基于相位的視頻振動(dòng)分析技術(shù)研究.pdf

1、結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)在保障基礎(chǔ)設(shè)施正常運(yùn)行、避免財(cái)產(chǎn)損失和安全事故等方面具有重大意義。視頻信號(hào)處理是非接觸式測(cè)量的一種重要方法，通過(guò)圖像信號(hào)可以大范圍的獲取振動(dòng)信號(hào)，并且可以避免負(fù)載效應(yīng)?；谙辔坏囊曨l振動(dòng)分析技術(shù)是一種新的振動(dòng)測(cè)量技術(shù)，可以將人眼不易察覺(jué)的振動(dòng)放大，并將其可視化，在模態(tài)分析及振動(dòng)測(cè)量上有顯著的效果。本文深入研究了基于相位的視頻振動(dòng)分析技術(shù)。
　　首先，本文介紹了結(jié)構(gòu)損壞的危害，分析了多種非接觸式測(cè)量方式，以及說(shuō)明了在各域

2、上處理采集到的信號(hào)的方法。隨后，介紹了傳統(tǒng)歐拉線性放大技術(shù)，基于相位的視頻振動(dòng)分析技術(shù)以及視覺(jué)麥克風(fēng)技術(shù)。
　　其次，針對(duì)在非平穩(wěn)和強(qiáng)噪聲情況下，傳統(tǒng)視頻振動(dòng)處理技術(shù)難以提取視頻信號(hào)中的目標(biāo)信號(hào)的缺點(diǎn)，提出了一種基于主成分分析及參數(shù)化時(shí)頻分析的濾波方法。首先利用復(fù)數(shù)金字塔處理將圖像分為幅值信號(hào)和相位信號(hào)，隨后通過(guò)主成分分析對(duì)相位信號(hào)進(jìn)行降維處理，對(duì)降維信號(hào)做時(shí)頻分析，提取其中的非平穩(wěn)信號(hào)。不僅重構(gòu)的信號(hào)在時(shí)頻域上具有良好的特性，且

3、算法運(yùn)算量也大大降低。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在非平穩(wěn)強(qiáng)噪條件下，相比于傳統(tǒng)方法在信號(hào)提取方面具有明顯優(yōu)勢(shì)。
　　最后，本文對(duì)基于相位的視頻處理技術(shù)中模態(tài)分離問(wèn)題進(jìn)行了研究。在復(fù)數(shù)金字塔的基礎(chǔ)上提出基于變分模態(tài)分解和獨(dú)立成分分析的無(wú)監(jiān)督模態(tài)分離算法。在之前的算法上，利用變分模態(tài)分解方法對(duì)降維后的信號(hào)進(jìn)行分離，將信號(hào)的主要頻率成分提取并減少了噪聲的干擾，之后將各分量信號(hào)通過(guò)獨(dú)立成分分析，提取并選擇出各階模態(tài)信號(hào)。利用懸臂梁實(shí)驗(yàn)視頻對(duì)算法進(jìn)行驗(yàn)