Диагностика сигналов: сравнение использования обеих компонент преобразования Фурье и спектральной плотности мощности

Обобщен новый подход к формированию диагностических признаков, который использован для диагностики гауссовских сигналов и заключается в одновременном использовании двух новых диагностических признаков: действительной и мнимой составляющих преобразования Фурье с учетом статистических зависимостей меж...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Автоматическая сварка
Date:2002
Main Author: Гельман, Л.М.
Format: Article
Language:Russian
Published: Інститут електрозварювання ім. Є.О. Патона НАН України 2002
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/97159
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:Диагностика сигналов: сравнение использования обеих компонент преобразования Фурье и спектральной плотности мощности / Л.М. Гельман // Техническая диагностика и неразрушающий контроль. — 2002. — № 2. — С. 3-5. — Бібліогр.: 8 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Description
Summary:Обобщен новый подход к формированию диагностических признаков, который использован для диагностики гауссовских сигналов и заключается в одновременном использовании двух новых диагностических признаков: действительной и мнимой составляющих преобразования Фурье с учетом статистических зависимостей между признаками. Доказано, что спектральная плотность мощности сигналов представляет только частный случай обобщенного подхода. Установлено, что предложенный подход обеспечивает существенный выигрыш в эффективности диагностики по сравнению с подходом, основанным на спектральной плотности мощности. A new approach has been generalized to form diagnostic parameters that was used for diagnostics of Gaussean signals and consists in a simultaneous use of two new diagnostic parameters, namely actual and imaginary components of Fourier transform, taking into account the statistical dependencies between the parameters. The suggested generalization improves the effectiveness of diagnostics. A fast Fourier transform is considered that represents the frequency-time method. It is shown that the spectra! power density of the signals is not a diagnostic parameter and is just a particular case of the generalized approach.
ISSN:0235-3474