1. 研究目的与意义
对于试验所测振动信号的真实物理特性而言,获取的数据应该是非平稳的。
但在实际处理中, 通常假设所选数据是平稳或准平稳的, 应用傅立叶变换( ft ) 进行处理。
就时间较长、数据较多情况, 这种假设有着相当的合理性, 因为它符合假设检验的统计规律。
2. 国内外研究现状分析
在1946 年, Gabor 提出了STFT 的概念, 方法是用一个很窄的窗函数沿时间轴滑动,截取一段段的信号, 然后对每一小段分别作傅立叶变换, 得到时间- 频率平面上的二维函数。。但根据Heisenberg 不确定性原理, 时间分辨率与频率分辨率不能同时任意小,它们的乘积受到一定值的限制。要提高时间分辨率就要降低频率分辨率, 反之亦然。实际应用中一旦窗函数选定, 则时间分辨率与频率分辨率确定。但变化着的不同时间段的信号只能加相同的窗, 所以它不适应信号频率高低变化的不同要求, 因此具有不变窗的短时傅立叶变换更适合应用在准稳态信号分析的场合。另外, 时间越长, 信号的局部平稳性就越难保证。这些是短时傅立叶分析方法的不足之处。 |
3. 研究的基本内容与计划
（1） 研究短时傅立叶变换( stft)的原理、应用条件及功能。
（2） 研究应用短时傅立叶变换( stft)对信号局部特性进行处理和分析的方法
（3） 实例对比分析，同时应用stft和ft处理分析信号的全貌特征。
4. 研究创新点
短时傅立叶变换(stft)与傅立叶变换（ft）相比，它解决了信号时域和频域局部化的处理问题。
它通过时间窗内的一段信号来表示某一时刻的信号特性，实现对信号的细节分析。
在振动信号中，对于那些被假设检验是平稳或准平稳段落，但又包含短时非平稳子段落的实测数据，应用stft和ft两种方法同时处理，对比得到的结果进行分析，更便于了解信号的全貌，实现了较为完美的信号处理。
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