【摘 要】
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针对柴油机振动加速度信号特征提取困难的问题,提出一种对时频图像纹理信息进行增强的矩阵非负分解方法,用于提取柴油机振动信号的时频特征。首先,利用匹配追踪算法（MP）结合Wig
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51405498);中国博士后基金项目(2015M582642)资助
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针对柴油机振动加速度信号特征提取困难的问题,提出一种对时频图像纹理信息进行增强的矩阵非负分解方法,用于提取柴油机振动信号的时频特征。首先,利用匹配追踪算法（MP）结合Wigner-Ville分布获取时频分辨率较好的时频表征;然后引入局部二值模式（LBP）算子对时频图像的灰度矩阵重新编码,再利用非负矩阵分解算法（NMF）获取时频图像对应的低维特征参量,以增强时频图像的纹理特征,提高NMF的特征提取效果。通过对柴油机4种不同状态的振动信号进行分析研究,可得出结论：该方法能有效地表达柴油机缸盖振动加速度信号的时
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