An instantaneous frequency analysis is a technique to examine a signature for the rotating machinery if the signal has several transitions within a cycle. This paper discusses the conditions of existing negative frequency components in the instantaneous frequency. By using a signal consisted of two frequency components, the instantaneous frequency analysis is conducted while the amplitude ratio between two frequency components has been changed. The analysis shows that, depending on the amplitude ratio, the instantaneous frequencies have averaged, zero-valued, or negative components. It turns out that the negative-valued instantaneous frequencies, which have been regarded as the noise effect, are the consequence of the calculation process for the multisignal components. The criteria of existing the negative values in instantaneous frequencies is given in terms of the relative amplitude ratio and the frequency difference. Especially when the amplitude ratio approaches to 1, the instantaneous frequency fluctuates ${\pm}\infty$ in theory, which implies that instantaneous frequency has unstable region around the amplitude ratio, 1.Also, as the frequency difference between major signal components is increased, the region of existing negative instantaneous becomes broader. In an instantaneous frequency analysis, therefore, a narrow band analysis is suggested, with extreme care if the amplitude ratio approaches to 1. In this paper, a vibration signal monitored from a rotating machinery is also examined as an application example in order to show the existence of negative instantaneous frequencies components.
Time-frequency representation reveals some useful information about instantaneous frequency, instantaneous bandwidth and boundary of each AM-FM component of a speech signal. In many cases, the instantaneous frequency of each component is not constant. The variability of instantaneous frequency causes degradation of resolution in time-frequency representation. This paper presents a method of adaptively adjusting the transform kernel for preventing degradation of resolution due to time-varying instantaneous frequency. The transform kernel is the form of frequency modulated function. The modulation function in the transform kernel is determined by the estimate of instantaneous frequency which is approximated by first order polynomial at each time instance. Also, the window function is modulated by the estimated instantaneous. frequency for mitigation of fringing. effect. In the proposed method, not only the transform kernel but also the shape and the length of. the window function are adaptively adjusted by the instantaneous frequency of a speech signal.
Although a frequency analysis by FFT algorithm has been widely used in the vibration community, this approach has somewhat limited features when an analysist want to see the details of frequency trends because FFT shows only energy contents along frequencies. So the concept of instantaneous frequency that represents the dominant frequency component at each time needs to be introduced. In this paper, to get the instantaneous frequency, two methods are used. Methods using Hilbert transform and evolutionary spectrum are those. One of the problems of estimating instantaneous frequency using Hilbert transform is that it is normally very sensitive to signal to noise ratio(SNR) because of the differentiation. Moving window is applied on the estimation of instantaneous frequency, and instantaneous frequency histogram are used to handle this problem and proved to be very effective. Computer simulations for various signals have been done to understand the characteristics of instantaneous frequency. The usefulness of signal analysis using instantaneous frequency was tested by three simple experiments, which were engine experiment, beam experiment, and car door experiment. The instantaneous frequency analysis is found to be a useful technique to analyze the signals that have time varying frequencies.
A Vowel of speech signals are multicomponent signals composed of AM-FM components whose instantaneous frequency and instantaneous amplitude are time-varying. The changes of emotion states cause the variation of the instantaneous frequencies and the instantaneous amplitudes of AM-FM components. Therefore, it is important to estimate exactly the instantaneous frequencies and the instantaneous amplitudes of AM-FM components for the extraction of key information representing emotion states and changes in speech signals. In tills paper, firstly a method decomposing speech signals into AM - FM components is addressed. Secondly, the fundamental frequency of vowel sound is estimated by the simple method based on the spectrogram. The estimate of the fundamental frequency is used for decomposing speech signals into AM-FM components. Thirdly, an estimation method is suggested for separation of the instantaneous frequencies and the instantaneous amplitudes of the decomposed AM - FM components, based on Hilbert transform and the demodulation property of the extended Fourier transform. The estimates of the instantaneous frequencies and the instantaneous amplitudes can be used for modification of the spectral distribution and smooth connection of two words in the speech synthesis systems based on a corpus.
The instantaneous frequency gives a frequency value at a time instance. Thus, it is natural to use the instantaneous frequency for detecting disturbances of voltage signal in power line. Various instantaneous frequency estimators are introduced. By applying to different types of disturbed signals, we show the estimators' ability to classify flickers. Also, the computational costs are compared between different instantaneous frequency estimators. The Prony's method (PRONY) and the modified covariance method (MCOV) need relatively smaller amount of calculation than the Teaser-Kaiser energy operator based estimator (DESA II). For an AM-FM modulated signal, the tracking performance of different instantaneous frequency estimators is also compared. Through simulation, it is shown that MCOV produces less variant frequency estimation values than DESA II and PRONY method.
Modulated components of a speech signal are frequently used for speech coding, speech recognition, and speech synthesis. Time-frequency representation (TFR) reveals some information about instantaneous frequency, instantaneous bandwidth and boundary of each component of the considering speech signal. In many cases, the extraction of AM-FM components corresponding to instantaneous frequencies is difficult since the Fourier spectra of the components with time-varying instantaneous frequency are overlapped each other in Fourier frequency domain. In this paper, an efficient method decomposing speech signal into AM-FM components is proposed. A variable bandwidth filter is developed for the decomposition of speech signals with time-varying instantaneous frequencies. The variable bandwidth filter can extract AM-FM components of a speech signal whose TFRs are not overlapped in timefrequency domain. Also, amplitude and instantaneous frequency of the decomposed components are estimated by using Hilbert transform.
The fundamental frequency of the voiced speech is estimated using the instantaneous frequency based on the symmetric higher order differential energy operator. The instantaneous frequency based on the symmetric higher order energy operator shows better frequency estimation result since it is aligned to the time instance of the signal. The speech is pre-processed by a lowpass filter to remove higher frequency components. Then, it is processed by the instantaneous frequency to obtain the fundamental frequency estimates. The symmetric higher order energy operator has been used as an indicator to determine the voiced/unvoiced speech. The fundamental frequency estimates are further processed by a moving average filter to obtain the monotonically changed estimates. The obtained fundamental frequency estimates have been compared with the spectrogram of the speech to confirm its accuracy.
When a vibration data for a rotating machine such as a pump or a compressor is concerned, the frequency fluctuation of the energy contents at an instant time may provide useful information on understanding the vibration characteristics of the rotating machinery, rather than the averaged energy distribution along the frequency axis. Especially, when a periodic signal has different spectral contents, the approach to use the averaged frequency distribution, called the normal frequency analysis, may not be appropriate to extract vibration source characteristics of the structure. This paper introduces a way to analyze the signal based on an instant time. In order to evaluate the performance of the various approach, the investigatation compares three different algorithms which are frequently implemented in the instantaneous frequency analysis. Also for the noise effect embodied in the true signal, various cases for different SN ratio have been examined. The result shows that the noise level is crucial to evalute the instantaneous frequency analysis. In order to implement the instantaneous frequency analysis, the extraction of the relevant information from the measured signal should have the high S/N ratio, i, e., 40 dB or above.
Instantaneous frequency of doppler signals is used to get the information of the relative velocity and the miss distance between a missile and a corresponding target. In this paper, we have performed time-frequency analysis and instantaneous frequency estimation with Short Time Fourier Transform(STFT), Wigner Ville Distribution(WVD) and Continuous Wavelet Transform(CWT) about the doppler signals generated by moving targets. Performance evaluation was performed using simulated doppler signals generated by a single moving target and two moving targets. From the results of the time-frequency analysis, we found that WVD method was the most efficient instantaneous frequency estimator among the three methods. But in case of two moving targets, WVD method got cross talks and CWT method got oscillation when two doppler frequencies were close to each other.
비선형적인 위상 변화를 지닌 비정상(non-stationary)신호는 레이더, 통신, 지질탐사, 음향, 생체공학 응용등 여러 분야에서 쉽게 접하는 신호이다. 비정상 신호는 일반적으로 시간의 변환에 따라 신호의 스페트럼 특성이 변화하는 신호를 의미하며, 순간 주파수는 신호의 특정시간에 해당하는 신호성분의 주파수를 의미한다. 따라서 열거한 레이더, 음향, 생ㅊ신호등에 있어서 순간 주파수는 신호의 물리적 특성을 파악하기 위한 중요한 변수이다. 이 논문에서는 연속 웨이브렛 변환을 이용한 비정상 신호의 순간 주파수를 결정에 대하여 연구하였고, 기존의 방법과 비교하였다. 신호에 잡음이나 여러 가지의 주파수가 중첩되어 있는 경우, 기존에 방법들로서는 정확한 순간 주파수를 결정할 수 없는 반면, 웨이브렛 변환을 이용한 경우, 신호의 성분에 관계없이 상당히 정확한 순간주파수를 결정할 수 있음에 대하여 설명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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