地运动信号的时频分析

对实测地运动信号,分别应用短时傅里叶变换(STFT)、Wigner-Ville分布(WVD)、小波变换(WT)和Hilbert-Huang变换(HHT)进行了分析,讨论了地运动信号的时频分布.结果表明,地运动信号有多个中心频率,信号能量在0～30 Hz以内,优势频率在12～15 Hz.4种时频分析方法都能反映地运动信号的时频特征,STFT和WVD只能粗略反映信号能量的分布情况,可以给出能量峰值对应的具体时间和频率,但其分辨率单一.WT和HHT可以给出信号能量比较详细的分布情况,WT具有多分辨率特点,但给出的能量分布在一定的带宽内,不能给出某一频率的能量分布.HHT具有自适应性,给出的是某些特征分量的能量分布,也不能给出某一频率的能量分布.     

雷达回波信号的多普勒瞬时频率仿真研究

雷达回波信号是非平稳的时变信号,其瞬时频率是雷达接收机所接收到的回波信号的重要参数,可以获知空间目标的运动信息.本文分析了雷达回波信号处理过程中产生的多普勒瞬时频率的数学基础,其信号频谱峰值随时间的变化而变化,并采用时频分析的方法仿真了多普勒瞬时频率的性能参数,以获得回波信号的多普勒瞬时频率时间域与频率域的联合分布信息,便于获知空间目标的运动情况,更好地探测、跟踪空间运动目标.     

基于分数阶傅里叶变换步态特征提取

针对短时傅里叶变换等时频分析方法不能提取由腿部和手臂运动产生的细致微多普勒特征这一问题,提出了采用分数阶傅里叶变换的雷达步态信号分析方法.在短时傅里叶分析的基础上,应用分数阶傅里叶变换对步态回波信号进行处理,由实测步态数据生成分数阶傅里叶变换谱图并进行了详细分析.结果表明,通过分数阶傅里叶变换可以从步态数据中提取出手臂、腿部摆动的细致微多普勒特征.     

基于单频涡旋电磁波雷达的人体目标步态精细识别

现有基于传统平面电磁波雷达的人体目标识别技术能够实现对步态差异较大的人体目标的分类识别,但在步态精细识别方面面临较大困难。将涡旋电磁波雷达应用于人体步态识别中,尝试通过发射携带有轨道角动量的单频涡旋电磁波来增加雷达回波中的目标信息量,以提高人体步态精细识别能力。首先建立了人体目标的涡旋电磁波雷达回波模型,并仿真生成了3种步态下的回波数据集;然后通过将回波变换到基频,获得目标线多普勒和角多普勒混合信息并用时频图表征,最终将时频图输入到卷积神经网络模型中获得分类结果。仿真实验表明：相比于传统平面电磁波雷达,使用涡旋电磁波可以提升人体步态精细识别能力。     

基于DirectX的弹头进动3D视景及微多普勒特征仿真软件的实现

利用VC++6.0,基于短时傅里叶变换对弹头回波进行时频分析,得到弹头回波微动信息,利用兼容位图将回波微动信息进行可视化显示,采用DirectX三维显示技术,开发出弹头进动微多普勒特征分析及相应的弹头运动形态三维视景仿真软件。软件可提供弹头目标在不同雷达载频、自旋频率、锥旋频率、进动角等参数下的弹头理论微多普勒曲线,以及对回波时频分析得出的微多普勒曲线,实现了弹头目标三维视景与弹头微多普勒曲线的同步实时显示。软件运行表明:该软件运行流畅、理论推导结果与通过时频分析进行仿真验证的结果一致,软件对操作人员的响应迅速,三维视景显示与微动显示相一致。     

基于多普勒小波变换的脱靶量参数提取方法

研究了脱靶量测量系统中靶弹的相对运动速度、脱靶量、脱靶时刻等参数的提取方法. 根据接收到的雷达目标回波信号的多普勒频率特性,提出用4参数基函数的时频信号表示法,从而引出多普勒小波变换的概念. 通过匹配追踪算法寻找与回波信号最匹配的基函数来确定脱靶量参数. 实验结果表明,该方法有效地估计出了脱靶量参数,且比其它方法更简单准确.     

广义S变换在转子碰摩故障诊断中的应用

基于广义S变换在处理非平稳信号的独特优势,将广义S变换(GST)引入到转子碰摩故障诊断中,利用广义S变换来提取具有不同的严重程度的转子碰摩故障信号的谐波特征.仿真研究表明:与小波变换和标准S变换相比, GST可以通过改变参数以适应不同信号的分析需要,并且具有更高的时频分辨率.试验结果分析表明:该方法能够有效地揭示出碰摩故障数据的频率结构,区分碰摩故障的严重程度.     

基于S变换的浮标式高频地波雷达相位补偿算法

针对浮标式高频地波雷达系统,分析了雷达平台晃动对回波信号相位的影响,并且提出一种基于S变换的相位补偿方法。该方法利用信号窄带分量中能量最大者作为相位补偿的标校信号,采用S变换的时频分析方法对雷达信号的瞬时频率以及相位进行估计,实现对回波信号相位补偿。仿真结果显示一阶海洋回波谱得到了很好的锐化,与相位污染前的多普勒频谱相近,从而验证了方法的有效性。     

小波变换在电压闪变分析中的应用及其DSP实现

傅立叶变换不具有时频分析能力，对含有短时高频分量和长时间低频分量的电能质量信号进行分析时具有局限性．基于小波变换具有良好的时频局部化特性析，提出一种更为有效的电压闪变分析方法．利用小波变换的多分辨率分析方法，对电压闪变信号进行检波与分解，提取出电压波动信号的频率和幅值，从而得出反映电压闪变的参数．仿真实验证明：对比傅立叶变换，小波变换是一种更为有效的电压闪变分析方法．最后提出了小波变换在数字信号处理中的实现方法．     

一种新的内燃机振动信号时频分析方法

本文针对现有时频分析方法在内燃机振动信号特征提取中存在的问题,提出利用经验小波变换(EWT)结合同步压缩变换(SST)对相关信号进行处理。仿真及实例验证结果表明,该方法不仅能够对内燃机振动信号时频特性进行有效表征,而且较传统时频分析方法具有更高的时频分辨率,对含噪信号表现出较强的鲁棒性。