非对称直线稀疏阵列的迭代FFT优化方法

介绍了一种基于迭代快速傅里叶变换（fast Founier transform,FFT）算法的优化方法来实现非对称直线稀疏阵列的旁瓣性能优化,给出了详细的优化步骤。在给定的旁瓣约束条件下,根据稀疏阵列中阵列因子与阵元激励之间存在的傅里叶变换关系,对不同的初始随机阵元激励分别作迭代FFT循环,可以降低稀疏阵列的旁瓣电平。在迭代过程中,根据稀疏率将阵元激励按大小置1/0来完成阵列稀疏。仿真结果证明了该方法的高效性和稳健性。     

线性调频Z变换在信号频谱分析中的应用

由于快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform,FFT）算法不能精确反应信号的局部频谱特性,对此,本文以按时间抽取（DIT）的基-2FFT算法为基础,并参考基于FFT的布鲁斯坦（Bluestein）算法,设计了新的信号频谱分析软件,用于对实序列采样信号做线性调频Z变换,即频率抽样处在Z平面上,可沿任意螺线做频率抽样的频谱分析方法.结合工程实践对相同采样点数的信号在0—50Hz频率段做频谱分析,由频谱图可以看到,采用线性调频Z变换算法远比采用FFT变换算法求得信号的频谱更精确.     

几种FFT加窗三次样条插值的间谐波检测方法的比较

在非整周期采样的情况下,快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)存在较大的误差。文章通过在Matlab中对构造的信号模型进行仿真,比较了几种基于三次样条插值的加窗FFT算法的间谐波检测精度,并以Blackman-Harris窗三次样条插值FFT算法为例,对其进行了公式推导,得到了该算法信号频率、幅值和相位的计算公式。仿真结果表明,文中的几种基于三次样条插值的加窗FFT算法的间谐波检测精度较高,频率平均误差可达到0.02%以内,幅值平均误差可达到0.3%以内,有效地减小了非整周期采样对FFT的影响。     

基于实测数据的集群式光伏并网系统谐振检测

在具有大量并网逆变器的集群式光伏并网系统中，多逆变器之间、逆变器与电网之间的交互影响可能导致谐振，威胁光伏并网发电系统的正常稳定运行。准确的谐振检测方法是实现进一步有效抑制的基础。针对该问题，基于光伏并网系统实测数据，提出了一种小波变换（wavelet transform, WT）和快速傅里叶变换（fast Fourier transform, FFT）相结合的谐振检测技术。该方法首先利用WT将信号的高频和低频部分分别进行处理，剔除部分干扰信号，然后利用FFT进一步确定谐波成分，可准确地检测谐振信号发生的时刻和幅值。通过MATLAB/Simulink仿真分析验证了所提谐振检测方法的有效性和准确性。     

OOFDM-PON系统的FFT/IFFT字长联合优化设计与实现

在基于现场可编程门阵列(field programmable gate array, FPGA)平台实现的实时光正交频分复用无源光网(optical orthogonal frequency division multiplexing-passive optical network, OOFDM-PON)系统中, 由于实时全并行快速傅里叶变换/快速傅里叶反变换(fast Fourier transform/inverse fast Fourier transform, FFT/IFFT)模块计算复杂度高, 成为实时OOFDM-PON系统设计的主要瓶颈之一. 构建OOFDM-PON发送与接收仿真平台, 通过联合优化OOFDM-PON发送端的IFFT与接收端FFT蝶形运算的旋转因子和输出字长来降低模块的系统逻辑资源占用率. 采用基于缩短字长界限范围的方法来减少最优化字长的搜索时间, 同时构建了实时OOFDM-PON系统的基于DIF-2的64点IFFT/FFT的字长优化映射表. 该映射表在离线OOFDM-PON平台上的验证结果与仿真结果之间的误差控制在0.5 dB,验证了该优化算法的正确性. 与Spiral设计方案相比, 该设计的基于上述映射表的FFT模块可以节约大约37.2%的逻辑资源.     

一种FFT阈值函数在电子鼻鉴别白酒中的应用

针对电子鼻在长期检测中因产生漂移现象而导致鉴别正确率降低的问题,文章提出了一种基于快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)的均值偏差率阈值函数来去除漂移噪声的方法。该方法是通过构造FFT变换系数的均值偏差率阈值函数,实现对FFT系数的动态处理,进而去除电子鼻的漂移噪声。实例应用表明,该方法可使6种白酒样品的鉴别正确率由处理前的43.5%提升至100%。     

一种快速交叠组合稀疏全变分图像去噪方法

交叠组合稀疏全变分(Overlapping Group Sparsity Total Variation, OGSTV)是一种能够比较有效地克服图像去噪过程中产生"阶梯伪影"问题的模型,但其求解方法在图像去噪性能和处理时间上仍存在一定的提升空间.本文在OGSTV模型基础上,提出一种利用快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform, FFT)方法对Split Bregman求解算法进行优化的快速OGSTV图像去噪方法.实验结果表明:在采用Split Bregman优化算法的OGSTV模型中引入FFT后,不仅绝大部分提高了OSGSTV的图像去噪性能,而且明显减少了OGSTV对图像进行去噪所需的时间.     

基于独立分量分析的盲解码接收算法

为了解决广义频分复用(generalized frequency division multiplex,GFDM)系统接入信号中现有快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)解码算法需要先进行同步的缺点,通过独立分量方法研究了异步情况下基于独立分量分析(independent component analysis,ICA)的解码算法.该算法可以在未知传输延时和载波偏移的非同步情况下,对多用户GFDM系统信号进行盲分离和解码,降低了定时和频偏估计误差对解码性能的影响,同时不需要去除循环前缀,增加了接收信号的能量,提高了解码性能.理论分析和仿真结果表明:在平稳信道环境下,随着循环前缀的长度增加,基于ICA的解码算法相比于传统的FFT解码算法至少获得约2 dB的性能增益.     

电大尺寸导带二维散射的快速矩量法解

用矩量法（MOM）、预条件共轭梯度法（PCG）和快速傅里叶变换（FFT）的混合技术分析了电大尺寸导二维散射问题,该方法以等效电流作为未知函数建立积分方程或积－微分方程,然后通过矩量法获得一个线性方程组,用预条件共轭梯度法与快速傅里叶变换的结合算法（PCGFFT）来求解这个线性方程组,其中采用了T．Chan优化循环预条件器,该混合技术降低了对计算机内存的需求,加了算法的迭代速度,且增强了算法的收敛性。     

基于FFT技术微波集成电路及阵列天线快速电磁仿真

该文开展了混合位积分方程(MPIE)的空域矩量法(MoM)对单片微波集成电路(MMIC)及阵列天线的全波分析,并采用了共轭梯度快速傅里叶变换(CGFFT)算法减少矩量法的内存需求与计算复杂度.并针对此方法必须采用等间距离散的限制,采用了基于快速傅里叶变换(FFT)技术的修正算法,包括稀疏矩阵规则网格方法(SMCG)、自适应积分方法(AIM)和预校准快速傅里叶变换方法(Precorrected-FFT).此类方法既保留了三角基函数精确建模的能力又具备CGFFT算法高效计算的优点,实现了对复杂结构、电大尺寸的微波集成电路及阵列天线的快速电磁仿真.     

基于傅里叶变换的非正弦时域正交调制系统实现方法

针对基于椭圆球面波函数(PSWF)的非正弦时域正交调制系统在硬件实现时遇到的PSWF实时产生困难、系统实现复杂度高等问题,从PSWF的傅里叶级数展开形式出发,分析研究了其正余弦展开形式及展开项系数与脉冲信号能量和脉冲间正交性的关系.在此基础上,理论推导了基于离散傅里叶逆变换(IDFT)的非正弦时域正交调制方法和基于离散傅里叶变换(DFT)的解调方法,并给出了基于快速傅里叶(逆)变换(FFTIFFT)的调制和解调方法.该方法将成熟的傅里叶变换技术运用到非正弦系统的实现上,建立了非正弦系统实现与离散傅里叶(逆)变换之间的联系,为非正弦系统的研究提供了一种新思路.     

最大熵算法及其在频谱分析中的应用

为实现高分辨率与小方差的小子样频谱分析,在快速傅立叶变换算法基础上,引入最大熵算法,给出计算原理和算例,并与常用的FFT和BFFT软件的相应计算结果进行比较.计算实例表明,应用最大熵算法分析计算诸如海浪一类平稳各态历经的随机过程是有效的.     

采用加窗插值FFT与逐幅谐波消去法的电机谐波算法

对电机的实测信号进行谐波分析时,由于难以保证信号同步采样和存在测量噪声,采用快速傅立叶变换(FFT)方法进行谐波分析会出现栅栏效应和频谱泄漏现象,不能获得信号准确的谐波参数.作者采用加窗插值FFT,并提出逐幅谐波消去法,以便能精确地分析高次谐波.以基于Blackman-Harris窗的加窗插值FFT算法推导出关于频率偏差的9次方程.实例计算表明,采用加窗插值FFT和逐幅谐波消去法可有效地减少泄漏,降低噪声的干扰,从而可精确地获得各次谐波的幅值和相位.     

基于广义逆的无谱逆反卷积算法

在时域循环卷积运算实现反卷积方法的基础上,基于广义逆的概念提出了一种改进算法,该算法不仅可以有效地避开无谱逆问题,而且运算量增加较少,易于编程实现。     

间谐波检测的FFT算法改进和DSP实现

提出一种快速傅里叶变换(FFT)的改进算法,该算法利用FFT的衰减特性,只需要对FFT算法做简单的变换,就可以有效地消除频谱泄漏分量,实现非整数次谐波的精确检测,克服了传统FFT的缺陷. 该算法与加窗体FFT相比,具有相近的特性,在算法构造方面又比加窗体FFT算法更简单,因此该算法更加适合应用于存储资源有限的微处理器上. 为证明该算法应用于微处理器的方便性,设计了一套基于数字信号处理(DSP)的谐波检测装置,并对该算法进行了验证.     

2个置换因子循环矩阵相乘的快速傅氏变换法

借助于快速傅氏变换(FFT)技术,给出了计算2个n阶置换因子循环矩阵之乘积阵的一种快速算法,其算术复杂性为O(nlog2n),最后给出一个算例.     

伽利略E1-BOC信号的改进捕获算法及性能分析

在时域并行FFT捕获算法的基础上,采用在频率搜索维上基于能量搜索的策略对伽利略E1-Boc信号的捕获进行了仿真和实验分析.在伽利略仿真信号的码延迟时间为1.8 ms,多普勒频移为600 Hz,导航电文调制速率为250 bit/s,数值为±1的情况下分别从捕获率、ROC操作特性曲线以及计算复杂性3方面对能量捕获算法性能进行了验证,并与AV, Zero-Padding两种算法进行了比较.结果表明,能量捕获算法在载噪比为32 dB/Hz的室内微弱信号环境下,捕获率能达到90%,且ROC操作特性曲线和计算复杂性等综合性能均优于AV,Zero-Padding两种算法,适用于数据跳变发生频繁的微弱伽利略E1-BOC信号的捕获.     

基于FFT和神经网络的复模态参数识别

为了精确识别结构复模态参数,提出了一种基于快速傅里叶变换(FFT)和人工神经网络的模态识别方法.该方法首先对自由振动信号进行FFT预处理,得到粗略的各阶模态频率和相位.然后,根据模态的阶数设定神经元的个数,根据预处理后得到的频率和相位设定神经网络权值和基函数参数迭代的初始值.最后,通过对人工神经网络进行训练,达到利用自由振动信号进行时域模态识别的目的.仿真结果表明,该算法可消除频率法识别中因频谱泄露与噪声等产生的误差,提高模态识别的精度,因而是一种有效的时域识别方法.     

OFDM/DMT中一种基于DIT-DHT的高效率FFT/IFFT结构

提出了一种基于按时间抽取(DIT)离散哈特莱变换(DHT)的快速傅里叶变换(FFT)结构,运算过程均为实数操作.与复数FFT相比,该结构可以节省1/2的RAM并且需要更少的乘法器和加法器.这种FFT/IFFT结构适用于ADSL/VDSL、DAB/DVB、WLAN及其他OFDM/DMT应用和实数FFT应用中.     

基于频域滤波模型的PSO算法

当前对于粒子群优化算法(简称基本PSO)的改进主要从控制参数与数学模型入手,但这可能导致会陷入局部最小值。针对这个问题,本文提出一种基于频域滤波模型的PSO算法(简称FPSO)。FPSO是对粒子种群多样性进行定量分析,当粒子集中度低于设定阈值时,以当前最优粒子为中心,在一定半径范围内进行傅里叶变换,通过预设的低通滤波器,削弱当前找到的最优值;然后对当前粒子群施加以最优粒子为势能中心的辐射力,所有粒子在滤波范围外部的空间以较大的速度继续搜索。结果分析表明：基于频域滤波模型的PSO算法提升了种群多样性,有效的提高了全局搜索能力,在求解多峰函数问题的解的精度上优于带电PSO算法与变异PSO算法。