基于MATLAB实现经典功率谱估计

功率谱估计(power spectrum estimation,PSE)是利用有限长的数据估计信号的功率谱,广泛应用于雷达、声纳、通信、地质勘探、天文、生物医学工程等众多领域.功率谱估计可分为经典谱估计和现代谱估计,文章主要研究经典谱估计中的修正算法.目前经典谱估计中主要采用对2种方法进行估计,分别足周期图法和自相关法...     

最小交叉熵在谐振隔离式轨道电路中应用

最小交叉熵谱估计是现代谱估计法中的一种,其分辨率要比经典谱估计高。谐振隔离式频率编码轨道电路,其信号特点是频率间隔比较小,所以要求其频谱的分辨率高,同时实时性要好.本文研究了用最小交叉熵谱估计对UM2000轨道电路信号进行频谱分析.     

柴油机振动信号谱估计的自回归方法

介绍了经典谱分析和现代谱分析中自回归 (AR)谱分析的各种常用方法 ,比较了各种方法对模拟信号 (样本总数N =32 )和柴油机爆发信号 (N =12 8)的处理效果。结果表明 ,经典谱分析方法的稳定性好 ,但分辨率受信号样本数影响 ,不适于小样本信号。现代谱分析方法比经典谱分析方法有更高的分辨率 ,因而可用于柴油机小样本数据段的分析 ,但使用时要注意模型阶次 p的选择。当 p太高时 ,各种方法都出现不稳定的现象。自相关法的分辨率略低 ,但其稳定性较好 ,可优先考虑使用。柴油机振动过程中有许多小样本信号 ,如爆发、阀开关、喷油信号等 ,它们引起的振动信号都非常短 ,采用AR谱估计方法是非常合适的     

AR模型在DQPSK信号检测中的应用

针对经典谱估计精度低且噪声大的特点,提出采用现代谱估计中的AR模型方法来进行DQPSK信号的检测。文中介绍了AP模型和其改进算法的基本原理,并结合实际应用提出采用反射系数来表征信号,以简化计算并提高检测的实时性。通过对DQPSK信号谱的估计和反射系数的仿真,说明了AR模型在DQPSK信号检测中是实时且可靠的。     

高维随机信号THREE功率谱估计及其仿真

功率谱估计是随机信号处理领域的基本问题之一,其基本方法是利用有限长的数据估计信号的功率谱.从演化进程上来看,可分为经典谱估计和现代谱估计.参照现代谱估计中的THREE谱估计方法,对基于Hellinger度量的随机信号的功率谱估计方法进行了探讨,并进行了模拟仿真.通过数值模拟,发现基于Hellinger度量的随机信号的功率谱估计方法能有效用于高维随机信号的谱估计中.     

柴油机振动信号谱估计的自回归方法

介绍了经典谱分析和现代谱分析中自回归(AR)谱分析的各种常用方法，比较了各种方法对模拟信号(样本总数N=32)和柴油机爆发信号(N=128)的处理效果。结果表明，经典谱分析方法的稳定性好，但分辨率受信号样本数影响，不适于小样本信号。现代谱分析方法比经典谱分析方法有更高的分辨率，因而可用于柴油机小样本数据段的分析，但使用时要注意模型阶次p的选择。当p太高时，各种方法都出现不稳定的现象。自相关法的分辨率略低，但其稳定性较好，可优先考虑使用。柴油机振动过程中有许多小样本信号，如爆发、阀开关、喷油信号等，它们引起的振动信号都非常短，采用AR谱估计方法是非常合适的。     

最大熵谱估计与傅立叶谱估计的几点比较

本文通过对目前常用的现代谱估计方法——最大熵谱估计方法中的谱峰幅度和谱线分辨率两个基本问题的分析和讨论,和经典的傅立叶谱估计方法作比较,指出在最大熵谱估计方法的应用中应注意的几个问题。     

误差反向传播算法与信噪分离

研究了误差反向传播算法的基本原理及其在信号识别与噪声消除中的应用。通过与经典谱估计的信号处理效果进行比较 ,阐明了BP网络具有良好的信噪分离特性。     

非平稳信号的时变自回归建模及其在轴承故障诊断中的应用

基于时变自回归（TVAR）方法实现了非平稳随机信号的参数化建模,提出采用最小信息准则确定模型阶数．通过多分量线性调频仿真信号的时变谱估计,表明该方法分辨率高,没有交叉项的干扰,计算速度快．在仿真分析的基础上,应用参数化时频谱和BP神经网络方法进行滚动轴承故障信号的分类和辨识,并基于能量法对时频图进行特征提取．分析结果表明,时变自回归方法的拟合精度高,能有效提取轴承故障信号特征,同时结合神经网络能对故障进行准确诊断．     

AR模型在阵风载荷飞行试验中的应用

摘要：功率谱密度（PSD）函数在阵风载荷飞行试验数据分析中占有重要的地位。经典谱分析方法具有信号丢失、分辨率低等缺点,现代谱分析方法提高了谱估计的分辨率和真实程度。本文将基于AR模型的现代谱理论引入飞机阵风载荷飞行试验数据分析中,取得了比较满意的结果。     

Power Spectral Analysis of Heart Rate Variability of Driver Fatigue

IntroductionDrivingfatigue overloadinghas threatenedpeople s healthand life. Investigation datum from suggested that estimates ofthe contribution of driver mental fatigue to total trafficaccidents vary from 4% in 1980 to 25% in 1995[1]. Surveyresults revealed that 64% of respondents had experiencedfatigue on the road. In addition, 7% of the subject sampleclaimed to have had traffic accident due to fatigue.Drivingfatigue is a substantialproblem and serious threat inthe …     

频带陷波优化的低距离旁瓣波形设计方法

工作于高频(HF)、甚高频(VHF)和超高频(UHF)拥塞频段的宽频带雷达,面临频带使用限制以及多种无线通讯系统同频窄带干扰的问题. 对此,该文以峰均功率比(peak-to-average power ratio, PAR)为约束条件,建立联合优化功率谱密度(power spectrum density, PSD)和积分旁瓣电平(integrated sidelobe level, ISL)的波形设计目标函数,提出了一种基于快速傅里叶变换和子空间分解的循环迭代算法求解目标函数的方法. 仿真实验结果表明,经过优化的波形在提高多频段限制中频谱利用率的同时,有效地抑制了窄带干扰且具有较低的旁瓣.      

数字信号处理在心率变异分析中的应用

本文较全面的介绍了心率变异分析中常用的数字信号处理手段。即从时域简单列举了心率变异信号的一些统计学指标。在频域分别对比使用周期图法和AR模型法分析心率变异信号96功率谱密度。给出了分析实例,并说明了AR模型的优点及实用性。     

功率谱估计在扫描隧道显微术中的应用

扫描隧道显微镜(简称STM)所采集到的隧道电流信号,不仅包含着表征样品的表面形貌和分子结构的有效信号,而且还隐含着整个扫描隧道显微系统的动态特性.针对STM采集的信号,运用短时傅立叶变换对其波形数据进行功率谱密度估计,对信号在频率域中的特征向量加以提取.结果表明:基于谱空间的特征向量,准确地分辨出了工频在信号中的干扰,也能有效地解释和分析STM系统的动态特性,进而认为存在一小阻尼系统对信号施以影响;此外,分析的结果可以为STM扫描过程的控制,诊断以及扫描图像的重建和解释提供有力的理论指导.     

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.     

用时序分析法识别机床固有频率

本文采用时间序列分析法在机床连续切削和非连续平稳切削状态下，建立线性ＡＲ模 型，识别机床固有频率．与采用正弦激振法和ＦＦＴ分析法所得结果进行比较，论证了在非连续平 稳切削状态下识别机床固有频率的优越性．     

滤波白噪声路面时域模拟方法与悬架性能仿真

为合理模拟路面时域模型,通过路面不平度空间功率谱密度分析路面频域模型,并由路面频域模型推导路面时域模型的滤波白噪声数值模拟方法.提出了采用滤波白噪声方法模拟路面时域模型时,改变仿真车速的同时需调整白噪声采样频率使之与车速相配.通过分析生成的路面时域模型的空间功率谱密度,验证了路面时域模型的准确性.比较只改变车速和所提出的改变车速并调整相应白噪声采样频率模拟的路面时域模型的高度历程、频谱和空间功率谱密度,得到了后者模拟方法更符合标准等级路面的结论.并通过仿真,分析比较了某1/4车辆悬架模型在不同方法生成的路面时域模型输入下的系统响应精确性,体现了所提方法的重要性.     

电液伺服随机振动控制系统非线性建模与仿真

为准确再现5~500 Hz频宽范围参考加速度功率谱密度,针对电液伺服随机振动控制系统,建立了其非线性数学模型.考虑压力流量特性和伺服阀控制死区的影响,状态依赖Riccati方程技术被引入来获得系统变增益状态反馈,拓展了系统频宽;同时结合功率谱密度均衡方法,在频域上对输入信号进行了修正.通过Simulink仿真分析可知,功率谱密度稳定波动范围在±1 dB以内.      

HRV的频域时变分析方法及其应用

在ＨＲＶ频域分析中，比较研究了ＲＲ间期作为事件序列与化为时间序列分析所获得的结果。结果表明在平均心率较大和较小的时间片中，频谱将被改变。对后一种分析方法，我们借用“语谱图”的概念，将信号频谱随时间的变化直观地进行显示，提供了ＨＲＶ时和频域上较完整的变化信息。