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文档简介

[65]。对采样信号xi进行加窗处理,窗的长度为M,设分析窗口的时延长度为1,通过加窗把信号序列xi拆分成N-M段序列,从而构造N-M*MA=对矩阵A进行主成分分析,得到一组奇异值δ1≥δ2≥⋯≥p奇异谱熵值H为:H=-1.2基于奇异谱熵值筛选IMF分量的重构信号采用一段实验获取的舰船噪声信号进行分析,已知该船推进系统为单轴三叶桨,转速520r/min,轴频为8.6Hz,被测舰船与测量系统距离为2.5海里,图2.13为原始信号图2.14原始信号首先将信号进行EMD分解,按照频率从高到低自适应的分解原始信号,得到各阶IMF分量,如图3图2.15各阶IMF分量计算各阶IMF分量的奇异熵,结果为表2.1:表2.1各阶IMF分量的奇异值熵IMF阶数12345奇异熵11.8110.679.518.547.53IMF阶数678910奇异熵6.074.863.8931.98经过多次实验发现,选取用于重构信号的IMF奇异熵并非越低越好。虽然熵值越低代表信号有序度越高,但同时也表示信号的复杂性越低,然而舰船声辐射特性并非单频信号而是多种噪声结合形成的信号,若选取熵值过低会导致损失大量特征信息,同时增大低频噪声,使重构信号中出现大量舰船特征中并不存在的噪声。如果选取熵值范围为9~5,对应选取该信号4~6阶IMF分量,重构信号为图2.15。图2.164-6阶IMF分量重构信号对比图2.16中没有经过熵值筛选,直接选取能量较强的前3阶IMF分量重构信号,可以明显看出经过熵值筛选的IMF分量重构信号提取出了掩蔽在噪声下的8.6Hz轴频信号图2.171-3阶IMF分量重构信号对比图2.17中近距离对目标测量得到的高信噪比辐射噪声,可以看出经过熵值筛选的重构信号增强了由轴频及其谐波信号的基本特征线谱,相比图2.16中

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