基于Wigner-Ville分布的实信号估计

信噪比低于-5 dB时,信号恢复难度大.提出了一种新的信号估计算法,基于加窗Wigner-Ville分布(pseudo Wigner-Ville distribution,PWVD)的时频峰值滤波(time-frequency peak filtering,TFPF)PWVD-TF-PF,即利用PWVD与信号时频的关系设计一种计算窗函数长度的方法,同时将此窗与魏格纳分布结合用于TF-PF.TFPF是通过时频分布重建信号.首先将信号经过FM调制为解析信号,采用PWVD集中信号的能量,而噪声能量均匀分布于整个时频平面,提高了信号的信噪比,可准确估计出信号的频率.将时频分析方法用于低信噪比实信号估计中,使频率估计在信噪比低于0 dB时依然可行.此设计能够在信噪比达到-8 dB时恢复信号,并且信号的频率估计结果基本达到Cramer-Rao lower Bound(CRLB).     

基于稀疏重构的跳频信号检测方法

针对复杂电磁环境下跳频信号的检测问题,提出了一种基于稀疏重构的跳频信号检测方法,首先采用近似l0范数算法对含有干扰的跳频信号进行稀疏重构,采用拟牛顿法求解无约束多维最优化问题,然后对得到的时频图的频率分量进行二值形态学滤波以去除干扰和噪声,最后通过统计匹配信号的个数完成信号的检测。同时为提高算法的自适应能力,在选取二值化阈值时采用最大类间方差法。理论分析和仿真实验表明该算法在较低信噪比下仍能克服干扰和噪声并较好地保存各跳,实现对跳频信号的检测。     

基于Gabor-Radon变换的低信噪比雷达LFM信号检测与估计

针对通常利用的匹配滤波法对低信噪比雷达LFM(linear frequency-modulated)进行信号检测和估计的不足,提出一种联合Gabor-Radon变换方法.通过计算雷达回波的Gabor时频变换,得到2D含强噪声和弱直线LFM的时频分布图;然后,利用Radon变换能对直线和边缘进行快速检测、抗噪能力强的特点,对时频2D图像进行Ra-don变换,检测出微弱LFM信号;再设置合适门限可对时频分布图去噪,进行Gabor逆变换可以得到去噪的时域波形.仿真结果证明了此方法能在低信噪比下有效地检测出LFM信号.     

基于Gabor-Radon变换的低信噪比雷达LFM信号检测与估计

针对通常利用的匹配滤波法对低信噪比雷达LFM(linear frequency-modulated)进行信号检测和估计的不足,提出一种联合Gabor-Radon变换方法。通过计算雷达回波的Gabor时频变换,得到2D含强噪声和弱直线LFM的时频分布图;然后,利用Radon变换能对直线和边缘进行快速检测、抗噪能力强的特点,对时频2D图像进行Ra-don变换,检测出微弱LFM信号;再设置合适门限可对时频分布图去噪,进行Gabor逆变换可以得到去噪的时域波形。仿真结果证明了此方法能在低信噪比下有效地检测出LFM信号。     

基于时频消噪TFPF和时频分布MBD的轴承早期故障诊断

噪声是影响轴承、齿轮等机械设备早期微弱故障特征正确提取的主要因素,利用新颖的时频峰值滤波技术TFPT有力的噪声消减特性,将PTFT与改进的时频分布MBD相结合,提出了时频峰值滤波TFPT-时频分布MBD的故障识别新方法,即应用TFPF消减振动信号的随机噪声作为时频分析的前置处理,对消噪的故障信号作MBD时频分析来识别故障特征,给出了时频峰值滤波时频分布的故障诊断模型。诊断实例的分析结果表明了与传统的MBD的故障特征提取相比,提出的改进方法更易提取出强噪声背景下的轴承早期的微弱故障,具有明显的可诊断性和实用性。     

基于BTFD-Hough变换的多Chirp成分信号的检测与参数估计

由于双线性时频分布(BTFD)对多个Chirp成分信号的时频表示存在交叉项干扰，因而在低信噪比情况下直接在时频平面难于进行检测和参数估计．该文提出了将信号的双线性时频分布作为图像，利用Hough变换检测图像中直线的原理，将多Chirp成分信号的检测与参数估计转换为在参数空间寻找局部极大值及其坐标的问题，可以使得检测和参数估计一并完成．仿真实验表明，该方法不仅能够有效地检测多Chirp成分信号并估计其参数，而且有较高的抗噪声性能，并能起到抑制与信号自项重叠的交叉项干扰的作用．     

基于S变换的自适应降噪方法

简要介绍S变换后的时频特征,提出一种新的基于S变换的自适应信号降噪方法.利用于S变换高质量的时频分布,在时频平面中设计自适应时频滤波器,用于非平稳信号中信号分量的提取,展示该方法在信号噪声抑噪和提高信噪比方面取得了满意的效果.在信号模型的仿真试验与齿轮箱的齿轮故障诊断中,显示该方法在信号提取和压制噪声的效果,且滤波后信噪比有较大提高.结果表明,该方法可以有效提取故障齿轮的故障特征,消除虚假成分的影响,从而提高齿轮故障诊断的准确性.     

基于PFRFT周期积累的多相编码信号检测与参数估计

由于多相编码信号存在明显的周期时频分布规律性,在研究该类信号在低信噪比下的检测及参数估计问题时,对分数阶傅里叶变换进行周期延拓,首先结合该类信号的PWVD时频特性,通过分析多相编码信号的PWVD脊线分布特点与多分量LFM信号的关联特性,利用PFRFT对信号平行脊线能量进行积累,再根据积累后的峰值搜索对信号进行参数估计,最后采用与同样参数LFM信号进行RWT后的峰值固定比例结论对检测概率与参数估计精度进行分析。实验证明,该方法不仅成功提高了低信噪比下的多相码信号检测概率,而且五大参数的估计精度也得到了提高。     

时频交叠LFMCW信号的PAHT检测与频移分离

为有效解决时频交叠周期LFMCW信号分离的难题,首先提出一种基于周期AHT(PAHT)的检测算法,通过对匹配函数进行改进,有效积累截获到的交叠多周期能量实现高概率检测,然后将PAHT积累得到的强信号解线调,根据此时的频率分布特性近似量化频率,估计频率量化点与信号频率的偏离差值,再通过频移改善窄带频域滤波分离信号的效果;最后利用IFFT恢复信号,依次循环完成交叠强弱信号的分离。仿真结果对算法的检测效果和复杂度进行了分析,并在验证分离效果的同时采取了两种方法对信号的滤波质量进行了评价,验证了其在低信噪比下的可行性。     

基于时频分析的带腔体雷达目标弱信号检测

该文论述了在强噪声背景下利用时频分析检测带腔体雷达目标弱信号的方法。利用时频分析方法对目标的一维像进行分析 ,提高了雷达在强噪声背景下对微弱目标信号的检测能力 ,使利用恒虚警检测无法检测到的目标经过时频分析处理后 ,可以被正确地检测出来。     

利用Radon-Wigner变换的LFM信号检测性能分析

针对线性调频(LFM)信号的检测问题,通过利用LFM信号在时频平面上的能量聚集特性,采用Radon-Wigner变换(RWT)实现了LFM信号的检测,并对其检测性能进行了分析,得到了噪声背景下RWT输出的信噪比,进一步推导了高斯白噪声下的检测概率.仿真实验证明了这种方法的有效性,且在低信噪比环境下有着较好的检测性能.     

遥感序列图像中三种点目标检测预处理方法

提出了高通滤波、连续分割和顺序形态滤波等三种点目标检测预处理方法,给出了具体算法,通过实验比较了这三种预处理方法的抗噪声性能、背景抑制性能以及抑制虚假目标性能．实验结果表明顺序形态滤波法在这三个方面都优于其他两种方法,它能够快速、可靠地测出信噪比小于3的运动点目标．     

Ultrasonic flaw detection using EMD-based signal processing

The precise detection of flaw echoes buried in backscattefing noise caused by material microstructure is a problem of great importance in uhrasonic non-destructive testing （NDT）. In this work, empirical mode decomposition （EMD） is proposed to deal with ultrasonic signal. A time-frequency filtering method based on EMD is designed to suppress noise and enhance flaw signals. Simulated results are presented, showing that the proposed method has an excellent performance even for a very low signal-to-noise ratio （SNR）. The improvement in flaw detection was experimentally verified using stainless steel pipe sample with artificial flaws.     

谐振接地系统的配电线路接地故障选线新方法

针对因消弧线圈引起的故障电流信号微弱,造成谐振接地系统发生单相接地故障识别率进一步降低的情况,考虑故障线路与非故障线路间零序电流波形相似度低的特点,提出一种谐振接地系统的配电线路接地故障选线新方法。用HHT(Hilbert-Huang teansform)和时频谱带通滤波法处理零序电流波形,构建各线路零序电流波形的时频能量矩阵,结合图像识别中的相似度识别法与综合相似系数矩阵,实现线路接地故障选线。结果表明,该选线方法对噪声干扰、两点接地故障等情况均有效。     

一种基于改进Hilbert-Huang变换的非平稳信号时频分析法及其应用

对于非平稳信号时频分析,提出了一种基于改进Hilbert-Huang变换(HHT)的分析方法.根据HHT的已有原理,改进了经验模式分解(EMD)过程中的筛选停止准则,提高了分解精度;给出了Hilbert谱分析的完整过程;以线性调频连续波(FMCW)信号模型作为研究对象,结合改进的EMD分解和完整的Hilbert谱分析,通过分析时频分布特征实现高噪声背景下雷达目标信号的检测以及干扰信号的提取.仿真结果表明了改进后的HHT方法对于低信噪比非平稳信号分析的有效性.     

基于端点检测的时频峰值滤波动液面提取技术

油套环空中会产生各种噪声，使测得的液面反射信号非常复杂，真实的液面反射波位置因受到干扰而无法准确辨识。采用时频峰值滤波（TFPF）技术结合语音信号处理中的端点检测（VAD）方法可对动液面波进行有效提取。VAD-TFPF技术先采用短时能量和过零率的双门限VAD方法对声波法测油井信号进行划分，判断出有效信号数据段和接近于零值的数据段，然后采用不同窗长的TFPF分别对两种数据段进行滤波处理。通过对不同噪声强度下的实测数据进行滤波实验与分析，可知该项新技术较之于小波阈值滤波方法对动液面波的辨识能力更强，无论是对背景噪声的压制还是对有效波的提取都表现出更优越的性能。     

基于扩展谱相减与SAP的带噪语音端点检测

为提高低信噪比时带噪语音端点检测的性能,提出了一种将扩展的谱相减法与SAP(Speech AbsenceProbab ility)软门限相结合的方法。采用基于噪声补偿结构的扩展谱相减法,通过使用自适应的判决规则,在不需要进行语音激活检测的情况下有效地去除了背景噪声,克服了单麦克输入时无法在语音段对噪声进行估计的缺点。同时采用非语音段概率SAP软门限,直接对增强后的语音信号进行检测,有效提高了语音段起止端点检测的精确度和可靠性。实验结果表明,该方法比短时能量方法的计算效率高,在信噪比为-10 dB时仍能完成端点检测。     

水下目标LFM回波的小波尺度谱重排及匹配检测

在浅水混响限条件下,为提高水下小尺度目标检测性能,结合宽带线性调频(LFM)信号回波目标信息量大、混响背景相关性弱的特点,提出对目标宽带回波进行时频谱重排压制混响,再进行匹配检测的方法.通过比较目标回波的短时傅里叶变换和小波尺度重排谱时频表征,发现小波尺度谱重排能较好地实现目标信号和耦合混响的分离.再结合匹配滤波的定位特性设计基于小波尺度重排谱的时频匹配检测器.仿真和测试数据分析表明,文中方法的检测性能优于传统匹配滤波约4 dB,在混响背景下,时频匹配滤波器仍能对水下目标进行有效定位,且能较好抑制旁瓣.     

时频分析法在证券市场有效性研究中的应用

验证证券市场的有效性是金融学研究的一个重要问题，这里通过比较选择合适的滤波方法对证券价格数据信号进行处理，应用时频分析方法对经过滤波后的信号进行研究，我们发现所经计算的证券价格波动均为有噪声的现象，在它们的特征周期图上，我们看到信息事件对证券价格的波动的时频分布产生明显的跃变奇异模式。时频分析方法为金融研究提供了新的途径。