小波包信号提取算法及其在识别磨煤机煤位敏感声频段中的应用

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利用小波包将信号按任意时频分辨率(满足测不准原理)分解到不同频段的特点,本文提出了基于“能量——频段”的磨煤机煤位敏感声频段的识别方法——小波包信号特征提取算法、通过对不同煤位时磨煤筒体机声辐射信号的小波包分解和各个频段上分解信号的特征量提取,确定了磨煤机简体煤位敏感声频段。 Using the wavelet packet to decompose the signal into different frequency bands according to any time-frequency resolution (to meet the principle of uncertainty), this paper presents a method to identify coal-sensitive acoustic band of coal mill based on “energy-band” Based on the wavelet packet decomposition of acoustic emission signals of coal mill barrel with different coal seams and the feature extraction of the decomposed signal in each frequency band, the simplified coal-bit sensitive acoustic band of coal mill was determined.
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