基于正交误差函数的振动信号瞬时频率计算

瞬时频率计算是振动信号处理中的重要内容,而希尔伯特变换是计算信号瞬时频率最常用的方法,若信号的希尔伯特变换与其正交信号不相等,会导致信号瞬时频率计算不准确。文章推导了2组正交误差函数估计公式,提出了通过补偿正交误差函数以获得更为准确的正交信号,从而提升瞬时频率估计精度的方法,并利用数值分析验证了方法的有效性。     

基于多项式模型的非平稳信号瞬时特征提取

文章深入分析了非平稳信号瞬时特征的结构特点。应用Gram-Schmidt正交基对非平稳信号的瞬时频率和瞬时幅值进行近似,提出了瞬时频率和瞬时幅值的正交多项式估计模型。应用极大似然法对模型的参数进行估计,应用模拟退火算法求解参数的估计值。估计参数带入多项模型,提取出非平稳信号的瞬时特征。仿真试验证明了该方法的可行性和有效性。     

一种低信噪比条件下的瞬时频率估计算法

为了在低信噪比条件下更有效地提取信号的瞬时频率,提出了一种改进魏格纳-维勒分布的瞬时频率估计算法来降低瞬时频率的估计误差.首先,采用基于切比雪夫多项式的核函数代替魏格纳-维勒分布的核函数,根据信号计算最优核函数.然后用该最优核函数计算信号的时频分布,以减小信号交叉项的影响.最后,采用维特比算法从时频分布中估计信号的瞬时频率.仿真结果表明,信噪比为-15～-5 dB条件下,改进魏格纳-维勒分布算法瞬时频率估计值的均方误差相比于魏格纳-维勒分布算法和平滑伪魏格纳-维勒分布算法减小超过53%,有效降低了瞬时频率估计误差.在单分量信号和多分量信号情况下,改进魏格纳-维勒分布算法能得到性能更优的瞬时频率估计值.     

基于Steger算子的非平稳信号瞬时频率估计方法

针对传统的非平稳信号时频分析中瞬时频率估计方法在适应性、抗噪性和精度等方面存在的问题,提出一种基于Steger算子的非平稳信号瞬时频率估计方法;先将一维非平稳信号经时频分析得到二维时频分布图,对其进行Gaussian函数卷积平滑滤波以增强瞬时频率脊线,然后构造Hessian矩阵求取瞬时频率脊线中心,最终根据瞬时频率脊线与时频分布图位置关系,计算得到瞬时频率。结果表明,基于Steger算子的非平稳信号瞬时频率估计方法对时频分布图适应性强,抗噪性优异,瞬时频率误差率小于5%,瞬时频率估计精度较高。     

瞬时频率计算方法的比较研究和改进

希尔伯特-黄变换是目前最广泛使用的提取信号瞬时频率时频分析方法,但在求取瞬时频率过程存在端点效应问题.针对这个问题,本文从解析信号的瞬时频率定义着手,介绍了Bedrosian等式和Nuttall定理的限制条件,分析了希尔伯特变换端点效应的产生原因,研究了基于经验调幅调频分解求取瞬时频率的方法及原理.在此基础上比较了希尔伯特变换、Teager能量算子和直接正交法在求取瞬时频率的优缺点.通过实例验证可以得出以下结论:(1)希尔伯特变换解调信号端点效应明显;(2)Teager能量算子法易受信号形式和噪声影响,误差较大;(3)直接正交法易受信号极值点影响,在极值点处会产生瞬时频率突变.针对直接正交法存在的问题,提出了一种改进算法,仿真结果表明:改进算法的效果较为理想,误差较小,能够解决直接正交法求取瞬时频率在极值点处发生突变的问题.     

S变换的一种有效表示

为了改善S变换的冗余度,提高S变换的计算能力,研究了S变换的一种有效表示.通过引进一组正交基函数来局部化频谱,并保留S变换相位特性上的优势.这些正交基函数的相位特性和傅里叶频谱的相位保持直接的关系,能够紧凑频率并在时域局部化.因此可以用局部交叉谱来衡量两个时间序列中多种成分之间的相移,作为时间和频率的函数.此外,还可以定义一个广义的瞬时频率(IF)适用于宽带非平稳信号.通过基本函数和复小波的直接比较,突显了这种方法的优势.     

利用现代谱估计技术估计SAR多普勒中心频率

多普勒中心频率是合成孔径雷达（SAR）成像过程中的重要参数之一.根据SAR信号的特点和估计多普勒中心频率这个信号处理任务,将两种现代谱估计技术AR模型法和TLS-ESPRIT法用于SAR实测数据多普勒中心频率的估计.结果表明,AR模型法与经典方法相关函数法等价,并与TLS-ESPRIT法的估计结果相近,成功用于实测数据成像表明该思路有效.     

一种新的小波基函数及其在雷达信号特征提取中的应用

为进一步准确估计雷达信号的瞬时频率，在现有Morlet小波基函数的基础上，提出了一种新的Morlet小波基函数（New-Morlet）用于小波脊线的提取。通过深入分析小波脊线原理以及正确提取小波脊线对小波基函数的要求，利用Morlet小波基函数提取雷达辐射源信号的小波脊线特征，从而可以估计出辐射源信号的瞬时频率。将New-Morlet小波与现有的Morlet小波进行对比得出New-Morlet小波具有更好的时-频综合特性。同时，分析了利用小波脊线原理估计信号瞬时频率的迭代算法。仿真结果表明：基于New-Morlet小波基函数的特征提取性能优于现有的Morlet小波基函数，且具有良好的抗噪性能，其方法是有效的。     

小波域内瞬时频率提取方法研究

根据振动信号本身的特征,由小波系数模极大值与小波函数的关系,提出了一种在小波域内提取瞬时频率的方法,这种方法比较适合于频率随时间变化的振动信号,把方法用于由碰摩转子模型生成的振动信号,可得到一条锯齿状的瞬时频率曲线,而用短时Fourier变换对该信号,是不能检测出这样的特征,这证明了该方法在瞬时的提取中是很有效的,对实测碰摩信号获得的瞬时频率也显示了这种方法的有效性,在故障诊断和特征提取中有广阔的应用前景。     

基于 L1范数正则化的电压闪变信号检测算法

提出一种基于L1范数正则化的电压闪变信号检测算法.根据余弦函数的正交性特点,通过构造一个合适的目标函数,将基波信号检测转化为一个简单的数学优化问题.利用L1范数正则化的方法,建立从调制信号中恢复包络信号所需的优化方程.通过优化方程的求解,获得基波信号和闪变信号的检测估计.数值仿真信号和实测电压信号的检测结果表明,提出的算法能够准确有效地检测和提取信号的基波和包络分量,且有良好的抗噪性能.     

ITERATIVE ALGORITHM FOR HILBERT TRANSFORM WITH LESS LEAKAGE

An iterative algorithm is developed for the Hilbert transform based on FFT using the phase in-formation of modulated signal.The feature of this iterative algorithm is frequency shifting on apart of non-integral frequency in a modulated signal,and the final result of the orthogonal signalwith less pollution caused by the leakage phenomenon is obtained.The algorithm has been appliedto estimate envelope,center frequency and initial phase,including simulation and engineering ex-amples.     

OFDM系统中一种信道估计频域插值算法

对信道的准确估计是提高相干解调的正交频分复用(OFDM)系统性能的关键。在OFDM系统中,提出了频域内用均匀分布的导频符号,用离散Fourier变换(DFT)域插值思想,在时域对冲激响应用包络加权的方法完成频域信道估计。与传统的DFT变换域方法、线形插值方法进行了比较,并根据硬件实现的难易对加权因子做了几种简化。仿真结果表明,在低信噪比下,该方法估计的信道归一化均方误差明显小于其他算法,但随着信噪比的增加,性能改善逐渐较小。该方法复杂度增加很少,适合于工程实现。     

低信噪比多径-信道下的OFDM带宽自动估计

针对低信噪比多径-信道条件下正交频分复用(OFDM)信号带宽估计精度低的问题,提出一种基于小波变换的OFDM信号带宽自动估计方法。首先利用修正周期图法(Welch法)得到信号瞬时功率谱,通过多次观察测量并对功率谱曲线进行统计平均。然后对功率谱曲线进行连续小波变换,计算小波变换后时间-尺度平面上同一时间不同尺度能量累计曲线,提取曲线局部峰值位置,进而估计信号带宽。实验仿真结果表明：在不同多径信道且信噪比为-10dB条件下,估计偏差均不超过1.2%,准确度优于传统方法,且鲁棒性较强。     

迭代生成微分方程分解方法研究

针对实际振动信号中多分量分离问题,在生成微分方程解调技术的基础上,提出一种新的迭代分解方法.首先采用生成微分方程(generating differential equation,GDE),估计初始振动信号的瞬时频率和幅值包络,然后对瞬时频率通过低通滤波分离出第一个频率,基于此频率对原始信号通过高通滤波器后提取的成分作为第一个分量,最后用初始信号减去第一个分量的余值作为下一次迭代的初始值,迭代同样的步骤分析分解直到获取所有信号分量,以低于能量比阈值作为迭代终止条件.本方法不需要先验信息.通过仿真信号验证并与传统方法进行对比分析,证明了方法的有效性.通过实测轴承试验信号的故障分析,证明了方法的实用性.     

支持向量机多类分类的数字调制方式识别

针对神经网络存在的过学习、欠学习、局部极小值等问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)的数字调制方式的识别方法。从信号的瞬时幅度,瞬时相位,瞬时频率,频谱,包络变化等特性中提取了7个特征参数,用于训练支持向量机。运用二叉树理论设计多类分类器,与已有算法相比,具有简单、高速、高精度的特点。仿真结果证明,在高斯白噪声(AWGN)下,当信噪比大于15dB时,对2ASK、4ASK、8ASK、2FSK、4FSK、8FSK、BPSK、QPSK、8PSK调制方式的识别率可以达到97% 以上。     

一种含噪声多模态调频调幅信号的提取方法

针对结构健康监测过程中的Lamb波多表现为复杂的多模态调频调幅信号,而无法实现对其模态成分进行精确提取的问题,提出了一种计算信号各模态在短时傅里叶平面上频率宽度的方法.通过对调频调幅信号的短时傅里叶变换能量分布的深入分析,将拟重构的模态成分宽度分为瞬时带宽区域和加窗旁瓣区域两部分,解决了影响模态提取精度的关键问题,从而利用时频变换的逆变换重构区域系数,实现了调频调幅信号成分模态的精确提取.通过对模拟信号提取误差的对比验证分析,由调频调幅模态的提取结果表明了该方法的有效性和鲁棒性.     

时频分布的BPSK瞬时带宽及编码识别

针对二相编码信号存在180°相位跳变的现象,且传统定义的瞬时带宽不能反应二相编码信号的频域属性,将二相编码信号瞬时带宽定义为时频分布的二阶条件中心距,并推导出了瞬时带宽的表达式,得到了二相编码信号瞬时带宽在相位跳变点存在突变峰值,导致实际侦收时二相编码信号产生包络缺口现象。利用包络缺口,运用门限检测可以实现二相编码信号编码方式的识别,并且分析了信号相关参数变化对包络缺口深度的影响,仿真结果验证了理论分析的正确性。     

二次调制信号与PSK类信号的自动盲识别算法

研究了卫星通信中常用的二次调制信号和PSK类信号的自动盲识别算法。从信号时域和频域出发,提取了能反映调制方式差异的瞬时特征,并对这些特征进行了理论分析。在区分非恒包络信号时,引入了自相关处理,改进后瞬时幅度包络特征差异更加明显,在对二次调制信号进行识别时,引入了FM盲解调用于恢复内调制信号,内调制PSK信号的识别采用基于谱线特征的识别算法。最后通过计算机仿真验证了其识别性能,在信噪比不低于4 dB时,对信号集内的信号识别率达到90%以上。     

基于正交约束常模算法的MIMO系统盲信号分离

文中提出一个基于线性即时混合类型的两步盲信号分离方案。该方案先利用接收信号的二阶统计特性对信号进行白化,然后利用常模算法对信号向量进行自适应的盲分离。为了使每一个输出端都能分离出一个独立的信号,文中提出一种基于正交约束的常模算法,仿真结果表明该算法不仅能使每个输出端收敛到一个独立的输入端,并且能使收敛速度加快。