第４４卷第６期太原科技大学学报Ｖｏｌ．４４Ｎｏ．６２０２３年１２月ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＴＡＩＹＵＡＮＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＳＣＩＥＮＣＥＡＮＤＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＤｅｃ．２０２３文章编号：１６７３－２０５７（２０２３）０６－０４９８－０６收稿日期：２０２３０３１４基金项目：国家自然科学基金（５２２７２４０１）；忻州市重点研发计划（２０２２０２３４）作者简介：张亚斌（１９９７），男，硕士研究生，主要研究方向为振动控制算法；通信作者：李占龙副教授，Ｅｍａｉｌ：ｌｉｚｌ＠ｔｙｕｓｔ．ｅｄｕ．ｃｎ．基于ＬＭＳＳＴＦＴＳＰＷＶＤ的二值化融合分析方法研究张亚斌，李占龙，李虹，张正，武鹏，孙宝，刘志奇（太原科技大学，太原０３００２４）摘要：针对二值法存在干扰信号抑制效果、中心频率能量识别效果较差且阈值参数范围难以确定的缺点，提出了ＬＭＳＳＴＦＴＳＰＷＶＤ二值化融合时频分析方法。首先，采用ＬＭＳＳＴＦＴ、ＬＭＳＳＰＷＶＤ算法对双分量ＬＦＭ含噪信号测试函数进行分析，获取ＬＭＳＳＴＦＴ、ＬＭＳＳＰＷＶＤ时频分布模型；结合图像处理的方法，将整个二维时频分布模型进行二值化处理，使其转化为黑白二值时频图像；将二者进行点乘运算，获取ＬＭＳＳＴＦＴＳＰＷＶＤ二值化黑白融合时频图像，并与经典方法（ＬＭＳＳＴＦＴ、ＬＭＳＳＰＷＶＤ及ＳＴＦＴＳＰＷＶＤ）进行了对比研究，讨论了其干扰信号抑制效果与中心频率能量识别效果。结果表明，在阈值范围内，ＬＭＳＳＴＦＴＳＰＷＶＤ二值法突出了信号频率能量，具有较好的抗干扰能力。关键词：图像二值化；ＬＭＳＳＴＦＴ；ＳＰＷＶＤ；ＬＦＭ含噪信号；时频分析中图分类号：ＴＰ３９１文献标识码：Ａｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７３－２０５７．２０２３．０６．００２随着我国工程机械及航空航天领域的迅猛发展，重载工程车辆扮演着越来越重要的角色，其重载装备实测信号由复杂多源信号组合而成，往往为典型的复杂非平稳信号，频谱分析无法清晰识别其局部特征，面临严重的交叉频率干扰信号和信号频率分量丢等问题，给系统动态性能预测、故障识别与诊断等带来巨大挑战［１２］。为了解决这些问题，伪维格纳威尔分布（ＰＷＶＤ）、平滑伪维格纳威尔分布（ＳＰＷＶＤ）相继被...
