现代时频分析方法

时频分析能清楚地揭示信号的时变频谱特性,是对时变、非平稳信号进行分析与处理的有力工具。本文主要讨论现代时频分析中极为重要的傅立叶变换、短时傅立叶变换和小波变换,深入分析和比较了傅立叶变换、STFT与小波变换。     

高斯光束照明下厚透镜的付里叶变换

本文从衍射理论出发,讨论在高斯光束照明下厚透镜的付里叶变换,分析了透镜厚度对空间频谱特征及位置的影响,并给出确定频谱面及在频谱面上实现准确付里叶变换的条件。     

基于ZMNL的K杂波建模与仿真

雷达杂波特性可以用幅度分布特性和频谱分布特性来描述,文章利用无记忆非线性变换(ZMNL)进行建模仿真,产生具有高斯谱的相关K分布杂波;详细介绍了仿真建模的具体过程,并验证了仿真结果;结果表明,此方法能更快速准确地模拟高分辨近距离雷达杂波,仿真得到的杂波序列可以直接用于雷达杂波模拟器中的输入信号。     

基于周期平稳特性的频谱感知方法

频谱感知是认知无线电中最具挑战的问题之一。实际的无线通信系统中,因为调制、脉冲成型、过采样等操作,大部分的信号都呈现周期平稳特性。介绍了周期平稳信号的定义和特征,分析了利用周期平稳特性进行频谱感知的可行性,最后给出常见调制信号BPSK、QPSK的周期平稳特性。     

小波变换的时频分析及其在实际中的应用

由于小波变换自身的特性,它非常适合对非平稳和时变信号进行分析及处理。本文介绍了小波变换的时频分析,具体将小波变换应用于几个非平稳及时变信号的处理,并将小波变换和其他信号时频分析方法做了比较,得出了小波变换的优势和适用特点,最后给出了小波变换应用于信号去噪的例子。     

具有指定功率谱伪随机信号发生器的分析

在所有离散系统的模拟中,提供合适的概率密度函数的伪随机信号发生器是必不可少的.在某些情况下,还要求产生的伪随机信号不仅服从某一非高斯概率密度函数,而且具有某一指定的功率谱密度函数.针对这种情况,本文分析和讨论了一种伪随机信号发生器,利用它可以产生具有指定概率密度函数和功率谱密度函数的非高斯平稳随机信号,并给出了几组采用这种方法模拟的结果.     

Gabor变换时频分析、信号空域滤波及高帧率超声成像方法研究

<正>时频分析方法是信号处理领域的一个重要研究方向,Gabor变换是非平稳信号重要的时频分析工具之一,对非平稳信号进行Gabor变换,由其变换系数得到的Gabor时频谱揭示了信号中所包含的频率分量及其演化特性,可以有效提取信号的时频特征,在信号分析与处理领域具有广泛的应用前景.陶亮的文章综述了Gabor变换的基本理论、研究进展与现状,并展望了Gabor变换问题进一步的研究方向.     

信号与系统课程中对周期信号频谱分析的理解

周期信号频谱分析是信号与系统课程中非常重要的部分,它是利用快速傅里叶变换进行信号分析的理论基础。从分析典型周期脉冲信号的频谱入手,讨论决定时域波形的三个参数对频谱特征的影响,以得到周期信号频谱的共同特点,在频域里对信号与系统的物理意义给出明确的解释,通过对电压波动信号的分析使学生更加深入理解频谱分析的意义。     

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.     

Gabor展开与变换研究综述

Gabor展开与变换是非平稳信号重要的时频分析工具之一,由其变换系数得到的Gabor时频谱揭示了信号中所包含的频率分量及其演化特性.综述了Gabor展开与变换的基本理论、研究进展与现状,简介了其在一些领域中的应用,并展望了未来的进一步研究.     

飞机地面变速滑跑演变随机响应分析

通过演变谱分析法对飞机起落架地面变速滑跑进行动响应分析.飞机在机场跑道变速滑行时,机场跑道基础激励将转化为非平稳随机激励,从而导致非平稳随机响应分析.采用演变随机激励表示该非平稳随机激励,用原平稳随机激励的功率谱密度和非线性变换表示其时变相关特性.利用演变谱法分析起落架系统的非平稳响应问题,最后通过数值算例验证了该方法的简便性和优越性.     

基于反应谱的结构体系平稳随机地震反应分析

利用功率谱与反应谱的转换关系，提出了分析土与结构相互作用系统的反应谱分析方法，该方法利用新规范中的加速度反应谱作为目标谱，计算与之相对的功率谱并按该功率谱作为地震输入谱进行结构体系随机地震反应分析，最后通过算例说明该方法的有效性．     

基于ARMA模型的振动信号建模与预测

振动信号是反映系统故障的重要信息,预测振动信号的趋势是系统状态监测与故障诊断中的一个重要内容。本文提出了一种采用时间序列模型来分析和预测非线性随机振动信号的方法,建立了描述振动信号的数学模型。首先将现场测得的非平稳振动信号转化成标准正态平稳时间序列,然后利用这些参考信号建立时间序列模型,并采用非线性最小二乘法进行模型参数估计,最后利用该模型对信号进行预测。应用结果表明该模型能够很好地拟合振动信号时间序列,并取得了一定的预测精度,可以达到预测要求。     

二维线性系统脉冲传递函数估计的渐近性质

利用离散的平稳高斯过程族作为二维线性系统的输入和输出来对其脉冲传递函数进行了估计,并讨论了脉冲传递函数估计的渐近性质和极限定理.     

大跨度桥梁脉动风场的随机模拟

首先分析了一种宽域平稳随机过程的特性，然后基于频谱表达方法并利用Kaimal风谱函数的特性，提出了一种模拟桥梁脉动风场的高效率方法；证明了采用本方法模拟产生的脉动风场具有各态历经性，满足目标互相关函数；最后给出了一个计算示例。     

基于对称相关函数法的线谱检测

在被动声纳系统中，线谱检测是一个至关重要的问题。文中利用对称相关函数理论，分析了抵消平稳随机过程中与信号不相关的加性随机噪声的机理，并应用于线谱信号检测。仿真结果表明，该方法比传统的相关法有效，对线谱检测，优于经典功率谱检测方法。     

周期平稳信号的抽样

探讨了周期平稳信号的抽样；推导了样值序列的周期自相关和周期谱，当周期频率为零时，它们分别等于时间平均自相关和时间平均功率谱。从这些自相关和谱当中，可以观察到周期平稳信号抽样的特殊性，这与平稳信号的抽样明显不同。     

录音机机芯动态特性谱分析诊断

录音机机芯动态特性谱分析诊断是对机芯的动态抖晃(Wow-Flutter)信号,用时间序列谱分析方法进行处理,可以诊断出机芯传动系统中各部件的缺陷和影响抖晃的程度。本文介绍了时间序列分析的线性谱(快速傅里叶变换FFT谱)和非线性谱(自回归AR谱)。通过分析计算,诊断出CM1000B型机芯诸传动部件对抖晃误差的作用。最后对两种时间序列谱分析的结果和在实际运用中的优缺点进行了比较。     

信息熵通过系统变化规律的研究

对孤立热力系统中的不可逆过程，热力系统熵自发不可逆地增加；而对自发进行的物理变化过程，物理场熵是减小的。迄今，信息系统中信息熵的变化规律尚不十分明确。对此进行研究，得出结论：带限平稳正态随机信号通过因果最小相位线性系统后，熵可增加或减小，可用线性逆系统使熵可逆变化；平稳非正态独立同分布随机信号通过因果非最小相位线性系统后，熵恒增加，并趋近平稳正态信号，使熵趋于最大。原线性系统不能使熵可逆变化，亦不