Teager能量算子信号特征提取与分析系统
项目介绍
本项目是一套基于MATLAB开发的信号处理工具,专门用于实现一维离散信号的Teager能量算子(TEO)提取与分析。系统通过高效的数值计算方法,能够灵敏地捕捉信号中瞬时的幅值和频率变化。相比于传统的平方能量算法,本系统采用的TEO算子对非平稳信号中的突变成分(如机械冲击、生物电脉冲等)具有更强的增强效果。该系统集成了信号模拟、预处理、能量提取、特征识别及可视化分析功能,为语音信号、机械故障诊断及医疗信号分析提供了一套标准化的处理流程。
功能特性
- 多成分复杂信号模拟:内置合成信号生成模块,能够模拟包含基准正弦波、调频成分(FM)、周期性瞬态冲击以及高斯白噪声的混合信号,用于评估算法在复杂背景下的提取能力。
- 标准化预处理:自动进行信号的中心化与归一化处理(Z-score标准化),消除直流分量及量纲差异对能量计算的影响。
- 高效算子实现:采用向量化运算加速TEO能量序列的计算,能够快速处理大规模离散数据。
- 瞬态特征增强与识别:通过TEO能量算子显著提升信号突变部分的信噪比,并结合峰值检测算法自动识别特征发生的时间点。
- 多维度分析报告:系统自动生成包含原始信号、传统能量对比、TEO特征检测及局部细节缩放的四维度可视化图表,并输出定量分析摘要。
系统逻辑与功能实现细节- 环境初始化与参数配置:
系统首先清理工作区,设定采样频率(2000Hz)及仿真时长。这确保了后续信号生成的物理意义明确且环境纯净。
- 仿真信号构建逻辑:
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基波生成:产生20Hz的正弦波作为背景基准。
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瞬态冲击分量:在特定时间点注入指数衰减的正弦冲击信号,模拟机械轴承故障或心跳特征中的瞬时高能脉冲。
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调频成分(FM):加入载波频率随调制信号变化的成分,测试算子对频率波动的敏感度。
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噪声加噪:混合高斯白噪声,模拟真实工业环境中的干扰。
- 信号预处理实现:
通过减去均值并除以标准差,系统实现了信号的去直流和标准化。这一步骤不仅增强了系统的稳定性,也符合TEO算子在物理意义上抑制低频直流分量的特征。
- 核心TEO算法实现:
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计算公式:基于离散Teager算子公式 $Psi[x(n)] = x(n)^2 - x(n-1)x(n+1)$ 进行计算。
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实现细节:为了提高运算效率,系统没有使用循环,而是通过移位向量相乘的方式一次性计算出整个序列。
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边界处理:对于公式中涉及的第1个和最后1个无法计算的点,系统采用相邻值填充法(首位复制)以保持输出序列与输入信号长度一致。
- 特征增强与对比分析:
系统同时计算传统的信号平方($x^2$)作为能量参考。为了抑制残余噪声并提取平滑的包络,系统对TEO输出结果应用了5点滑动平均滤波。
- 自动特征提取:
利用峰值点检测算法(findpeaks),以“均值 + 2倍标准差”作为动态阈值,自动定位出TEO序列中能量异常增强的时刻。这些时刻通常对应信号中的故障冲击或生理突变。
- 结果产出与物理意义说明:
系统通过四组对比视图直观展示TEO在捕获频率波动和幅值突跳方面的优越性。报告输出包含处理点数、检测到的突变个数、能量均值等关键指标。系统内置的逻辑阐释了TEO的本质——即估算产生信号的非线性源的能量,其结果正比于幅值与其角频率乘积的平方。
使用方法
- 运行环境:确保计算机已安装MATLAB R2016b或更高版本。
- 启动方式:将本脚本置于MATLAB当前工作路径下,直接在命令行窗口调用主函数名称即可运行。
- 交互说明:
* 运行后,系统将自动弹出绘图窗口,展示分析结果。
* MATLAB命令行将输出详细的文本分析摘要。
* 用户可以根据需要修改代码中的信号分量参数(如频率、冲击位置)来测试不同场景下的表现。
系统要求
- 软件平台:MATLAB(推荐版本支持Signal Processing Toolbox以支持findpeaks功能)。
- 硬件要求:标准通用PC即可,由于采用了向量化运算,内存占用极低。
- 适用领域:科研人员用于非平稳信号处理算法的研究、工程师用于机械振动分析预研。