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Applications of an Improved Time-Frequency Filtering Algorithm to Signal ReconstructionAplicaciones de un algoritmo mejorado de filtrado tiempo-frecuencia a la reconstrucción de señales

Resumen

El método de representación tiempo-frecuencia por transformada de Fourier en tiempo corto (STFT-TFR) degenera, y el correspondiente método de filtrado tiempo-frecuencia por transformada de Fourier en tiempo corto (STFT-TFF) falla en un entorno de ruido de distribución estable α. En este artículo se propone una transformada de Fourier en tiempo corto de orden bajo fraccional (FLOSTFT) que aprovecha el momento de orden p fraccional para un entorno de ruido de distribución α estable, y se presenta el algoritmo de representación tiempo-frecuencia FLOSTFT (FLOSTFT-TFR) correspondiente. Se estudia la formulación vectorial de los métodos FLOSTFT y FLOSTFT inverso (IFLOSTFT) y se propone un método de filtrado tiempo-frecuencia FLOSTFT (FLOSTFT-TFF) que aprovecha los espectros localizados tiempo-frecuencia de la señal en el dominio tiempo-frecuencia. Los resultados de la simulación muestran que, empleando el método FLOSTFT-TFR y el método FLOSTFT-TFF con una función de peso adaptativa, la distribución de tiempo-frecuencia de las señales puede obtenerse mejor y la región localizada de tiempo-frecuencia de la señal puede extraerse eficazmente del ruido de distribución α estable, y también puede restaurarse la señal original empleando el método IFLOSTFT. Sus resultados son mejores que los de los métodos STFT-TFR y STFT-TFF, y los MSE son menores en diferentes casos de α y GSNR. Por último, aplicamos los métodos FLOSTFT-TFR y FLOSTFT-TFF para extraer las características de fallo de la señal de fallo de la pista exterior del rodamiento y restaurar la señal de fallo original a partir del ruido de distribución estable α; los resultados experimentales ilustran su rendimiento.

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