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申请/专利权人：东北林业大学

摘要：本发明公开了一种基于峰值包络谱的傅里叶分解信号降噪方法，属于数字信号降噪方法技术领域。本发明解决了现有的傅里叶分解方法确定单个分量的条件容易满足，导致信号过度分解，从而影响信号降噪效果，以及傅里叶分解方法计算耗时的问题。本发明对信号的频谱进行峰值包络得到频谱的峰值包络谱，使用基于频带能量方差最小化的“locmaxmin”频谱分割方法在峰值包络谱上自适应确定频谱分割边界，再将分割边界之间的频带重构为多个单分量信号。本发明提出的基于峰值包络谱的傅里叶分解降噪方法，频谱分割更加有效，不会产生瞬时频率无物理意义的窄带分量，可以有效将故障信息丰富的频带与噪声频带分开，能够取得良好的降噪效果。

主权项：1.一种基于峰值包络谱的傅里叶分解信号降噪方法，其特征在于，步骤如下：S1，对离散时间序列长度为N的信号xk进行快速傅里叶变换得到复系数Xn，接着由复系数Xn获得信号的频谱An；S2，对信号的频谱An进行上峰值包络处理；S3，使用改进的locmaxmin频谱分割方法检测频谱分割边界；所述的S3具体步骤为：首先，将峰值包络谱的前10个最大的局部最大值对应的频率按升序索引，将其表示为[Ω1,Ω2,…,Ω10]，另外，定义Ω0＝0；然后，获得初始分割边界集{ns}，其中s∈[1,10]，ns为频谱的峰值包络谱中两个相邻局部最大值中的最小值对应的频率的位次，如下式4所示：ns＝argminEXsn4式中，EXsn表示峰值包络谱在频率区间[Ωs-1,Ωs]内的幅值序列，argmin·表示取最小幅值的频率在[0,Fs2的位次，Fs为信号的采样频率；再然后，将分量个数设置为M，M10，将n1,n2,…,n10随机排列得到{n's}，取{n's}的前M-1个并按照升序排列得到[b1,b2,…,bM-1]；定义b0＝0，bM＝N-12，则分割边界集合为{bl},l∈[0,M]，其中，{bl}中分割边界按照频率的位次升序排列，利用{bl}对信号频谱进行分割得到M个频带，计算M个频带的能量并表示为[E1,E2,…EM],计算它们的方差,用V表示；最后，将{ns}进行1000次随机排列，与之对应获得1000个分割边界集合{bl}，相应的得到频带能量方差的集合{Vm},m∈[1,1000]，最小的V所对应的分割边界集{bl}为最终的频谱分割边界集；S4，利用检测得到的分割边界将频谱An分割为多个频带，将各个频带进行傅里叶逆变换得到降噪处理后的时域信号xlk。

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