含未知参数的多分量Chirp信号的分数阶傅里叶分析

目的 提出基于分数阶傅里叶变换（ＦＲＦＴ）的含未知参数的多分量Ｃｈｉｒｐ信号的检测和参数估计方法。方法 由分数阶傅里叶变换的Ｃｈｉｒｐ基分解特性及其与时频分布的关系论证多分量Ｃｈｉｒｐ信号的分数阶傅里叶分析方法,并通过计算机模拟验证方法的有效性。结果与结论 和联合的Ｗｉｇｎｅｒ－Ｖｉｌｌｅ分布（ＷＶＤ）及Ｈｏｕｇｈ变换（ＨＴ）方法相比,基于ＦＲＦＴ的含未知参数的多分量Ｃｈｉｒｐ信号的分析方法,不用     

小波理论及其在光纤陀螺信号分析中的应用

分析了Ｆｏｒｉｅｒ变换、短时Ｆｏｕｒｉｅｒ变换和小波变换的不同特点以及光纤陀螺信号噪声产生的原因。根据光纤陀螺信号零点漂移的非平稳随机性和非正态分布特性,提出了利用小波变换所具有的时频局部化优点对其随机过程进行功率谱分析,在此基础上给出了随机过程的时－频功率谱的分析方法,选用具有良好紧支性的Ｍｅｘｏ帽小波为母小波对光纤陀螺随机噪声有序列进行处理,仿真结果表明,基于小波理论的时－频功率方法对光纤陀螺信号随机过程分析的有效性。     

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.     

基于分数低阶S变换时频的机械轴承故障特征提取

时频分布是机械滚动轴承故障信号的有效分析方法,特殊情况下的机械故障信号或噪声属于非高斯Alpha()稳定分布,传统的Stockwell变换（S变换）时频方法性能退化甚至失效。本文基于S变换时频和分数低阶矩提出了一种分数低阶S变换时频分布算法,为了减少计算量及在线及时分析信号,提出了一种快速分数低阶S变换时频算法。仿真结果表明,所提出的分数低阶S变换时频算法及其快速算法能很好的工作在高斯噪声和稳定分布噪声环境,性能优于已有的S变换时频。在实际应用中,所提出的时频算法能够较好的提取机械轴承故障信号的故障特征。     

基于分数低阶Stockwell变换时频的机械轴承故障特征提取

时频分布是机械滚动轴承故障信号的有效分析方法,特殊情况下的机械故障信号或噪声属于非高斯Alpha(α)稳定分布,传统的Stockwell变换(S变换)时频方法性能退化甚至失效。基于S变换时频和分数低阶矩提出了一种分数低阶S变换时频分布算法,为了减少计算量及在线及时分析信号,提出了一种快速分数低阶S变换时频算法。仿真结果表明,所提出的分数低阶S变换时频算法及其快速算法能很好地工作在高斯噪声和α稳定分布噪声环境,性能优于已有的S变换时频。在实际应用中,所提出的时频算法能够较好的提取机械轴承故障信号的故障特征。     

基于听感知特性的双麦克风近讲语音增强算法

针对近讲系统的声学场景,提出一种基于听感知特性的双麦克风语音增强算法。模拟人耳频率分解特性,用gammatone滤波器组对2路麦克风采集的声音信号进行多子带频率分解;对分解后的时域信号进行分帧,生成时频单元,并计算每个时频单元的能量;以2路信号时频单元能量比值为线索,估计每个时频单元信噪比,模拟人耳掩蔽特性生成掩蔽模板,并作用于带噪声的语音信号,实现目标语音与环境噪声的分离。实验结果表明:由2路麦克风信号时频单元能量的比值可较准确估计时频单元的信噪比;该算法可提高带babble噪声命令词的识别正确率,优于当前单通道及双通道语音增强算法。     

基于瞬时频率的窗宽递增寻优的短时傅里叶变换

讨论了窗函数在时频分析中的作用,分析了S变换的缺陷,指出了依据分析频率调整窗宽和使用窄窗均严重影响时频分析效果.以短时傅里叶变换为基础,提出了一种窗宽根据信号自身时变特征进行自主调节的时频分析方法,该方法以瞬时频率的变化作为判断信号频谱结构发生变化的依据,通过在瞬时频率变化之前逐次递增窗宽,使窗函数能够覆盖信号中的局部平稳区域的大部甚至全部,从而可对信号中的各局部平稳段得到最佳的时频分辨率.通过对线调频信号、时变信号和含噪声信号的分析和比较可知,本方法可准确描述信号的时间分布特征,并可同时获得最佳的频率分辨率,且对噪声不敏感,具有一定的先进性和实用性.     

基于S变换的内燃机噪声信号时频特性

简述了S变换的基本原理,设计了仿真试验,对比分析短时Fourier变换与S变换的时频分析和信号检测能力.结果表明,S变换是一种更加有效的非稳态信号时频分析方法.以某六缸发动机为研究对象,采集机体前端和顶部噪声信号.采用S变换对噪声信号进行时频分析,分析信号能量在时频域内的分布规律及其频率成分随时间的变化情况,结合发动机的结构特点,分析噪声信号中比较突出的频率成分产生原因.S变换比较适合于发动机噪声信号时频特性研究,研究结果对发动机低噪声改进设计具有一定的参考价值.     

基于Morlet小波尺度参数寻优的匹配追踪时频分析

与短时傅里叶变换、连续小波变换、广义S变换等时频分析方法相比,匹配追踪方法具有更高的时频分辨率,但传统的贪婪迭代算法计算效率较低。以Morlet小波作为时频原子进行匹配追踪,通过分析尺度因子不同时Morlet小波时频原子在时间域的形态,比较信号向频率、相位和延时相同,仅尺度因子不同的不同时频原子投影的投影值,认为尺度因子对时频原子的形态具有较强的控制作用,因而对时频原子和信号局部特征的匹配性能具有较强的控制作用。基于以上分析,在利用复地震道计算信号的瞬时信息作为时频原子频率、相位和时延等参数的基础上,对Morlet小波时频原子的尺度参数首先进行一维寻优,在得到最佳尺度因子基础上对时频原子参数进行微调,提高了计算效率。针对模型测试了算法的有效性及在去除噪声和薄层厚度求取等方面的应用前景。     

非平稳噪声环境下LFMCW信号恒虚警检测算法研究

为了提高电子侦查系统中对非平稳噪声环境下线性调频连续波信号的实时检测能力,提出了一种对信号进行分段检测的低复杂度算法.根据假定最大调频斜率设定窗函数宽度,将截获信号均匀分割为多个序列,在每个时间序列内建立短时谐波模型,并采用多个正交窗函数对信号进行加权离散傅里叶变换.在此基础上,推导出符合F分布的检测模型.该模型与噪声功率无关,因此检测前无需统计噪声功率,可对非平稳噪声环境下的信号进行恒虚警率检测.仿真分析了影响该算法性能的参数,通过与单窗口检测算法对比,验证了该算法在非平稳噪声环境下优良的检测性能.      

结构动力数值分析的时频域转换算法研究

研究地震波激励信号及结构响应之间在时频域上的数值对照关系,对于结构动力分析方法的深入发展,及先进时域算法的频域考题验证均有重要意义.首先从理论上公式推导了复数域傅里叶频谱求解方法与实数域三角函数频谱求解方法之间的等价条件,从而在离散傅里叶变换之外,找到了一种可求解时程曲线针对任意频率点频谱的三角函数频谱算法.并针对阻尼体系的动力响应分析,进行了频域与时域算法在激励输入与结构响应领域的转换关系的解析推导,为结构动力响应求解提供了一种新思路.最后,以多质点的阻尼体系的动力响应分析为例数值验证了该方法的有效性.     

基于短时FFT方法提取螺旋桨转速的研究

用短时傅立叶分析的方法研究了辐射噪声在高频时频变化的周期性，估计了目标的螺旋桨转速。实验共分析了241个噪声样本，结果表明：大多数辐射噪声样本在高频段原时频变化均有周期性，且分析高频段时能量变化的周期性是在低信噪比条件下估计螺旋桨转速的有效手段。     

谐波小波及其时频剖面图在旋转机械诊断中的应用

分析了谐波小波的定义、特点,以及用谐波小波时频图、等高线图表示谐波波分解结果的方法。分析结果表明,这两种方法虽然可以直观表示信号的时频能量分布以及无噪声信号中的微弱奇异成分,但当信号中存在噪声时,用这些方法将难以检测信号的奇异性,因而它们在工程实际中几乎是没有用的。提出了谐波小波时频剖面图（Ｔｉｍｅ－Ｆｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｐｒｏｆｉｌｅ Ｐｌｏｔ,即ＴＦＰＰ）方法,利用该方法可以检测含噪声信号的微     

基于多窗口时频重排的非线性调频信号时频结构分析方法

基于时频重排的高时频聚集性和多窗口分析方法低方差、高分辨率等优点,提出一种基于多窗口时频重排的非线性调频信号时频结构分析方法.该算法结合时频重排和多窗口分析方法,降低由重排振荡和噪声引起的波动,保持时频重排的高时频聚集性,同时清楚地展示了非线性调频信号的频率调制规律.仿真实验结果证实该方法对两个相距很近的二次多项式调频信号和实际的蝙蝠声纳信号都非常有效.     

基于频域窄带莱斯噪声消除机制的OFDM网络信号发射精度增强算法

为改善当前OFDM网络信号精度增强算法中难以高效消除频域窄带莱斯噪声,且系统误码率较高的不足,提出了一种基于频域窄带莱斯噪声消除机制的OFDM网络信号精度增强算法.首先,基于128频相移键控调制方法,在获取信号时域特征的基础上,引入快速傅里叶变换,对信号进行离散化,并基于信号投影机制,构建正交星座图,实现信号投影矢量在预发射状态下的正交分层排序,消除了信源状态下频域窄带莱斯噪声对系统的干扰;随后,引入快速傅里叶逆变换,对预发射信号进行加密处理,且通过量化评估模型对信号精度进行优化提升,有效节约了传输带宽,提高了信号发射性能,改善了信道抗衰落效果.仿真实验表明,与当前常见的时间窗消除机制(time window elimination mechanism, TWE)、频率拓扑映射机制(frequency topology mapping, FT)相比,本文算法的误码率更低,且具有更高的信号增益效果.     

栈式降噪自编码器在辐射源信号识别中的应用

针对传统辐射源信号识别方法在低信噪比条件下提取特征困难且识别率低的问题,提出了一种基于短时傅里叶(STFT)变换和栈式降噪自编码器(sDAE)的识别系统。首先对雷达辐射源信号进行短时傅里叶变化,然后对时频图像进行一系列预处理,将处理后的图像输入到栈式降噪自编码器中,将提取的特征输入到softmax分类器中,完成分类识别。通过仿真表明:该系统在SNR=-10dB的时候,识别率能够达到80%以上,在低信噪比的情况下,识别效果明显优于传统识别方法。     

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．     

模拟调频电台的调制系数估计

调制系数是模拟调频(FM)电台的一个重要参数,FM信号的瞬时频率是调制系数和调制信号共同作用的结果,调制系数可由瞬时频率求出.然而瞬时频率的求解精度受接收信号噪声的影响.实验证实,在信噪比高于20 dB时,由瞬时频率得到的调制系数与实际值的相对误差在1%以下.求解瞬时频率传统的办法是利用时频分析、短时傅里叶变换等方法,...     

线性调频脉冲压缩雷达信号参数估计方法

针对低信噪比下,瞬时自相关谱算法对调频率估计精度不够高及基于传统的包络检波方法对线性调频(LFM)脉宽和重复间隔估计不准确的问题,提出了以分数阶傅里叶变换为核心的多参数估计方法.利用分数阶傅里叶变换对LFM信号的聚集特性,精确估计LFM脉冲压缩雷达信号各主要参数,设计LFM脉冲压缩信号发射接收实验以验证本算法.实验结果表明,在较低信噪比条件下,能够实现线性调频脉冲雷达信号主要参数的准确估计.