自适应信号处理在柴油机振动信号识别中的应用

介绍了信号自适应处理的基本方法和自适应对消原理 ,利用正弦合成信号和正弦与噪声合成信号的对消实例验证了该方法。在对PZ1 2V1 90B型柴油机缸盖振动信号的分析中 ,用非爆发段信号作为待消信号 ,对原信号进行了对消 ,抑制了噪声及其他信号 ,突出了有效信号。     

正交小波多尺度阵列观测声信息融合预处理算法

在声阵列信号处理中,为了提高窄带声信号的信噪比,降低信号的失真率,提出了基于q带正交小波多尺度分析的阵列观测声信息融合预处理算法。首先,该算法将多通道阵列声信号随机分组,基于正交小波多尺度分析得到阵列信号的细节信号矩阵函数及近似信号矩阵函数;其次,构建了各组细节信号的互相关函数,给出了细节信号互相关矩阵,以细节信号的均值互相关函数为细节阈值,得到了融合细节信号集合;再次,基于融合细节信号集合和近似信号矩阵函数重构了声信号。最后,通过静态半实物仿真试验及能量比、标准差、相关系数、信噪比四个方面的统计分析,表明融合预处理算法后的观测信号不仅保留了初始观测信号90%的声能,降低了初始观测信号的波动程度,而且还保持了初始观测信号90%的相似度,提高了信噪比,降低了信号的失真率。     

基于分数阶傅里叶变换和循环谱的雷达信号调制方式识别

针对低信噪比条件下雷达信号脉内调制方式识别算法识别率低的问题,提出了一种基于分数阶傅里叶变换(FRFT)和循环谱的雷达信号识别方法。通过分数阶傅里叶变换搜索出最大峰值对应的分数阶,把信号粗分为非调频信号和调频信号2大类。对于非调频信号,利用信号的谱峰特征和频谱复杂度以及循环谱特征,对二频编码信号、常规雷达信号、二相编码信号和四相编码信号进行分类识别;对于调频信号,利用自相关得到功率谱特征实现线性调频信号与非线性调频信号的细分类。经实验验证,本文提出的方法在信噪比大于2 dB时,总体识别率达到90%以上。     

基于短时分数阶傅里叶变换的非线性调频类信号检测

在复杂的电磁环境下,低截获概率(low probability of intercept,LPI)机载雷达能够有效地降低无源探测系统对作战飞机的作用距离及跟踪制导精度,从而能够有效地提高作战飞机的突防能力和生存能力。低截获概率机载雷达多使用宽带调制信号,通过使用信号的能量在频域上展开,从而降低雷达辐射信号被敌方截获接收机截获的概率。低截获概率机载雷达信号中最常见的是线性调频类信号(包括线性调频信号和相位编码信号)和非线性调频类信号(包括Costas码信号和Barker码信号)。本文通过分析非线性调频类信号中的Costas码和Barker码信号的固有特征,采用短时分数阶傅里叶变换,探讨截获接收机对非线性调频类信号的检测方法。由于Costas码和Barker码信号分段可视为近似线性调频信号,而分数阶傅里叶变化是最适于线性调频信号检测的时频变换方法,所以本文利用短时分数阶傅里叶变换对非线性调频类信号的每个调频持续时间内的信号能量进行聚焦,从而对信号进行能量检测。由于常见的时频分析方法,如Choi-Williams时频分析,有对信号进行时频变化后信号能量不能集中的缺陷,所以短时分数阶傅里叶变换较Choi-Williams时频分析方法更有利于对非线性调频类信号进行能量聚集,从而有利于进行信号检测。仿真分析表明截获接收机对不同的非线性调频类信号具有不同的检测性能。     

傅立叶变换性质在瞬时频率构造中的应用

利用傅立叶变换的性质研究信号希尔伯特变换的频谱特征。在频域内一个因果信号的频谱实部与虚部互为变换。一个信号和它的变换式能构成一个解析信号,解析信号的实部就是原信号,其虚部是原信号的希尔伯特变换;解析信号的傅立叶频谱只有正频率部分,正好是原信号正频率部分的二倍,并且该解析信号的幅值和相位就表征了原信号的幅值包络和瞬时频率变化特征,这样就使瞬时频率瞬时幅值有了明确的物理意义,对研究非线性非稳态信号有非常重要的价值。     

卷积混合模型分离算法与多局部放电混合信号分离

为了辨识GIS内多绝缘缺陷产生的单一PD信号,对多PD信号在GIS内的传播与混合机理进行深入分析,提出采用卷积混合模型描述其混合过程,并构建分离算法分离多PD信号以获取辨识所需的单一PD信号。结合PD信号的非平稳特性,将各多PD信号在时域空间下划分成短时内平稳的子信号集合,利用Molgedey-Schuste算法在频域内对子信号进行分离,再利用子信号包络线的相关性在频域对分离子信号进行重构,获取各单一PD信号,以实现对非平稳多PD信号的分离。经仿真和实测多PD信号的有效分离,证实了多PD信号在GIS内线性卷积混合特性的假设,同时为用外置UHF检测法获取多绝缘缺陷产生多PD信号的辨识提供了新方法。     

微弱信号检测方法的探讨

微弱信号是淹没在噪声中的信号,微弱信号检测的目的是从强噪声中提取有用信号,文章论述了微弱信号检测的基本原理,并详细地讨论了微弱信号检测的几种方法。     

钻井液连续脉冲信号频域传输速度影响因素

随钻测量过程中,有效提高脉冲信号的传输速度能减少信号延迟时间,提高信号传输精度。根据连续脉冲信号传输频域模型,对影响信号传输速度的钻井液组分含量特性、钻井液水力摩擦系数以及脉冲信号频率等参数进行了计算分析。结果表明：随着钻井液密度及压缩性的提高,信号的频域传输速度降低,钻井液的含气量对速度的影响更为显著;信号传输速度随脉冲信号频率的增加而增加,并存在稳定传输频率值;钻井液水力摩擦系数越大,信号传输速度越小,而信号稳定传输频率越大。     

单元机组信号解耦控制系统研究

为了研究单元机组的解耦控制系统的设计问题,通过对单元机组模型研究发现,单元机组的输出信号是由匹配的控制信号和耦合信号组成,通过引入解耦信号去抵消系统输出中的耦合信号,从而实现解耦目的,为此,给出了基于信号叠加原理的信号解耦方法。通过对125MW单元机组模型进行信号解耦的仿真表明,信号解耦方法物理意义明确,工程实现简单,具有很好的应用价值。     

抗复杂环境干扰的通信信号采集系统设计

针对已有的通信信号采集系统在复杂环境中,存在采集信息分散、信号采集规则难以确定等不足。提出了将模糊关联和信号特征提取技术相结合的通信信号采集系统设计方法。给出了系统设计完整硬件、软件设计方案。在系统软件设计中,结合复杂环境下通信信号的特点,引入模糊理论描述信号的突变性信息,采用关联规则方法,对信号的特征量数据进行模糊处理,从而实现信号特征的优劣排序。最后根据排序的结果,把数据输入到采集模块中,对不同的信号状态进行识别,实现系统复杂环境下信号采集。测试表明,这种方法能够实现复杂环境下通信信号的采集,有效地提高了信号采集的抗干扰能力,较传统采集方法有较大的优势。     

后非线性马尔科夫算法应用于振动信号提取

实际环境中通过传感器检测到的设备状态信号往往是非线性混合信号;而设备状态信号是设备故障诊断的基础,因此从混合信号中分离出设备状态信号极其重要。现有线性独立分量分析方法分离效果并不理想,对此提出将后非线性马尔科夫盲源分离算法应用于设备状态信号提取。为验证算法有效性,将直升机齿轮箱振动信号的非线性混合信号进行分离实验。实验结果表明算法能有效分离出轴承故障振动信号,为进一步提高故障诊断准确性和方便性提供了帮助。     

机床切削力信号在线监测的研究

本文中切削力信号的采集是利用压电传感器测得信号并通过电荷放大器,将微弱的电荷信号放大成电压信号,然后通过数据采集板,将模拟信号转换成数字信号,输入计算机,在计算机上实时采集并动态显示信号,从而监测加工过程。经过时域和频域分析信号得出信号特征,最后获得正确的动态切削力信号,来验证整个监测系统的稳定性和可靠性。     

基于小波包分析的时反聚焦算法改进

在桩基检测中,多径效应会造成散射程度相对较小的损伤信号淹没在多径信号中,损伤信号很难分辨,如果信号混有噪声,损伤信号会被淹没,使检测信号的信噪比降低,降低信号检测系统的质量。为解决以上问题,提出了基于小波包分析的时反聚焦改进算法,即对现场测量的信号小波去噪,然后对去噪后的信号进行小波包分析,实现信号在损伤点处的聚焦和噪声抑制。实验结果表明,算法具有更好的聚焦和抑噪效果。     

基于匹配追踪算法的信号复杂度在心音分段定位中的应用

分析心音信号的关键是如何有效地提取心音信号的有效成分(第一心音S1、第二心音S2)。文中结合心音信号的自身特点,把心音信号看成含有冲击成分的冲击信号,将匹配追踪算法引入到心音信号分析中,基于该算法提出利用相关结构复杂度对心音信号进行特征参数的提取方法。首先将心音分段,然后计算每段信号的分解次数,将分解次数定义为信号的相关结构复杂度。根据复杂度曲线可以有效地定位出S1、S2,还可以提取心音信号的一些典型特征参数。     

一种基于激光散点的回波信号融合处理方案

通过分析激光散点回波信号特性,采用复合散点目标特性合成方法对散点回波信号进行合成,合成后的回波信号具有人为或自然噪声,针对合成后的回波信号特性,选用并调整一系列的信号处理方法,对合成后的回波信号进行处理,通过仿真分析,能获得较好的融合效果和处理精度。从采集散点回波信号到合成回波信号,再到处理合成后的回波信号,整个过程构成了一种完整精确的激光散点回波信号融合处理方案。     

因果周期信号卷积算法研究

研究两类因果周期信号卷积时域计算方法,导出两渐升信号卷积计算公式,具体给出因果周期方波信号、因果周期三角波信号的卷积算法和波形。研究发现,因果周期信号自卷积结果是渐升因果信号,在有限时段上的卷积结果仅由有限多个单位阶跃信号乘指数函数叠加组成。     

双H型石英陀螺耦合信号的分析模型

针对现有模型不能完全解释双H型石英音叉耦合信号某些特点的问题,提出一种分析双H型石英陀螺耦合信号的分析模型. 通过对耦合信号的机理分析,将耦合信号分为静态耦合信号和动态耦合信号,分析了各种耦合信号产生原因及与驱动信号的相位关系. 对静态耦合信号和动态耦合信号分别进行了实验验证,实验结果表明:静态耦合信号与驱动信号同频、同相、同波形,在检测正负两极呈共模状态,动态耦合信号与驱动信号同频,相位不正交,检测正负两极信号幅度不对称,驱动信号频率对动态耦合信号与驱动信号的相位差影响很大.      

基于高阶统计量的机械故障特征提取方法研究

对高阶统计量用于机械故障特征提取进行了研究。首先利用Ｈｉｌｂｅｒｔ变换构造原始信号的解析信号,求取信号的包络,然后计算信号的高阶统计量。研究表明,用高阶统计量提取信号特征,可以 容易地将正常齿轮信号和齿轮裂纹、断齿的信号分离。     

用奇异值分解研究数控工作台动态特征

本文用奇异值分解方法研究数控工作台动态特征。测试数控工作台三个方向的加速度信号;用奇异值分解得到信号的奇异谱;找出构成信号的主分量;通过提取主分量动态特征来研究信号的动态特征及其影响因素;通过计算信号能量来对信号及主分量进行量化分析。结果表明：构成信号的前两个主分量的信号特征明显,依此可以提取出混沌信号的动态特征;工作台铅垂方向的信号与水平面上运动方向的信号有很大的互相关性,说明信号来自于同一激振源,而水平面上与运动方向相互垂直的两个方向的信号互相关性小;运动方向的信号总能量最大,水平非运动方向的最小,铅垂非运动方向的居中;丝杠在铅垂方向的弯曲振动远比水平方向的大。     

频谱分析仪的设计

频谱分析是将输入的某些信号利用计算机对其进行分析的过程,本文主要是基于MATLAB软件,通过其GUI界面设计了频谱分析仪,对各种信号进行了分析处理。通过时域分析可以看到出入信号的波形以及该信号的某些特征值,如频率、幅值、相位、周期等,通过频域分析可以得到信号的在频谱内的周期及功率谱、幅频特性、相频特性、实频特性等。本文主要研究的信号有音频信号、声卡录音、信号发生器、图像信号,对于图像信号对其进行了频谱、功率谱以及直方图的分析。