RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Проблемы управления // Архив

Пробл. управл., 2025, выпуск 3, страницы 15–27 (Mi pu1388)

Математические проблемы управления

Оценка фундаментальной частоты вально-лопастного ряда с применением преобразования Гильберта и автокорреляции

О. В. Бабиков, В. Г. Бабиков

Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН, г. Москва

Аннотация: Задача оценки фундаментальной частоты ряда гармоник встречается во многих областях науки и техники. Так, в задачах вибрационной диагностики требуется, например, оценить износ подшипников, что определяется по смещению основания ряда гармоник. При обработке аудиосигналов задача оценки основной частоты связана с автоматической настройкой инструментов. В задаче синтеза речи фундаментальная частота определяет высоту звука. При распознавании речи частота основного тона является важным информационным признаком. В радиотехнике эта задача решается в целях восстановления сигнала, фильтрации и декодирования. В биомедицинской инженерии при анализе ЭКГ, ЭЭГ, голоса, дыхания по основной частоте диагностируются патологии, например, аритмии. В задачах обнаружения и классификации морских судов важнейшим информационным критерием является основание вально-лопастного ряда. В данной работе предлагаются новые подходы для оценки фундаментальной частоты в условиях сильного шума. В целях снижения ошибок предлагается применять метод периодограмм, фильтрацию, автокорреляцию, преобразование Гильберта. Стоит также отметить, что качество оценки основной частоты ряда гармоник в условиях повышенного шума значительно возрастает при подборе оптимальных параметров: размера временно́го окна, параметров фильтрации, интервала спектра для автокорреляции, количества автокорреляций.

Ключевые слова: дискретное преобразование Фурье, автокорреляция, преобразование Гильберта, фундаментальная частота.

УДК: 681.5.015.4

Поступила в редакцию: 15.04.2025
Исправленный вариант: 05.06.2025
Принята в печать: 25.06.2025


 Англоязычная версия: Control Sciences, 2025:3, 12–23 (PDF, 1700 kB)


© МИАН, 2026