Abstract: H. He, X. Zhang, X. Wang (2019)

Nonstationarity is an important characteristic to represent the randomness and the variability of engineering signal, and its quantification and evaluation is the effective basis for signal analysis and pattern recognition. The typical calculation algorithms of the global non-stationary and local non-stationary are demonstrated and compared. Based on moving statistical analysis, the concept and algorithms of moving mean value, moving variance and moving variation coefficient are proposed, in order to fully characterize the varying details in time domain and the diversity of different signals. By the nonstationarity analysis of different mechanical fault signals and ECG signals, the evaluation capability and applicability of different algorithms are analyzed and compared. The results indicate that in the evaluation method of nonstationarity, the moving statistics method has outstanding theoretical foundation, precision and stability.

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Evaluation and Comparison of Nonstationary Signals Based on Moving Statistical Characteristics