基于带宽估计脉动血流多普勒夹角的方法研究

研究了基于带宽估计多普勒夹角平均时相选择、多普勒带宽的计算、信号频谱的估计方法等问题，提出了一种新方法：先对多普勒信号进行基于主元分析的降噪，然后使用短时傅里叶变换(STFT)进行夹角估计，最后在收缩后期进行平均．通过颈动脉超声多普勒信号的计算机仿真实验，得出：夹角平均应选在收缩后期；STFT估计夹角应用fmean,AR模型估计夹角用fmean和fp均可；STFT和AR模型在估计夹角的性能各有优劣．新方法较大程度地改善了多普勒夹角估计方法的抗噪声性能，可以在信噪比较低的情况下使用。     

蝙蝠回声定位叫声的时频分析

大多蝙蝠回声定位叫声属于非平稳信号,目前大多专用商业软件采用短时傅立叶变换(STFT:Short Time Fourier Transform)对其进行分析.STFT存在时频分辨率不高的缺点,因此研究其它时频分析方法在蝙蝠回声定位叫声分析中的应用很有意义.以一大棕蝠(Eptesicus fuscus)回声定位叫声为例比较了几种时频分析方法的应用效果,为编写蝙蝠回声定位叫声信号分析软件选择一种合适的时频分析方法提供依据.     

卫星移动通信多普勒频移补偿研究

针对卫星通信系统中,多普勒频移过大对通信过程造成严重影响的问题。在传统多普勒频移补偿思想的基础上,通过分析信号传输过程中影响多普勒频移估计值的因素。提出了一种改进的多普勒频移补偿方案。该方案通过使用最大似然估计法对用户链路上的收发信号进行多普勒频移估计。并使用该方案对Iridium系统,GEO（geostationary earth orbit）系统的反向通信链路上的多普勒频移进行计算,得出频率补偿误差。仿真结果表明,当统计点数N=3500,信噪比SNR=8 dB时,经改进后,频率补偿方案在Iridium系统与GEO系统中的频率估计误差与传统频率补偿方案中的频率估计误差相比较,分别降低了50%与42%。因此,改进后的频率补偿方案与传统频率补偿方案相比,多普勒频率估计精度更高,更有利于卫星信号的精确跟踪和解调。     

基于SGP4模型的卫星多普勒频移补偿方法研究

针对卫星与地面站进行通信时,地面站接收到的信号存在明显的多普勒频移现象,提出了一种基于SGP4模型的卫星多普勒频移补偿算法。首先,根据开普勒定律推导出多普勒频移公式;然后由卫星星历信息,基于SGP4模型预测出卫星的轨道,计算出卫星和地面站之间的相对位置和相对速度,得出多普勒频偏,在地面站分别进行预校正与补偿;最后,使用STK/HPOP生成标称轨道对SGP4模型生成的预测轨道进行误差分析和性能评估。仿真结果表明,对于工作在Ka频段、轨道高度200~1 000 km的低轨卫星,多普勒频偏估计精度优于50 Hz,精度高;随着轨道高度的增加,多普勒频偏估计更加精确。     

迭代广义短时Fourier变换在行星齿轮箱故障诊断中的应用

短时Fourier变换(STFT)在分析非平稳信号的过程中,受调制系数的影响,时频分布图中的能量扩散至主导频率的周围,降低了时频分布的可读性.运用STFT分析瞬时频率缓变或恒定的信号时,调制系数的影响较小甚至可以忽略不计,而得到能量聚集程度很高的时频分布.根据这一特点,提出了迭代广义短时Fourier变换(IG-STFT),该方法有效改善了时频图的可读性.首先运用迭代广义解调分离出频率恒定的单分量成分,然后运用STFT分析信号的时频分布,最后依据STFT的分析结果和相位函数得到原信号的时频分布.通过行星齿轮箱仿真信号和实验信号分析,验证了该方法在分析非平稳信号中的有效性,准确诊断了齿轮故障.     

旋转机械故障诊断的时频分析方法比较

旋转机械故障振动信号具有非平稳的特性,传统的傅里叶变换方法难以满足分析非平稳信号的要求,时频分析是非平稳信号分析的有力工具。以滚动轴承外圈故障信号为研究对象,对比分析研究了几种时频分析方法如STFT、Wigner-Ville分布、小波变换和Hilbert-Huang变换。结果表明:Hilbert-Huang变换能够更加清晰、准确给出故障信号时频分布,分析效果优于STFT、Wigner-Ville分布、小波分析(WT)。     

时频相关匹配法在信号提纯中的应用

非平稳信号与噪声之间存在较强的时频耦合,这使得经典的消噪方法难以实现信噪的有效分离。在分析短时傅里叶变换(STFT)、Wigner〖XC半字线.tif,JZ〗Ville时频分布(WVD)、Chirplet时频变换三大时频变换方法的理论基础上,提出了一种采用时频相关匹配进行非平稳信号噪声抑制的算法。该算法将信号的WVD作为模版与STFT能量谱分布互相关处理,得到无交叉项干扰且具有较高时频分辨率的信号时频二维谱(简称为自谱窗WVD)。采用二维最小二乘拟合方法将被分析信号中的有用成分匹配成Chirplet基函数     

基于STFT与SPWVD的跳频参数盲估计算法

为了降低欠定条件下多网台跳频信号参数盲估计误差,提出一种基于短时傅里叶变换(STFT)与平滑伪WVD分布(SPWVD)相结合的方法.该方法先对信号进行STFT,确定跳变时刻的粗估计范围,再对粗估计范围内的信号进行SPWVD,得到跳变时刻的精确估计,从而估计出跳周期.理论分析与仿真实验结果表明:所提算法在欠定条件下可有效估计出同步正交多网台跳频信号的各参数,与现有的基于时频稀疏性的时频图修正方法相比,在复杂度少量增加的前提下,参数估计误差大幅减小.当信噪比为-4dB时,跳周期、跳变时刻、载频相对估计误差降低了2个数量级,而复杂度只增加了6倍.     

STFT和Zoom-FRFT联合的多分量LFM信号参数估计方法

针对传统基于分数阶傅里叶变换(FRFT)的多分量线性调频信号(MLFM)参数估计方法中计算量大,估计精度低等问题,提出了一种短时傅里叶变换(STFT)和Zoom-FRFT联合的参数估计方法.首先,利用STFT得到MLFM信号的短时傅里叶域频谱图,对其进行直线检测得到各个分量参数的粗略估计.然后,利用LFM信号在FRFT域的频谱分布特征和STFT窗函数的主瓣带宽,计算得到待估计信号在FRFT域变换阶次和频谱的分析范围;最后,在Zoom-FRFT域采用优选法对各个分量进行精估计,得到精确的变换阶次和峰值位置.仿真结果表明,该方法可以有效地对MLFM信号进行参数估计,可以根据实际需要灵活选择窗函数的宽度和细化倍数,与传统方法相比,提高参数估计精度的同时大大减小了计算量.     

多普勒信号频域压缩算法中最佳时窗长的选择

研究基于短时傅里叶变换（STFT）的可变窗长的多普勒信号的频域压缩算法中最佳时窗长度的选择问题，提出了根据系统压缩倍数的要求及信号的局部平稳性，选择STFT时间窗长度的可变窗长的频压缩算法，并得到其简化的二窗法频域压缩算法，仿真结果表明，与固定窗长法相比，二窗法频域压缩算法克服了取固定窗长度时存在的偏差较大的问题，取得了比较满意的仿真结果。     

基于移频技术的短时傅里叶变换阶比分析

提出了一种基于移频技术的短时傅里叶变换阶比分析算法.该算法利用傅里叶变换在频域的卷积性质,对原始信号在时域乘以e-j2πfit使fi的频谱能量搬迁到零频处,按一定的频率间隔改变fi就可以在零频处得到其他频率的频谱能量,以此来提高短时傅里叶变换在时频分析中的频率分辨率.然后在时频面上进行局部阈值降噪,同时跟踪转速的变化,最终应用到变速机械的阶比分析中.与短时傅里叶变换分析结果对比表明,本文方法可以更加准确地跟踪到实际的转速.实际降速过程中轴承信号利用本文方法进行阶比分析,成功提取到轴承的故障特征频率.     

基于脉内步进LFM时频分析的抗间歇采样干扰方法

在深入研究抗间歇采样干扰的基础上,针对其时域不连续转发与时域不连续采样两个特点,提出一种基于脉内步进线性调频（LFM）时频分析的抗间歇采样干扰方法.该方法利用脉内步进LFM子脉冲之间的正交性互相掩护,通过短时傅里叶变换,将时频矩阵在时间维投影,提取干扰不连续转发段信号,并以该段信号最大值为门限,对时频矩阵进行干扰抑制,抑制后时频矩阵通过逆短时傅里叶变换,得到时域信号,并用于目标检测.理论推导和仿真结果表明,该方法可以有效抑制不同样式的间歇采样干扰,最大限度提取不受干扰信号.      

基于广义S变换的信号提取与抑噪

S变换结合了短时傅里叶变换和小波变换的优点,是非平稳信号时频分析的有力工具.为了提高S变换在应用中的实用性和灵活性,该文将S变换改造成时频分辨率可调的广义S变换.广义S变换具有多分辨率特性,利用其高质量的时频分布,在时频域中设计了两种时频滤波器.前者用来实现非平稳信号中特定信号分量的提取,也可滤除处于特定时频平面中的噪声;后者直接应用广义S变换的时频谱实现,用于含高斯白噪声信号的滤波,达到了突出有效信号和压制噪声的效果.几种信号模型的仿真试验显示了它们在信号提取和抑制噪声中应用的有效性.     

卡尔曼滤波器在海马场电位ripple节律分析中的应用

利用自适应自回归(adaptive autoregressive,AAR)模型和卡尔曼滤波器算法,分析小鼠海马CA1区场电位ripple高频振荡的时频特性.研究发现,与传统的基于短时傅立叶变换的实时频谱分析方法相比,利用AAR模型以及卡尔曼滤波器算法的参数化方法在对ripple高频振荡信号进行实时频谱分析时,具有更高的...     

超声多普勒血流物理模型的实现

 根据对超声多普勒血流物理模型的研究,提出了一套自己的物理模型,用超声探头采集出多普勒信号,然后再利用一些较为经典的方法,如短时傅立叶变换对其进行处理,然后得到其时频分布图.从这些分析结果中得到了一些有用的信息:一个脉动周期内的能量的分布是与液体流动的速度相关联的;一个脉动周期内的频偏也是与液体流动的速度相关联.     

基于方向密度检测与霍夫变换的混合矩阵估计

针对欠定盲源分离混合矩阵的估计问题,提出一种基于局部方向密度检测的孤立时频点处理与霍夫变换相结合的混合矩阵估计算法.首先通过变换域单源时频点处理增强信号的稀疏性,对散点图中的方向直线进行霍夫变换,通过判断局部极大值点确定源信号数量并估计混合矩阵.针对霍夫变换易出现的峰值簇拥问题,提出采用局部方向密度检测方法先判别并去除孤立时频点,之后再进行霍夫变换,提高了混合矩阵的估计精度.实验结果表明本文所提出的方法能够在未知源信号数量情况下实现混合矩阵估计,且估计精度高于K-means等常用方法.      

基于Morlet小波时间尺度表示的地下连续墙无损检测

对Morlet小波及其变换特性进行了分析 ,利用其良好的时频正则性及复分析特性 ,把一维检测波映射到二维时间尺度表示 (TSR) -Scalogram谱图上。Scalogram承载了介质结构的丰富信息 ,利用这些信息能够实现对介质的全面分析和缺陷识别 ,辅以Morlet小波变换的实部模极大值 ,可以对缺陷进行准确定位。该方法有效地弥补了基于Hilbert变换的复信号分析 (CSA)、短时傅立叶变换 (STFT)及二次时频表示 (TFR)等方法的不足。对水泥土地下连续墙进行的无损检测结果表明 ,基于Morlet小波TSR的检测方法有较好的实用性 ,它为结构无损检测领域提供了一条新的技术路线。为进一步完善前述方法 ,将Morlet小波与Dergauss小波进行优势联合 ,可以避免模极大值线分叉现象 ,有利于提高定量解释精度。