本发明专利技术公开了一种基于经验模态的空化噪声调制特征提取方法，针对短时空化噪声信号，先进行信号标准化，对标准化信号进行带通滤波获取空化噪声的带通信号，对带通信号进行包络检波获取包络信号、对包络信号进行低通滤波获取低频包络信号，利用经验模态分解将低频包络信号分解为多个本征模态函数(IMF)并评价选取最优的IMF，对最优IMF进行Hilbert变换得到其Hilbert谱，利用Hilbert谱计算各个时刻的瞬时频率，完成空化噪声调制特征提取。本方法利用经验模态分解的自适应性和Hilbert-Huang变换的高分辨率，克服了传统调制特征提取方法难以对短时、非平稳调制的空化噪声数据进行调制特征提取的缺点。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及水声噪声信号处理，尤其涉及一种。
技术介绍
空化是液流的压力降低到该状态液体汽化压力以下时发生的一种流体现象，空泡溃灭在液体中产生冲击波，微射流冲击固体壁面则产生振动。螺旋桨在水中产生空化时，气泡破裂和水流冲击引起的振动产生高频脉冲为宽谱信号，受螺旋桨械旋转效应往往被其调制，因此空化噪声的调制特征反映了螺旋桨的重要的信息。通过对空化噪声的解调分析可以提取螺旋桨的转速。常规的解调分析方法是对噪声信号进行带通滤波、包络检波、功率谱分析，从噪声信号包络检波信号的功率谱中提取调制特征。常规的空化噪声的调制分析获得的调制频率分辨率取决于空化噪声的持续时间，在噪声信号持续时间短的情况下难以获取好的分辨率精度。当调制源工作不稳定的情况下，也会导致常规方法的性能下降严重。“基于现代信号处理技术的舰船噪声信号DEMON分析”，声学技术，2006，25(1) 71-74，研究了利用高阶谱分析、小波分析和奇异值分解等现代信号处理技术对常规解调制方法的改进，这些方法比常规的解调制方法有一定的性能提高，但无法解决短时信号的调制频率分辨率低的问题。“基于高阶谱净化的水声目标宽带调制信号检测”，指挥控制与仿真，2007，四(1) :103-106，给出一种利用希尔波特变换解调和高阶累计量对角切片对解调谱进行净化的方法。对低信噪比和低频信号干扰严重的空化噪声的调制特征提取有较好效果，但不能解决短时空化噪声的调制频率精度差的问题。经验模态分解是Hilbert-Huang变换的重要组成步骤。不同于传统的使用固定形态窗口为分界基底的方法，经验模态分界的基底函数是从信号中自适应提取得到的本征模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF) 0它利用信号内部时间尺度的变化进行能量与频率的解析，将信号展开成满足下列条件的IMF:1)函数的极值点个数与过零点个数相等或者相差一个；幻在任何时刻，由局部极值包络线所定义的包络均值为零。满足上述两个条件的IMF以及对IMF的hilbert变换谱构成了一种对非线性、非平稳信号的有效自适应处理方法，近年来获得广泛的应用。
技术实现思路
为了克服传统方法对非平稳空化噪声的调制提取的不足，提出了一种，它利用经验模态分解的自适应性和HiIbert-Huang变换的高分辨率，针对短时的空化噪声数据，通过模态的评价与选择，利用最优模态的希尔伯特谱，获取各个时刻的瞬时调制频率，完成空化噪声的调制特征提取。本专利技术的目的是这样实现的一种， 其特征在于针对短时空化噪声信号，先进行信号标准化，对标准化信号进行带通滤波获取空化噪声的带通信号，对带通信号进行包络检波获取包络信号，对包络信号进行低通滤波E. 5计算包络均值序列，历(《) = * (h膨(n) + hmm (η))；获取低频包络信号，利用经验模态分解将低频包络信号分解为多个本征模态函数IMF并评价选取最优的IMF，对最优IMF进行Hilbert变换得到其Hilbert谱，利用Hilbert谱计算各个时刻的瞬时频率，完成空化噪声调制特征提取，包括如下步骤A.由水听器采集船舶螺旋桨空化噪声信号序列为s (η)，η = 0，1，. .，N_l，空化噪本文档来自技高网...
【技术保护点】
１．一种基于经验模态的空化噪声调制特征提取方法，其特征在于：针对短时空化噪声信号，先进行信号标准化，对标准化信号进行带通滤波获取空化噪声的带通信号，对带通信号进行包络检波获取包络信号，对包络信号进行低通滤波获取低频包络信号，利用经验模态分解将低频包络信号分解为多个本征模态函数ＩＭＦ并评价选取最优的ＩＭＦ，对最优ＩＭＦ进行Ｈｉｌｂｅｒｔ变换得到其Ｈｉｌｂｅｒｔ谱，利用Ｈｉｌｂｅｒｔ谱计算各个时刻的瞬时频率，完成空化噪声调制特征提取，包括如下步骤：Ａ．由水听器采集船舶螺旋桨空化噪声信号序列为ｓ（ｎ），ｎ＝０，１，．．，Ｎ－１，空化噪声信号序列的采样频率为ｆｓ，Ｎ≥ｆｓ，对数据ｓ（ｎ）进行标准化处理，Ｅ｛ｓ（ｎ）｝是ｓ（ｎ）的均值，Ｓｔｄ｛ｓ（ｎ）｝是ｓ（ｎ）的标准差；Ｂ．通过带通滤波器，对ｓ１（ｎ）进行带通滤波，得到带通信号ｓ２（ｎ）；Ｃ．对带通信号ｓ２（ｎ）进行检波，得到包络信号ｓ３（ｎ）；Ｄ．对包络信号ｓ３（ｎ）进行低通滤波，得到低频包络信号ｓ４（ｎ）；Ｅ．对低频包络信号ｓ４（ｎ）进行用经验模态分解，得到ｋ个ＩＭＦ分量，步骤如下：Ｅ．１令ｒ（ｎ）＝ｓ４（ｎ），ｋ＝０；Ｅ．２令ｈ（ｎ）＝ｒ（ｎ），标准差ＳＤ＝１；Ｅ．３判断ｈ（ｎ）的极值数是否大于２，如果是，执行Ｅ．９，如果否，执行下一步；Ｅ．４分别找出ｈ（ｎ）的所有的极大值点和极小值点，利用三次样条插值，计算ｈ（ｎ）的上、下包络线ｈｍａｘ（ｎ）和ｈｍｉｎ（ｎ）；Ｅ．５计算包络均值序列，Ｅ．６令ｈｐｒｅ（ｎ）＝ｈ（ｎ），ｈ（ｎ）＝ｈ（ｎ）－ｍ（ｎ）；Ｅ．７根据公式计算标准差ＳＤ；Ｅ．８如果ＳＤ＞０．２，则跳转执行Ｅ．３；Ｅ．９将ｈ（ｎ）作为一阶ＩＭＦ保存为ＩＭＦｋ（ｎ），ｋ＝ｋ＋１；Ｅ．１０ｒ（ｎ）＝ｒ（ｎ）－ｈ（ｎ）；Ｅ．１１如果ｒ（ｎ）的极点数＞２，则执行Ｅ．２，否则到Ｅ．１２；Ｅ．１２模态分解结束，得到ｋ个ＩＭＦ分量ＩＭＦｉ（ｎ），ｉ＝０，１，．．．，ｋ－１；Ｆ．在ｋ个ＩＭＦ中选择最优ＩＭＦ，步骤如下：Ｆ．１计算求各阶ＩＭＦｉ（ｎ）的功率谱，得到功率谱Ｐｉ（ｆ），ｉ＝０，１，．．．，ｋ－１，ｆ＝０，１，．．．，Ｎ－１／２；Ｆ．２计算所有Ｐｉ（ｆ）中的质量系数Ｑｉ，Ｆ．３找出所有质量系数Ｑｉ中最大值Ｑｍ，０≤ｍ≤ｋ－１，此时ＩＭＦｍ（ｎ）即为最优ＩＭＦ；Ｇ．利用Ｈｉｌｂｅｒｔ变换计算最优的ＩＭＦｍ（ｎ）的解析信号ｚ（ｎ），通过解析信号ｚ（ｎ）计算各个时刻的瞬时频率Ｆ（ｌ），ｌ＝０，１，．．．，Ｎ－２，，Ｆ（ｌ）即为获取空化噪声的瞬时调制频率，具体步骤如下，Ｇ．１对ＩＭＦｍ（ｎ）进行Ｈｉｌｂｅｒｔ变换，得到Ｇ．２构造解析信号此时，（ｍａｔｈ）??（ｍｒｏｗ）?（ｍｉ）ａ（／ｍｉ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）（（／ｍｏ）?（ｍｉ）ｎ（／ｍｉ）?（ｍｏ））（／ｍｏ）?（／ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）＝（／ｍｏ）?（ｍｓｑｒｔ）?（ｍｓｕｂｓｕｐ）?（ｍｉ）ＩＭＦ（／ｍｉ）?（ｍｉ）ｍ（／ｍｉ）?（ｍｎ）２（／ｍｎ）?（／ｍｓｕｂｓｕｐ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）（（／ｍｏ）?（ｍｉ）ｎ（／ｍｉ）?（ｍｏ））（／ｍｏ）?（／ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）＋（／ｍｏ）?（ｍｓｕｂｓｕｐ）?（ｍｏｖｅｒ）?（ｍｉ）ＩＭＦ（／ｍｉ）?（ｍｏ）＾（／ｍｏ）?（／ｍｏｖｅｒ）?（ｍｉ）ｍ（／ｍｉ）?（ｍｎ）２（／ｍｎ）?（／ｍｓｕｂｓｕｐ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）（（／ｍｏ）?（ｍｉ）ｎ（／ｍｉ）?（ｍｏ））（／ｍｏ）?（／ｍｒｏｗ）?（／ｍｓｑｒｔ）?（ｍｏ），（／ｍｏ）?（ｍｉ）＆ｔｈｅｔａ；（／ｍｉ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）（（／ｍｏ）?（ｍｉ）ｎ（／ｍｉ）?（ｍｏ））（／ｍｏ）?（／ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）＝（／ｍｏ）?（ｍｉ）ａｒｃｔａｎ（／ｍｉ）?（ｍｆｒａｃ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｓｕｂ）?（ｍｏｖｅｒ）?（ｍｉ）ＩＭＦ（／ｍｉ）?（ｍｏ）＾（／ｍｏ）?（／ｍｏｖｅｒ）?（ｍｉ）ｍ（／ｍｉ）?（／ｍｓｕｂ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）（（／ｍｏ）?（ｍｉ）ｎ（／ｍｉ）?（ｍｏ））（／ｍｏ）?（／ｍｒｏｗ）?（／ｍｒｏｗ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｓｕｂ）?（ｍｉ）ＩＭＦ（／ｍｉ）?（ｍｉ）ｍ（／ｍｉ）?（／ｍｓｕｂ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）（（／ｍｏ）?（ｍｉ）ｎ（／ｍｉ）?（ｍｏ））（／ｍｏ）?（／ｍｒｏｗ）?（／ｍｒｏｗ）?（／ｍｆｒａｃ）?（ｍｏ）；（／ｍｏ）?（／ｍｒｏｗ）?（／ｍａｔｈ）Ｇ．３计算解析信号ｚ（ｎ）的各个时刻瞬时频率Ｆ（ｌ），Ｆ（ｌ）＝ｆｓ（θ（ｌ＋１）－θ（ｌ）），ｌ＝０，１，．．．，Ｎ－２，Ｆ（ｌ）即本方法所要提取的调制特征。...
【技术特征摘要】
1. 一种基于经验模态的空化噪声调制特征提取方法，其特征在于针对短时空化噪声信号，先进行信号标准化，对标准化信号进行带通滤波获取空化噪声的带通信号，对带通信号进行包络检波获取包络信号，对包络信号进行低通滤波获取低频包络信号，利用经验模态分解将低频包络信号分解为多个本征模态函数IMF并评价选取最优的IMF...
【专利技术属性】
技术研发人员：罗昕炜，方世良，王晓燕，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：84
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。