非平稳信号与周期功率谱

首先引入了周期相关和周期功率谱（简称周期谱）的概念，并把它们用于振幅调制（ＡＭ）和正交振幅调制（ＱＡＭ）信号的时间平均功率谱的推导。得到了精确的功率谱公式，适合于基带调制信号是非平稳的情况。假设基带信号平稳，则公式可以简化为一般通信教科书中的常见形式。     

过抽样OFDM信号的周期平稳特性分析

基于无线移动衰落信道下的OFDM系统传输模型和信号周期平稳特性理论,通过计算接收序列的周期自相关函数,证明了过抽样的OFDM系统接收序列的周期平稳特性,为基于周期平稳特性的信号处理算法设计提供理论支持.理论分析和仿真结果显示,衰落信道下,过抽样的OFDM系统接收序列具有周期平稳特性,其循环周期为一个OFDM符号长度的Q倍,其中Q是过抽样因子.     

周期平稳故障信号分析

针对周期平稳故障信号的特点,给出了时域、频域、时频域分析以及统计理论分析方法.首先,利用周期平稳信号的特点,采用季节性模型,对周期平稳信号进行建模,并作预测预报;其次,采用循环平稳度、循环相关谱等周期平稳信号的特征量有效地获取其他方法难以获得的信息;通过实例给出了进化谱理论及其应用方法,结果表明进化谱在故障诊断中有着较好的分析作用;最后,采用时频域分析较好地分析出非平稳信号的各种尺度信号的特征.     

漏缺数据平稳时间序列下的谱密度估计

在天文学和医学领域,非均匀抽样数据的谱什计已获得广泛研究.这些研究通常是在周期性的探测和决定性的信号环境里进行的.本文从另外的角度考虑估计漏缺数据平稳时间序列的谱密度,提出了一种渐近无偏的估计方法.使用模拟方法把它与古典周期图、LOMB周期图以及基于SVD的周期图进行对比,结果显示这种新方法很大程度上降低了偏差.     

非零均值乘法噪声背景下二维谐波自耦合分析

利用二维循环统计量方法对二维平稳乘性噪声与二维平稳加性噪声共存情况下的二维谐波的自耦合问题作了分析。定义了二维时间平均多矩谱和二维比例多周期图算法，运用该算法讨论了二维谐波频率对的^阶自耦合问题。以提取出2次及3次耦合信号中参与自耦合频率为例进行了仿真实验，结果表明：该算法能有效地提取出耦合信号中参与自耦合的频率。     

基于二阶循环统计量的LMS算法

证明了二阶周期平稳随机信号通过线性时不变系统后，仍是二阶周期平稳随机信号，且循环频率不变。定义了基于二阶周期自相关函数的误差准则，给出了新的LMS算法，并讨论了新算法的性能。仿真结果表明，在收敛速度和抗噪声方面，新算法的性能有一定提高。     

平稳随机信号的最优预测

平稳随机信号的最优预测应用很广泛。本文研究了自相关函数与功率谱同平稳信号模型的等价转换关系，推导了带白噪声干扰的平稳信号模型的阳优预测公式，从而得出求解维纳预测滤波的一种新方法。     

反混叠离散时间时频分布

Ｃｏｈｅｎ类双线性时频分布作为一种有力的非平稳信号解析工具，得到日益广泛的应用，该文引入了一种新的双线性离散时间时频分布，与原有的利用解析信号方法相比，它利用信号全部局部自相关信息，从而在不必计算解析信号的情况下，解决了按一倍Ｎｙｑｕｉｓｔ率对原始信号抽样时其时频分布产生混叠的问题，并且讨论了新方法的性质及其核函数应满足的条件。     

广义循环平稳随机过程的定义及其性质

循环平稳信号作为一种特殊的非平稳信号，有着广泛的应用前景。首先给出了广义循环平稳随机过程的定义，在此基础上证明了广义循环平稳随机过程的和、差、均方极限、均方导数仍为广义循环平稳随机过程；其次讨论了广义循环平稳过程的均值和自相关函数的周期遍历性，这一性质在处理实际问题时非常有用。     

基于希尔伯特-黄变换周期平稳类微弱故障信号检测

在希尔伯特黄变换可以将振动信号分解为有限的模式函数的基础上,针对周期平稳类微弱故障信号难以检测到的问题,对信号进行经验模式分解,然后对本征模式函数进行希尔伯特变换;接着通过希尔伯特谱对多频信号中的弱信号和仿真齿轮裂纹弱故障信号分析,得出多频信号中弱信号成分和其时间分布以及调相频率;最后分析滚动轴承损伤弱故障,从希尔伯特谱中可以分析时频和振动量的分布情况,进而提取故障特征,分析出故障;表明希尔伯特谱对周期平稳类微弱故障信号具有一定的分析能力.     

基于改进循环谱的直扩信号检测方法研究

基于循环谱理论,根据直扩信号与平稳噪声具有不同的谱相关特性,可对直扩信号进行检测,分析循环谱包络在循环频域——谱频域上的分布,能实现载频及伪码速率的参数估计。在有限时间条件下,为实现更低信噪比情况下的信号检测,提出了集平均的频域平滑循环周期图的改进算法,避免了多维搜索,并对算法进行抗噪声性能及统计特性分析,理论表明具有进一步的抑制噪声水平。通过计算机仿真,说明了此法能在低信噪比情况下实现参数估计,并分别证明了数据长度及平滑点数对实验数据的影响,验证了理论分析的正确性。     

旋转机械故障诊断的11/2维循环谱分析方法

首先介绍了谱相干及高阶循环累积量谱的定义,说明了高阶循环累积量谱具有的抑噪和相位保留的能力.但由于高阶循环累积量谱分析需要更长的时间序列,因此本文从循环谱相干定义出发,提出了利用1 1/2维循环谱区分线性与非线性特征的方法.指出1 1/2维循环谱分析方法,不仅保留了高阶循环累积量谱的抑制噪声、提取非线性耦合特征和分离循环平稳分量与平稳分量的能力,而且减少了所需时间序列长度,提高了监测的实时性,最后以非线性平方相位耦合信号和轴承故障信号为例进行了仿真验证.     

平稳过程采样定理的一个注记

平稳过程采样定理是随机过程中的一个重要定理.其将平稳过程离散表示的思想方法在理论上有重要意义,在实际工作中有广泛的应用.文章在证明了一个变差理论中的一个重要引理的基础上,利用谱分解的方法,证明了具有有界谱的平稳随机过程,在任何有限的时间区间内可以被离散地表示,不仅是在均方收敛意义下成立,而且这种均方收敛是关于时间t是一致地成立的.     

一种基于线性正则变换域功率谱的信号检测方法

本文通过信号利用线性正则变换域功率谱,进行了参数估计和信号检测.作者首先分析了随机信号通过LCT域滤波器的统计特性,得到了输入输出随机信号的均值关系,输入、输出随机信号之间相关函数之间的关系,同时,定义了线性正则变换域功率谱,进一步研究了在线性正则变换域中,输入输出信号的相关函数与功率谱之间的关系,并且利用信号在线性正则变换域中的功率谱对单分量chirp信号进行了参数估计,理论和仿真结果均表明该方法优于基于FRFT域功率谱的参数估计方法.     

自适应谱线增强技术提取噪声中弱超声Doppler血流信号及其频谱

从自适应谱线增强原理出发，建立了自适应滤波器系数和自回归（ＡＢ）模型系数的关系．通过对计算机模拟Ｄｏｐｐｌｅｒ血流信号和人体手指Ｄｏｐｐｌｅｒ血流信号的自适应滤波器系数的计算及相应的实验，表明用自适应谱线增强技术可以从噪声中提取弱Ｄｏｐｐｌｅｒ血流信号．本文同时给出自适应ＡＢ谱法，直接估计信号功率谱密度．实验结果表明，它是一种新的有效的现代谱分析方法．     

锁相技术在时域平均分析中的应用

文章分析了锁相技术的基本工作原理 ,剖析了锁相环路工作时的锁定与跟踪两个基本过程。将该技术的跟踪工作状态运用于齿轮箱故障诊断 ,在锁相环路输出信号的一个周期内发出一定数量的脉冲作为时域平均处理的外采样时钟 ,消除了转速不均的影响。对刮板运输机减速箱中齿轮振动信号进行平均响应谱分析和频谱细化 ,从而较精确地找出故障频率。     

调制宽带转换器与多陪集采样在稀疏多频带信号采样中的应用

目前研究的亚奈奎斯特采样方法有调制宽带转换器和多陪集采样,二者都是用于获取时间连续、频谱稀疏信号的采样方法,多陪集采样是非均匀的亚奈奎斯特采样,调制宽带转换器是均匀的奈奎斯特采样.从采样方法、频谱支撑区恢复、信号重构和复杂度等方面,对调制宽带转换器与多陪集采样在稀疏多频带信号采样中的应用进行分析.仿真实验结果表明,在相同的平均采样速率下,调制宽带转换器的均方误差大于多陪集采样,但多陪集采样对各通道时延的精确要求给其硬件实现带了很大困难,而调制宽带转换器易于在实际应用中允许的误差范围内硬件实现.     

机器系统磨粒平衡浓度及取油样问题的新见解

为了进一步探讨铁谱定量分析中重现性差、精度不高的深层次原因，应用随机过程理论，通过求解随机微分方程，对机器润滑油循环系统中磨粒浓度随机分布的数字特征进行了分析，对传统的磨粒平衡浓度概念进行了修正。认为在运转参数不变及引入白噪声作为随机分量的情况下，机器磨粒浓度由非平稳过程趋于一个宽平稳过程，并进行了实验分析。认为基于磨粒浓度为宽平稳过程，在油样状态监测或铁谱技术中应采取在线取油样方式或较大容积离线取油样方式，以期得到时间平均或空间平均。     

多径衰落信道下的正交频分复用符号同步算法

传统的基于循环前缀的正交频分复用同步最大似然算法,在多径衰落信道下,由于多径时延和多普勒频移的缘故,部分循环前缀受到码间干扰,相关运算的峰值不明显,而且具有峰值平顶效应,在不加优化的条件下,几乎不可以使用.现提出了一套改进方案,根据信噪比的高低和多径时延的大小,动态调整参与相关运算的循环前缀长度,并采用多点相关求均值的方法.仿真结果表明,该方案在信噪比低的高斯白噪声信道和多径衰落信道下,均可以得到尖锐的相关峰值,显著减少多径衰落信道下的峰值平顶效应,并且提高符号同步精度.     

频率均匀随机波动信号采样方式对谱分析的影响

采用等时隙和等位置(相位)两种采样方法,对具有频率均匀随机波动的简单正弦信号进行了谱分析仿真对比.研究结果发现:采用等位置采样方法整周期采样,频率随机波动的大小不会产生谱分析误差;采用等时隙采样方法,频率随机波动的大小则会严重影响谱分析的结果.当频率随机波动水平较小时,会导致谱峰值的降低,当频率随机波动水平较大时,不仅会导致谱峰值的显著降低,而且会引起谱线漂移和许多虚假的谱线;通过提高等时隙采样方法的采样率,可以减小谱分析的误差.