MEM在铁路UM2000轨道电路信号接收中的应用

最大熵法(MEM)是一种常用的现代谱估计法,它与经典谱估计法相比,分辨率比较高.UM2000是法国应用于高速铁路中的一种数字编码轨道电路,其信号特点是频率间隔比较小,所以要求其频谱的分辨率高,同时实时性要好.本文研究了用MEM在UM2000轨道电路信号分析中的应用.     

基于最大熵谱估计的超声检测回波频谱分析

最大熵谱与传统FFT谱比较具有谱线平滑、分辨率高等优点.论述了最大熵谱估计的原理、方法及其在复合材料粘接质量超声检测中的应用.研究中采用最大熵谱法对回波信号进行频谱估计,确定回波中心频率,进而利用谱移法根据中心频率变化幅度判断界面的粘接质量.实验结果表明将最大熵谱估计用于复合材料粘接质量超声检测回波的处理中,更有利于缺陷特征的提取及检测水平的提高.     

最大熵谱的振幅谱和相位谱计算

最大熵谱估计是高分辩率的现代谱估计方法,它有着传统谱估计方法不可比拟的优越性。但最大熵谱估计中振幅失真,使它的应用受到很大限制。本文着重介绍了运用准确最小二乘法计算最大熵谱信号的最佳频率成分,再利用三角函数回归法求取原始信号的真实振幅谱和相位谱。对最佳频率成分位置的确定,采用-种既简便又准确的方法,比前人的方法更为优越。     

熵谱估计中的信号模型问题

系统讨论了最大熵谱分析法（ＭＥＭ）Ⅰ和Ⅱ及Ｓｈｏｒｅ和 Ｔｚａｎｎｅｓ的最小交叉熵 谱法（ＭＣＥＭ）的信号模型，使之对这些熵谱估计的信号模型及相互关系更加清楚， 并便于进行其谱估计。     

基于Burg改进算法的风切变风速估计

在对风切变风速进行估计时,基于频域的风速估计方法可以获得更多的谱特征参数估计值,但经典的频域谱估计的频率分辨率低、方差大.针对传统的基于频域谱估计方法存在的问题,提出一种基于Burg改进算法的风切变风速估计方法.Burg谱估计的频率分辨率高于经典谱估计,但当雷达回波周期数较少即短序列条件下会出现谱峰分裂和偏移产生谱估计误差.分析表明,Burg算法估计AR模型系数的误差是导致频谱分裂和偏移的主要原因.改进Burg算法中,多段回波数据积累和原Burg算法联合估计AR模型系数,减小系数误差,提高谱估计精度.该算法继承了原Burg算法能够获得高的频率分辨率和小方差的优点.仿真结果表明,在模型阶数选取适当的情况下,对短序列回波信号进行风速估计,相比于经典的FFT算法和Burg算法,改进谱估计方法达到了Burg谱估计的分辨率和FFT谱估计的准确性.     

非平稳信号的时变自回归建模及其在轴承故障诊断中的应用

基于时变自回归（TVAR）方法实现了非平稳随机信号的参数化建模,提出采用最小信息准则确定模型阶数．通过多分量线性调频仿真信号的时变谱估计,表明该方法分辨率高,没有交叉项的干扰,计算速度快．在仿真分析的基础上,应用参数化时频谱和BP神经网络方法进行滚动轴承故障信号的分类和辨识,并基于能量法对时频图进行特征提取．分析结果表明,时变自回归方法的拟合精度高,能有效提取轴承故障信号特征,同时结合神经网络能对故障进行准确诊断．     

基于数据外推的限带信号最大似然谱估计

针对高距离分辨率雷达应用背景,提出了一种在数据外推的基础上运用最大似然准则对限带信号的频谱进行估计的新方法(DE-ML).该方法首先根据常规DFT分析获得限带信号的频谱范围,然后对频域高采样率离散频谱进行最大似然估计.理论分析和实验结果表明,该方法与常规的DFT方法相比,具有更好的分辨性能;与一般的超分辨伪谱估计方法相比,具有更好的幅度估计性能以及抗噪声能力;与现有的数据外推谱估计方法相比,所需的运算量更少.     

多信号最小距离谱分析

本文提出了能同时估计多个功率谱的多信号最小距离谱分析方法,只要这些信号的先验谱以及它们的自相关函数的和已知。此方法的一个可能应用是分别估计信号和加性噪声的功率谱。本文推导了多信号最小距离谱分析的有关公式,并把多信号最小距离谱与单信号最小距离谱,多信号最小交叉熵谱作了比较,证明了多信号最小距离谱的存在性、唯一性等性质。本文的例子说明了用本文方法进行谱估计的特性。     

心率变异性现代谱估计对不同年龄段正常人的分析

比较了经典谱估计与现代谱估计在心率变异性分析中的应用,指出了经典谱估计具有频率分辨率低和旁瓣泄漏的固有缺点,采用以自回归模型为代表的现代谱估计对心率变异性信号特别是短时心率变异性信号分析具有优越性,并对不同年龄段正常人的心率变异信号进行了分析和比较,分析结果表明:自回归模型功率谱估计在心率变异性分析中的有效性优于当前所使用的传统谱估计方法;随着年龄增长,HRV信号总能量及各频段能量明显减少.     

非均匀DFT频谱泄漏抑制方法研究

针对不规则采样信号的谱估计问题,提出一种非均匀离散傅里叶变换频谱泄漏抑制方法,通过迭代非线性估计实现了非均匀采样信号离散傅里叶变换的计算.进行了数值计算试验,并给出了缺失数据重建的应用实例.计算结果表明,该方法能有效抑制非均匀离散傅里叶变换结果中的频谱泄漏,提高DFT频谱的分辨率.     

基于Burg法AR模型谱估计的涡街流量计旋涡脱落频率提取

为了从含噪信号中准确高效地提取出旋涡脱落频率,采用基于Burg算法的AR模型谱估计对测量介质为水、流量范围为3～35 m3/h的涡街流量计输出信号进行分析,讨论AR模型阶次对旋涡脱落频率估计性能的影响,建立频率相对误差小于3％的AR模型最小阶次与旋涡脱落频率的拟合关系式.结果表明,基于Burg算法的AR模型谱估计对涡街流量计旋涡脱落频率的提取精度较高;AR模型的阶次对Burg算法的谱估计精度和计算效率有重要影响,应选用匹配的AR模型阶次对涡街流量计输出信号进行估计;AR模型最小阶次随旋涡脱落频率的增大而减小.     

一种基于小波包熵的频谱检测算法

为了解决能量检测算法在低信噪比条件下频谱检测性能差的问题,提出了一种基于小波包熵的频谱检测算法.首先采用小波包变换对接收信号进行多层分解,并计算最后一层各节点的重构信号;然后计算各个节点重构信号的小波包熵值;最后选取熵值最小的重构信号作为检测信号进行能量检测.理论分析及仿真结果表明,在低信噪比情况下,该算法可以有效地抑制噪声影响,提高频谱检测性能.     

无砟轨道电路传输距离分析

在实际应用中无砟轨道电路凭借其高稳定性、强耐久性、寿命周期长等特点成为了目前国际上轨道电路发展的一个重要趋势。但是无砟条件下钢筋混合网的交叉接触,产生电磁涡流,影响了轨道电路信号的传输距离。根据无砟轨道电路特有的钢筋网络结构,并结合秦沈客运专线的实际数据,验证模型的真确性。然后对无砟条件下的传输长度进行定量分析。结果表明在30 cm范围内,为了使得传输距离增加,可以适当地增加钢轨和钢筋网络之间的高度。而且针对频率对轨道电路的影响做了分析,由于降低频率会使得轨道电路抗干扰能力下降,同时会引起接收端和发送端性能的变化。因此降低频率的方法在目前的条件下并不可行。     

NLMS算法在轨道电路信号解调中的应用

针对目前轨道电路FSK信号解调中传统解调方法解调精度不足的问题,在对自适应滤波理论研究的基础上,提出采用基于NLMS算法的自适应滤波模块,利用传统频谱分析法得出轨道电路FSK信号的载频信息作为自适应滤波模块的期望信号,通过提取其中一个载频分量从而还原调制方波,经过计算后得出调制频率,实现信号的解调。仿真结果证明NLMS算法不仅实现了轨道电路FSK信号高精度的解调,并且解决了传统LMS算法在轨道电路FSK信号解调中收敛速度慢的缺陷,具有良好的抗噪性能。     

提高线性调频连续波探地雷达厚度检测分辨率的信号处理方法

线性调频连续波探地雷达 (LFMCWGPR)用于检测路面厚度时要具有较高的垂向分辨率 ,而由于经典谱估计法固有的缺点 ,限制了分辨率的提高。利用Burg最大熵法和修正协方差法对探地雷达信号进行了处理 ,计算机模拟和室内实测信号处理的结果表明 ,这两种方法均能有效地提高LFMCW探地雷达的分辨率 ,使功率谱的主瓣变窄、旁瓣幅度降低。在对计算量无严格要求的情况下 ,修正协方差法的功率谱估计效果更好 ,它能克服使用Burg最大熵法出现的谱峰频率偏移和谱峰分裂的缺点。     

心音信号的短时傅立叶变换分析

心音信号是一种典型的非平稳信号,短时傅立叶变换(STFT,又称窗口傅立叶变换)是用于对非平稳信号进行时频分析的有效工具.在用STFT分析心音信号时,窗口宽度的选择是非常重要的.一方面,要使用尽可能窄的窗口来保证信号的局部平稳性,另一方面,要选用较宽的窗口来提高频率分辨率.如何处理这一矛盾就成了问题的关键.通过调整滑动时间窗的宽度,达到了比较满意的效果.首先用窄时间窗进行分析,频谱图具有高时间分辨率,得到了心动周期等时域特征参数.进而逐渐加宽时间窗,最后得到高频率分辨率的频谱图,可以看出各心音成分的频谱特征.实验结果表明,不同时频尺度的STFT分析可以很好地描述正常心音信号的时域和频域特征.     

音频信号分析仪的设计

本文以单片机为基础,利用离散傅里叶变换(DFT)对音频信号进行频谱分析。系统主要由音频信号放大、A/D转换、频谱分析、结果显示等部分组成。频谱频率分辨率为20Hz,频谱测量频率范围为20Hz～10000Hz。     

提高线性调频连续波探地雷达厚度检测分辨率的信号处理方法

线性调频连续波探地雷达（LFMCW GPR）用于检测路面厚度时要具有较高的垂向分辨率，而由于经典谱估计法固有的缺点，限制了分辨率的提高。利用Burg最大熵法和修正协方差法对探地雷达信号进行了处理，计算机模拟和室内实测信号处理的结果表明，这两种方法均能有效地提高LFMCW探地雷达的分辨率，使功率谱的主瓣变窄、旁瓣幅度降低。在对计算量无严格要求的情况下，修正协方差法的功率谱估计效果更好，它能克服使用Burg最大熵法出现的谱峰频率偏移和谱峰分裂的缺点。     

一种改善AR谱估计性能的分频段方法

本文研究了一种改善AR谱估计的有效和实用的方法,即在固定分辨率的情况下降低AR模型阶次,或在阶次一定(或降低)的情况下改进其谱估计分辨率的方法.该方法是通过对数据序列的频带进行限制,以减小分析频带外的噪声能量和通过选抽降低原序列采样率来实现的.仿真结果和实例表明,该方法对于宽带信号的AR谱估计是十分有效的.     

基于声发射技术的液固体系颗粒粒径测量

基于声发射技术的颗粒测量方法具有非侵入、安装便利、可实时在线测量等优点.搭建了一套液固体系声发射信号测量装置,采用宽带声发射传感器和高速采集卡采集水-玻璃微珠的液固体系声发射信号.运用Welch算法计算3种粒径的玻璃微珠的功率谱估计,结果表明:不同粒径下,两相体系中玻璃微珠的质量浓度均和功率谱估计面积有良好的线性关系,且就粒径和质量浓度相较而言,颗粒粒径对功率谱估计的影响更大;利用FLUENT软件模拟计算出颗粒碰撞壁面的速度,通过对基于Hertz-Zener理论的预测频谱和实测信号功率谱估计的分析比较,采用最小二乘方法估算出玻璃微珠的粒径,其结果和实际平均粒径较为接近,表明该方法用于颗粒粒径测量的可行性和有效性.