离散幅度信号分析方法及其应用

研究离散幅度信号的分析方法。提出任意连续信号的二比特量化重构定理，建立了以信号量化精度作为尺度的多分辨率分析的概念，还分析了离散时间信号用二比特序列重构时的奇异点和求余效应。在实际信号处理应用中，用二比特量化重构定量，提供了一种有效的压缩编码方法，还利用量化精度多分辨率分析方法，实现了高速实时检测。理论和实验证明，提出的离散幅度信号分析方法是一种简单、有效的并行信号分析方法，尤为适于硬件实现。     

基于能量算子的单信道重叠信号盲分离方法

针对单个信道的多个时、频重叠信号分量的分离问题，提出一种能量分离方法对各个信号分量进行瞬时频率和幅度估计，从而进行多个信号分量的分离。基于能量算子的计算简单，以及很好的时域分辨率的特点，该方法可用于实时处理和实际工程应用。仿真结果验证了该算法的有效性。     

复图像域SAR运动目标参数估计性能分析

为分析合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)复图像域运动目标的参数估计性能,本文在SAR复图像域地面运动目标信号模型的基础上,推导了色高斯分布杂波中运动目标参数估计的克拉美罗界(Cramer-Rao bound,CRB).分析了参数估计性能与运动目标散射强度、运动参数以及信号功率谱的相互关系,并比较了信号域和复图像域的参数估计性能.进而,提出采用降分辨率处理(reducing resolution processing,RRP)提高了复图像域参数估计性能,并定量分析了RRP带来的参数估计性能改善.参数估计性能分析表明,在均匀杂波背景下的SAR复图像域,可实现目标高精度的运动参数估计和定位处理.最后,数值实验结果验证了本文参数估计性能分析的正确性和有效性.     

多频原子力探针显微技术

不断提高空间分辨率、数据采集速度以及实现材料性质的成像,一直以来就是原子力显微术的发展目标.目前,最可能实现这一目标的手段是近些年发展的多频原子力显微术.多频原子力显微术,即利用多频率激励和/或多频率探测微悬臂的振动信号来研究样品纳米物性的一大类AFM技术.它可以实现针尖与样品间作用非线性信息的提取,在组分探测灵敏度、时间和空间成像分辨率等方面展现了巨大的优势.文中综述了多频原子力显微术所包含的不同实现方法的基本原理,并介绍了它们在高分辨成像、纳米力学、材料、生物等方面的前沿应用实例.此外,为探索多频原子力显微术,我们提出了一种特殊的高次谐振型石英音叉微悬臂模型.最后,文章展望了多频原子力显微术的下一步技术发展和应用研究.     

基于通用软件无线电平台的电离层高频多普勒频移监测仪

测量经电离层反射的无线电波频率的多普勒频移是一种经典的电离层探测技术.本文介绍了以通用软件无线电平台作为射频前端的新型设备的系统设计、数字信号处理流程及数据后处理的方法.前端输出的宽频带数字信号由计算机软件进行选频、滤波、降采样等处理,具有可随时改变接收频点及数据处理流程的灵活性,并降低系统复杂度和研发周期及成本.本文比较了由快速傅里叶变换和希尔伯特变换两种方法得到的信号多普勒频移量,在电波仅有单一频移分量时,两种方法的结果是一致的;快速傅里叶变换方法能够分辨多个频移分量,而希尔伯特方法的优点则是具有较高时间分辨率.此外,采用多站数据反演了电离层扰动传播速度,把频移得到的多普勒速度与电离层垂测仪观测的电离层虚高的变化进行了对比,验证了该设备的探测能力及数据准确性.该设备已替换升级子午工程一期原设备,并将部署于子午工程二期各观测台站.     

大数据背景下的信号处理

宽带信号、高维信号、高分辨信号以及多传感器组网技术的快速发展，使得信号采集数据增长率高于数据存储增长率和信号处理速度增长率，信号处理进入了大数据时代．本文指出了大数据背景下的信号处理的关键问题．对于多传感器组网具有的多样性和复杂性的海量信号数据，必须进行信息融合．本文介绍了信号融合的主要模型方法，分析了信息融合技术的发展趋势．智能传感网技术能降低对信号处理和通信容量的要求，有效地在大数据中提取有价值数据．本文给出了智能传感器的基本结构，阐述了智能传感器的计算方法．结合大数据容量信号对高速实时处理的要求，介绍了高速数字信号处理芯片以及高性能硬件平台发展现状，展望了高速信号处理核心技术的发展动向．     

太阳射电观测系统多通道变频电路一致性补偿方法与实现

地基太阳射电观测系统观测信号频带较宽,覆盖十米至毫米波段.限于ADC采样率和输入带宽,通常需要通过变频电路将射电信号分段变频后再进行模数转换.由于模拟器件的差异性,多通道变频电路存在幅相不一致的情况,造成通道间幅相误差,影响接收机测量精度,对极化测量影响尤为严重.本文通过测量太阳射电观测系统中变频电路各通道之间的幅频和相频偏差,计算出每个频点的补偿系数,存入太阳射电观测系统数字接收机的FPGA中.观测时,在FPGA中将ADC输入的数据进行FFT处理,每个通道各频点数据乘以相应补偿系数,削弱通道间不一致性,提升数据质量.选取山东大学槎山太阳射电观测站150～500 MHz太阳射电观测系统进行实验验证,经补偿后通道间幅度差降低至0.5 dBm以下,一些频点差值为0 dBm,相位一致性得到显著提升.实际应用表明,本方法为提升宽频带变频电路一致性提供了解决方案,为低频对周天线阵数字波束合成、同频段多天线相干测量的多通道一致性校正提供了有效参考.     

欠定情形下语音信号盲分离的时域检索平均法

探讨欠定情形（即观察信号的个数少于源信号个数）下的盲信号分离,提出一种新的方法,即时域检索平均法（SAMTD）,该方法可解决目前在频域中难以处理的一类问题,它利用一类语音信号在时域中的稀疏持续性,回避像K均值聚类或势函数等常用统计聚类方法.为估计混叠矩阵,它剔除那些不与基矢量共向或反向的数据样本,以提高其估计的准确性.在源信号的恢复上,提出了一个超完备线性几何ICA改进算法.几个语音信号实验的仿真数据展示了所提方法的性能和实用性.     

超声速混合层拟序结构密度脉动的多分辨率分析

由于超声速密度场测量十分困难，基于实验图像的超声速混合层流场的多分辨率分析一直难以实现．本文利用新近提出的基于纳米粒子的平面激光散射技术，以较高的时空分辨率测量了超声速混合层密度场结构．根据混合层拟序结构的动力学特性，以Taylor的时空转换假设为基础，利用小波分析研究了密度脉动信号和密度场图像的多分辨率特征．密度脉动信号的小波近似系数较好地反映了不同尺度下密度脉动信号的特征，相应的细节系数在一定程度上反映了各层平滑近似的差值．超声速混合层密度脉动信号不同于周期性的正弦信号，而更类似于具有分形特征的Koch曲线信号，在各个尺度上都具有一定的相似性，体现了混合层流场的分形特征．密度场图像的二维小波分解与重构给出了不同尺度的近似与细节信号，有效地分辨了不同尺度下流场的特征结构．     

一种新的fMRI数据处理方法: 邻域独立成分相关法及其初步应用

独立成分分析(ICA)是信号处理领域中新近发展起来的一种很有应用前景的方法, 而脑功能磁共振(fMRI)信号的有效分离与识别是一个正在研究和实验之中的技术领域, 因此, 发展基于ICA的fMRI数据处理方法具有明显的理论价值和应用前景. 首先分析了现行ICA-fMRI方法采用的信号与噪声的空域分布相互独立的信号模型所存在的明显不足, 然后提出了微域中的信号与噪声的时域过程相互独立的fMRI信号模型, 从而建立了一种新的fMRI数据处理方法: 邻域独立成分相关法. 从理论和仿真实验两个方面阐明了新方法的合理性, 最后给出了实际fMRI数据的例子.     

基于主成分的大坝观测数据多效应量统计分析研究

传统的单效应量分析在处理具有多重共线性的大坝监测数据时有较大的局限性,本文引入主成分分析方法对相关的多效应量进行重构,探讨确定主成分的方法,提取影响数据变异的少数主成分.对于稳定的观测数据建立基于主成分的多效应量观测值整体控制域;对于有趋势性变化的观测数据,在建立主成分统计预报模型的基础上建立了未来观测值的控制域.通过工程实例证明,利用主成分分析方法进行多效应量分析可以实现数据缩减,减少数据冗余,降低噪声和虚假报警率,能够进行高效地数据分析,具有广阔的应用前景.     

基于DSP＆CPLD的便携式振动信号处理系统

为了更准确方便地诊断设备运行特性，结合FFT和小波分析原理设计了一种基于DSP＆CPLD的便携式振动信号处理系统。系统的硬件电路由信号调理电路、数据采集处理模块和外围电路等组成，其软件部分由主程序模块、数据采集处理程序和LCD显示程序等组成，能够实时采集振动信号，显示并存储静态特性、振动波形和频谱等数据。     

基于恒模特性的单通道时频重叠信号盲分离算法

针对单通道同调制方式、同调制参数时频重叠信号的盲分离问题,基于MSK信号的恒模特性,及对MSK混合信号分量幅度的准确估计,构建了单通道信号盲分离欠定方程组.为解决该方程组的解模糊问题,根据MSK信号相位连续特性,提出了相位方差最小模糊解消除准则.但相位对噪声较为敏感,该准则可能会产生严重的误判现象,又提出了一种基于最小斜率的补充准则.基于以上两种模糊解消除准则,可对单通道信号盲分离欠定方程组的模糊解进行合理选择,有效地实现了MSK时频重叠信号的单通道盲分离.仿真结果表明:在信噪比大于5 dB的条件下,该算法对混合信号具有较好的分离效果.并且该算法具有复杂度低、计算量小的优点.     

数字图像空间分辨率改善的频率域方法

导出了既适合于同分辨率也适合于不同分辨率图像的比以往更一般的空间频率域混叠公式，提出了混叠矩阵的概念，讨论了频谱混叠方程在图像发生退化情形下的一些一般的求解方法，并给出了一种简单的并行行操作迭代方法，该迭代方法适用于多幅图像之间顾在空间分辨率差异，相对位移，点扩展函数差异，辐射亮度差异，及图像含有噪声等情形，最后的实验表明，该迭代方法具有很好的收敛性和很好的收敛效果。     

一类循环加权子空间拟合法的性能分析

基于加权子空间拟合（ＷＳＦ）的思想和循环相关矩阵估计量的渐近统计特性,分析了循环平稳信号波达方向估计的一类加权子空间拟合法的性能,导出了这一类算法渐近估计方差的解析表达式,并讨论了它们的性能。     

基于分数阶Fourier变换的多分量LFM信号的检测和参数估计

提出了一种基于分数阶Fourier变换的多分量LFM信号的检测与参数估计的方法. 针对分数阶Fourier域上的优化搜索问题, 提出了基于拟Newton法的两级搜索算法, 在不影响估计精度的前提下, 降低了计算的复杂度. 对于多分量信号的检测, 提出了分数阶Fourier域上的信号分离技术, 有效地抑制了检测过程中强信号分量对弱信号分量的影响. 并给出了估计误差的统计分析, 使得这一方法在理论上更加趋于完善, 仿真结果也证明了其有效性.     

多视观测下雷达转台目标成像的关键参数估计

转台目标模型是逆合成孔径雷达等高分辨率雷达成像系统的基本模型,联合利用多视角观测数据可有效提高转台目标的成像分辨率.针对目标转速、多观测视角差等先验条件未知的转台目标观测情形,文中提出一种基于距离多普勒图像域散射中心位置提取的目标转速、等效旋转中心及各次观测视角差的顺序估计方法.进而,结合卷积逆投影(CBP)算法,形成雷达转台目标高分辨率融合成像的完整方案,取得了优于单视角观测的成像分辨率.同时,分析了参数估计方法的性能及影响性能的若干因素,并通过Monte Carlo仿真验证了性能分析结果.最后,数值实验结果进一步验证了所提供参数估计方法的有效性.     

基于时变AR模型的重叠信号分量盲分离方法

提出一种利用时变AR模型对单信道时频重叠的多个信号分量的瞬时频率和瞬时幅度进行估计，从而进行信号分量分离的方法．通过利用长椭球序列作为基函数对时变AR模型系数进行展开，将时变模型转化为时不变模型后利用一种递推方法进行模型系数估计．该方法计算简单，不需要知道信号的先验信息．仿真结果证明了方法的有效性和优异性能。     

基于多信号在线辨识的电力系统低频振荡监测与分析

广域测量系统的建立为电力系统的监测与控制提供了有效的手段.基于广域测量信号的Prony在线辨识已有大量的研究成果发表,但对于如何利用辨识得到的幅值和初相位信息对电力系统低频振荡进行监测和分析还研究得不够.本文基于多信号Prony算法,提出根据各站点的振荡幅值进行低频振荡的检测,并根据振荡幅值得到各站点的模式可观性;根据各测量点的初相位得到机组的振荡分群,给出模态图.同时,研究了振荡频率和阻尼比的时变性,并利用多种可视化方法展现振荡过程和特性.以贵州电网"11.9"低频振荡实测数据为例,阐明了所提方法的有效性和可行性,对于在线应用有着重要的工程意义.     

基于稀疏表示的小波去噪

小波阈值去噪是信号与图像去噪中的有效方法,然而,该方法采用逐点处理的方式,未用到小波系数的整体结构特性。文中提出一种新的小波去噪方法,采用了新近发展起来的稀疏表示工具,通过在一定条件下最小化非零小波系数的个数对原小波系数进行估计,从而将去噪转化为一个最优化问题.证明了该优化问题的解可以惟一获得,并且该解是干净小波系数的一个无偏估计值。文中提出了一种求解该问题的方法,该方法至少能求得一个局部最优解.实验结果表明此方法对多数实际信号尤其是低信噪比信号是有效的。