【摘 要】
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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。
【机 构】
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浙江大学浙江省先进制造技术重点研究实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51275453)
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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,
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