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1声信号的振声周期检测和检测方法概述目录 1 1 1 11.3声信号检测现阶段存在的问题 22振声周期的检测方法 22.1自相关法 22.2平均幅度差函数法 32.3并行处理法 32.4倒谱法 32.5简化逆滤波法 42.6小波变换法 41声信号的振声周期检测1.1振声周期的基本概念1.2振声周期检测的意义2完美地进行，其意义的重要性也可想而知了。因此，本文所进行的研究也是具有意义的研究。当学者们发现了声信号检测的地位和意义后，大量学者和专家开始将研究方向集中于此，不断出现各类介绍和研究声信号检测的文章。不过，当前的文献中，存在着大量的问题，这些检测技术均无法做到尽善尽美。虽然声信号检测技术出现了很多年，研究也不断深入，但是难以做到尽善尽美，声信号检测技术在取得成就的同时，还存在着很多问题，主要包括：1)算法的适应性差。当前所现存且实际应用的算法对于环境的依存性过高，当条件或环境改变后，这些算法很大可能难以很好地完成任务。另外，声信号类型的不同也是算法难以具有很好适应性的原因之一，不同的声信号会让算法的表现大打折扣。2)声信号周期的变化范围比较大。每种设备发出的振动声都不同，而跨领域的机械噪声也会扩大这种区别，这也就导致了检测很难很好地进行。至今，仍然未发现可以适合各种机械设备的检测方法。3)噪声问题。噪声问题相对较为难以解决，无论是在本课题中，还是相关的问题中。一般的研究均认为在理想条件下，不过在真实的情景下，很难存在理想条件，噪声是一个重大的阻碍。4)难以达到理想算法应具备的特点。这里的特点主要包括四种特点：第一种特点为可靠性；第二种特点为鲁棒性；第三种特点为稳定性；第四种特点为自5)局限性。任何一种算法都存在其自身的局限性，因此局限性是一个需要克服的问题。2振声周期的检测方法振声周期检测至今仍无法达到完美，因此各类检测方式层出不穷，各具优点。2.1自相关法设定s(m)为发电机振动声信号，为其加上一段长为N的窗口，并对其进行截3取，设定截取后的振声信号为S,(m),定义S,(m)的自相关函数(ACF)R,(k)为：R,(k)≠0,且其范围为k=(-N+1)~(N-1),是偶函数。2.2平均幅度差函数法(AMDF)F,(k)被称为短时平均幅度差函数，可以由式(3.8)表示2.3并行处理法2.4倒谱法倒谱法(CEP)较为传统，其主要是通过倒频谱特征来完成检测。在此基础4果作IDFT获取原信号的倒谱。简化的逆滤波跟踪(SIFT)算法比较现代

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