频率-角度自适应同步解调三维空间方法增强时变特征分析

《Digital Signal Processing》：Frequency-angle adaptive synchronous demodulation in three-dimensional space for enhancing time-varying features

本文提出频率-角度自适应同步解调（FAASD）新方法，通过引入角度维度构建三维时频角空间，有效分离密集分布和交叉分量的时变特征。该方法将同步压缩变换（SST）与频率-角度域结合，实现多分量信号的非迭代自适应同步增强，在机械振动信号处理中展现更高能量聚集度和更清晰的瞬时频率（IF）轨迹提取能力。

　　

Highlight

本研究创新性地提出频率-角度自适应同步解调（FAASD）技术，通过构建三维时频角（T-F-A）空间，为复杂多分量信号的时变特征提取提供了全新视角。该方法巧妙利用频率值与角度参数的差异，实现了对密集分布和交叉频率轨迹的有效分离。

Section snippets

Review of GDT（广义解调变换）

GDT（广义解调变换）与STFT（短时傅里叶变换）的核心区别在于基函数的适应性：STFT采用固定频率基函数（图1a），而GDT通过解调因子（DFS）动态匹配信号时变特征（图1c）。然而传统GDT在多重信号成分同步增强方面存在局限。

The Proposed FAASD（频率-角度自适应同步解调）

FAASD通过引入角度维度构建三维解析空间，从频率-角度域（FAD）视角实现多分量信号的同步解调。该方法无需迭代计算即可完成复杂信号的自适应匹配，显著提升时频分辨率。

Experiment Verification（实验验证）

通过三组实验信号对比分析表明，FAASD在经典和先进时频分析方法中展现出最优的时变特征增强能力，特别适用于变转速工况下的机械振动信号处理。

Conclusion（结论）

FAASD通过角度维度确保基函数与不同频率分量瞬时频率（IF）轨迹的精准匹配，在三维空间中实现信号能量的高效聚集。该方法为具有非比例多分量特征的复杂信号处理提供了创新解决方案。