从脑电信号的分析出发,论述了频域分析、时域分析等脑电图分析中常用的信号分析方法和特点,特别介绍了Wigner分布、小波变换和匹配跟踪等时频分析方法、人工神经网络和非线性动力学方法在脑电信号分析和处理中的应用情况。 -From the analysis of eeg, discusses the frequency domain and time domain analysis analysis in the analysis of the commonly used eeg signal a

将高阶时频表示引入机械故障诊断领域。介绍了Wigner 高阶矩谱(WHOS)的概念、定义。针对多分量信号Wigner 高阶矩谱的交叉项会产生“虚假信号”,结合局域波法, 提出了一种抑制WHOS交叉项的新方法。首先对复杂信号进行预处理, 利用局域波分解方法把其分解成有限个具有单分量特性的基本模式分量,然后对每个基本模式分量计算WHOS。该方法能有效抑制WHOS时频分布的交叉项。通过仿真实验和转子的故障实验,以Wigner 双谱为例, 验证了该方法的实用性,为故障诊断的特征提取提供了新的工具-Hig

机械设备发生故障时, 故障特征的提取很重要。对于多通道的设备故障振动信号, 应用非平稳信号的盲源分离算法, 可以有效地提取各自独立的非平稳振动源,从而可以准确地进行机械故障诊断。针对不同时频分布的非平稳盲源分离算法, 比较了它们的分离效果。以转子的复合故障为例, 验证了该算法在故障诊断中可行性。-Machinery and equipment failure, the fault feature extraction is very important. Failure vibration si

对重分配小波尺度谱存在着时、频分辨率不能同时达到最佳及当振动信号中存在着能量较大的噪声时会降低其时频分布可读性的缺陷，提出一种基于参数优化和奇异值分解(SVD)提高重分配尺度谱时频分布可读性的方法。首先利用Shan— non熵方法优化重分配尺度谱基函数的时间．带宽积(TBP)，克服其时、频分辨率不能同时达到最佳的缺陷，再对重分配尺度谱 进行SVD降噪降低噪声干扰影响，提高时频分布的可读性。最后用该方法对仿真信号和滚动轴承故障信号进行了分析，结果表明该方法的时频聚集性更好，抗噪能力更强，能