尔克夫模型找到各个心动周期的位置，进行每个心动周期信号的截取；利用改进频率切片小波变换将每个截取到的一维的心动周期信号转换成为二维时频图像；对获取的心音信号分别计算样本熵，并与预设样本熵阈值进行比对，当心音信号的样本熵大于预设样本熵阈值时，利用第一卷积神经网络根据二维时频图像进行网络训练和分类，否则，利用第二卷积神经网络根据二维时频图像进行网络训练和分类；首先利用样本熵分辨受到干扰程度不同的信号，再针对不同的信号利用不同的卷积神经网络模型进行分类，极大的提高了心音信号分类的准确性。
cnn 结合改进频率切片变换心音分类方法系统

[发明专利]一种基于最小信息熵准则的自适应窗长时频变换算法-CN202310606892.9在审
发明人：罗昕炜;还传明;陈隆;朱佳意 -专利权人：东南大学
申请日： 2023-05-26 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06F18/10 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于最小信息熵准则的自适应窗长时频变换算法，包括：获得输入信号序列，计算信号的相关度函数。将所述各个门限对应的峰宽度作为窗长，计算信号的时频变换，得到若干时频谱。分别计算所述若干时频谱的信息熵。选取所述信息熵中的最小值，将最小值对应的时频谱作为时频变换结果。能自适应地调整窗长，获得具有较好能量聚焦性的时频谱图，实现对信号分量更加准确提取。
一种基于最小信息准则自适应窗长时频变换算法

[发明专利]基于CEEMDAN及加权时频熵的配电开关机械故障特征提取方法-CN201910106304.9有效
发明人：杨耿杰;乔苏朋;郭谋发;高伟;翁秉钧 -专利权人：福州大学
申请日： 2019-02-02 - 公布日： 2020-12-04 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及配电网技术领域，具体为一种基于CEEMDAN及加权时频熵的配电开关机械故障特征提取方法，包括步骤1，通过加速度或速度信号数据采集系统获取振动信号；步骤2，通过CEEMDAN方法分解振动信号以获取振动信号的各阶IMF分量；步骤3，通过Hilbert变换获取各阶IMF分量分别对应的瞬时频率；步骤4，通过带通滤波方法结合瞬时频率对IMF分量进行等频带划分以构造出规定带宽的时频矩阵；步骤5，在时域方向对时频矩阵进行等间距划分以获得分块时频矩阵，并求取各分块时频矩阵的能量值以构造分块能量矩阵。本发明鉴于各频带时间序列复杂度存在的差异，提出以各频带归一化的样本熵为权值，分别从时域和频域方向归一化的能量矩阵中提取加权时频熵以增强特征的表征能力。
基于 ceemdan 权时配电开关机械故障特征提取方法

[发明专利]一种识别直流牵引网故障电流的方法和系统-CN201610573047.6在审
发明人：刘晓华;黄静 -专利权人：广东电网有限责任公司佛山供电局
申请日： 2016-07-18 - 公布日： 2017-10-10 - 主分类号： G01R31/08 文献下载
摘要：本发明涉及一种识别直流牵引网故障电流的方法和系统，所述方法包括将采集到的电流信号进行局部均值分解得到多个乘积函数分量；将所述所有乘积函数分量的瞬时幅值和瞬时频率组合，得到所述电流信号的时频分布；根据所述时频分布计算所述电流信号的时频熵；将所述时频熵和短路故障电流信号的特征量进行比较，识别所述电流信号是否为直流牵引网的短路故障电流。
一种识别直流牵引故障电流方法系统

[发明专利]一种时频分布级数的阶数选择方法-CN201110335832.5无效
发明人：杜秀丽 -专利权人：大连大学
申请日： 2011-10-28 - 公布日： 2012-06-27 - 主分类号： G06F17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种时频分布级数的阶数选择方法，包括以下步骤：求各阶TFDS的归一化熵；通过各阶TFDS的归一熵值判断其自项的聚集性和交叉项情况；归一化熵值最大的TFDS，其时频分布聚集性好，交叉项少；所以，选择归一化熵值的最大值对应的阶数作为阶数D的取值。本发明采用归一化熵作为TFDS聚集性度量，用其选择聚集性高的TFDS阶数，克服了TFDS阶数选择时无定量依据，靠人为主观选择的缺陷。本发明同时具有很好的抗噪性能，几乎不受信号中存在的噪声的影响。
一种分布级数选择方法

[发明专利]一种基于时频谱熵的跳频信号感知方法-CN202110652639.8有效
发明人：李春;赵知劲;刘佳敏;叶学义 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2021-06-11 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： H04B1/7136 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于时频谱熵的跳频信号感知方法，包括以下步骤：S1.接收机截获观测信号；S2.获取观测信号的短时傅里叶变换STFTx(m,n)，并计算时频谱Px(m,n)；S3.将时频谱Px(m,n)的不同频率分量在所有时间点的功率进行累加，得到只与频率相关的平均功率谱得到时频对消谱Psub(m,n)；S5.对所得到的时频对消谱Psub(m,n)进行归一化处理，并计算得到的时频谱的信息熵H；S6.将时频对消谱的信息熵本方案提出了一种基于时频谱熵的跳频信号感知方法，将短时傅里叶变换、时频对消方法与信息熵特点结合起来，具有有效性和实用性等优点。
一种基于频谱信号感知方法

[发明专利]一种控制前回声的编码和解码装置及方法-CN200580051158.0无效
发明人：王磊;潘兴德 -专利权人：北京阜国数字技术有限公司
申请日： 2005-09-08 - 公布日： 2008-07-23 - 主分类号： G10L19/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种控制前回声的编码装置，包括顺次连接的信号类型分析模块、修正窗函数模块、时频映射模块、量化和熵编码模块和码流复用模块，以及与量化和熵编码模块连接的心理声学分析模块。本发明还涉及一种控制前回声的编码方法，1、判断输入音频信号帧的信号类型是否为快变类型信号，是则对窗函数值进行线性变换，后对音频信号帧进行加窗；2、对加窗后的时域信号进行时频映射处理，后对频域系数进行量化和熵编码本发明还涉及一种控制前回声的解码装置，包括顺次连接的码流解复用模块、逆量化和熵解码模块、频时映射模块和修正窗函数模块。本发明还涉及一种控制前回声的解码方法。
一种控制回声编码解码装置方法

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