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本发明属于跳频信号参数估计领域，提供基于最大熵二值化时频图和ABF‑YOLOv5s的跳频信号参数估计方法，包括以下步骤：先获取跳频信号，分别进行短时傅里叶变换和最大熵二值化处理，得到最大熵二值化时频图；再将最大熵二值化时频图输入到ABF‑Yolov5s模型中，得到跳频信号位置信息：最后根据跳频信号位置信息和时频参数的对照关系，进行跳频信号的周期估计和频率估计。本发明在ABF‑Backbone部分引入ASPP模块和BOT3模块，在ABF‑Neck部分引入BiFPN模块，能在低信噪比下提高跳频信号周期估计和频率估计的精度，具有较好的鲁棒性。

本发明公开了一种基于实值ESPRIT的电机故障在线检测方法及系统，属于电机故障检测技术领域，包括步骤1：采集电机定子电流数据i(n)。步骤2：利用Hilbert变换构造解析信号y(n)。步骤3：获取电流信号矩阵Y。步骤4：定义实值化矩阵QM，构造实值信号矩阵Y。步骤5：计算信号子空间的Us，利用Us构造矩阵H。步骤6：奇异值分解H，并根据求得的特征值估计信号频率。步骤7：判断电机是否发生故障。本发明与现有方法相比，可以显著降低计算量，更快发现电机故障，具有高可靠性和高灵敏性等优点。

本发明请求保护一种基于时频分析和瞬时频率曲线拟合的高阶PPS信号参数估计方法，属于信号处理技术领域。该方法先将接收到的高阶PPS信号进行采样处理，通过平滑伪Wigner‑Ville变换来抑制时频交叉项干扰，然后将得到的时频分布通过提取极大值的方法获取信号的瞬时频率，并利用最小二乘法进行瞬时频率曲线拟合，同时进行曲线拟合阶数的判定，通过多组试验可实现高阶PPS信号参数精确估计的目的。本方法能有效抑制高阶PPS信号的交叉项干扰，在低信噪比下估计出未知阶次的PPS信号相位参数，具有较好的参数估计性能，克服了传统方法受时频交叉项干扰的影响，对非平稳信号的后续处理以及特征分析具有重要意义。