基于STFT时频谱系数收缩的信号降噪方法

被引:33
作者
郭远晶
魏燕定
周晓军
机构
[1] 浙江大学浙江省先进制造技术重点研究实验室
关键词
故障诊断; 信号降噪; 短时Fourier变换; 步长迭代算法; 改进风险函数; 最优阈值估计; 谱系数收缩;
D O I
10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2015.06.014
中图分类号
TH165.3 [];
学科分类号
摘要
针对旋转机械故障振动信号的降噪问题,提出一种基于短时Fourier变换(short time Fourier transform,简称STFT)时频谱系数收缩的信号降噪方法。先将信号进行STFT,得到其时频谱。由于谱系数为复数,故根据模值大小进行谱系数收缩,并利用步长迭代算法在0到谱系数最大模值的区间内估计最优阈值。迭代运算过程中,首先,分别采用基本的硬阈值函数和软阈值函数进行系数收缩;然后,以改进风险函数为阈值评价标准,估计最优阈值;最后,利用最优阈值重新进行谱系数收缩,对得到的新谱进行STFT逆变换,重构降噪后的时域信号。仿真信号与试验数据的处理结果表明,利用所估计的最优阈值,STFT时频谱系数硬、软阈值函数收缩方法均能够实现噪声混合信号的降噪。
引用
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页码:1090 / 1096+1201 +1201
页数:8
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