磁光盘片载噪比特性的自动测试方法

分析了实现磁光盘载噪比ＣＮＲ指标自动化测试的障碍和谱信号的特性，针对ＣＮＲ测试中存在的特殊性，即测试精度依赖于对载波频率处的信号谱幅值和噪声谱幅值的测量误差，而与两者出现的时间无关。提出单轴等时间测试方法，最大限度地利用８０９８微控制器的内部资源，在保证测试精度足够的基础上实现了数据采集电路结构最简。     

基于DSP和FPGA的智能信号源设计

针对传统信号发生器源输出信号的频率和幅值不能快速变化的不足,提出了一种基于TMS320F28335和Cyclone II系列FPGA以及高精度D/A的设计方案。设计中通过消除累积误差来提高频率精度,并利用Lowland电流源实现了小信号的远距离传输。实验证明:该信号频率和幅值精度满足指标要求,解决了传统信号发生器不能输出波形组合的不足。现已成功运用于某型号激光接收机的测试。     

参数化S谱幅值调制及轴承故障诊断应用

针对传统谱幅值调制方法易受噪声影响的问题,利用参数化S变换得到信号在时频域中的幅值,提出了一种参数化S谱幅值调制方法。该方法首先使用参数化S变换将信号转换到时频域并得到幅值和相位,然后将不同权重赋予时频域中的幅值以改变不同能量频率成分在信号中的占比,最后将调制后的幅值与原相位结合,使用参数化S逆变换重构一系列修正信号并计算其平方包络谱以提取故障特征。仿真和实验结果表明,该方法获得的幅值信息相比传统谱幅值调制方法更加准确和全面,对强噪声环境更具鲁棒性,能够有效实现滚动轴承的外圈、内圈和复合故障诊断。将所提方法与传统谱幅值调制方法和快速谱峭度方法进行对比,证明了参数化S谱幅值调制既能检测强噪声环境下的轴承故障信息,又能同时提取多种故障分量,在滚动轴承的故障特征提取中更具优越性。     

相位差测量系统的硬件电路

为精确测量两个同频率信号的相位差,设计一种基于DSP的相位差测量系统。该系统采用DSP2812作为测量的主控芯片,其内部集成有捕获单元和A/D模块;运用信道交换技术和降频技术,消除通道带来的附加相移,并将高频信号转化为低频信号以便于测量。测试结果表明,两路输入信号相同时,输入信号频率过大或是过小,测量频率和相位的精度均会明显降低,幅值精度变化不大;两路输入信号峰值、频率相同,相位可变时,信号频率增加或信号幅值过小,系统的测量精度均会有所下降。该相位差测量系统能够实现对两路同频信号的幅值、频率和相位差的精确测量,且可以进一步扩展以实现对多路信号相位差的测量。     

基于DSP修正幅值谱的一种新方法

提出基于DSP信号的chirp-z变换加窗修正幅值谱的具体方法和实现步骤，通过仿真计算表明这种方法修正幅值谱具有高精度优点，并能将此法应用于处理时变信号。     

基于高阶矩形卷积窗的多频信号参数估计

非同步采样多频信号后,为了减少对信号进行快速傅里叶变换(FFT)而出现的频谱泄漏和栅栏效应等负面影响,设计了一种高阶矩形卷积窗与三谱线插值相结合的信号参数估计方法,推导了多频信号频率、幅值和相位的估计公式,并利用多项式拟合出相应的关系表达式.利用高阶矩形卷积窗+三谱线插值算法、FFT和加Hanning窗算法进行多频信号参数估计对比仿真实验,实验结果表明,对于多频信号的频率和幅值,高阶矩形卷积窗+三谱线插值算法比FFT和加Hanning窗算法的估计精度更高.     

舵机频率特性的测试误差分析与修正

为了提高舵机频率特性的测试精度,分析了测试系统输入输出通道产生的系统误差,特别是由A/D芯片多路转换、一路采集工作方式造成的信号相位滞后误差,并提出误差修正方法,即通过测量测试系统的频率特性来修正系统幅频和相频误差,并进行了试验.试验结果表明,对于测试系统造成的信号幅值衰减和相位滞后,可根据测试系统自身的幅频和相频特性测试数据,对直接计算值进行误差修正.     

MATLAB在机械工程测试技术中应用探讨

针对机械工程测试技术的特点,以求测试信号幅值谱为例,分析了在机械工程测试技术中应用 MATLAB的可行性.开发了一个MATLAB在测试信号分析中的应用软件,进行了应用举例.有较强的教学、实验、工程应用价值.     

提高扭转振动信号分析精度的方法研究

在采用三点卷积幅值修正方法和比值校正法大幅度提高扭振稳态信号幅值分析精度的同时,针对发动机升降速过程中扭振时变信号存在低频滚振干扰,不能采用转速跟踪分析直接进行分析的特点,提出了将一次采样样本所包含的整周期数扩大一倍,加Ｈａｎｎｉｎｇ窗进行转速跟踪分析的方法,消除了低频滚振的影响,大大提高了升降速过程扭振各谐次幅值分析精度．仿真研究和应用实例证明,除瞬态分析时所分析的第一谐次幅值有较大的误差外,其余谐次幅值精度都很高,其中对稳态信号分析误差小于１％．     

高阶时频分布在滚动轴承故障诊断中的应用研究

滚动轴承故障信号是非高斯、非线性、非平稳信号,由于调制性,使用幅值谱分析方法无法找到轴承故障频率。将高阶时频分布——主要是Wigner双谱分析方法应用于滚动轴承的故障诊断,计算滚动轴承振动信号的高阶时频分布,并对其沿时间轴切片,分析了切片的幅值谱。针对不同故障轴承,对其振动信号幅值谱、高阶时频分布及其切片谱的对比分析表明,高阶时频及其切片谱性能优于幅值谱。     

基于均匀相位采样提高阻抗谱测量精度的研究

周期性信号采样中,等效采样利用较低采样频率的A/D转换实现高频周期信号的采集,一定程度上弥补欠采样测量精度低的缺陷。本文提出一种基于等效采样思想的均匀相位采样的阻抗谱测量方法,有效地提高高频测量中阻抗谱测量精度与稳定性。在利用单片机共时钟基准的DAC与ADC模块,在完成激励信号产生、输入输出信号同步采集的基础上,合理设计激励信号频率、采集频率与信号重构方法,实现高频信号单周期内均匀相位分布的等效高频采样,同时为克服常规A/D转换速度条件下难以准确实现高频阻抗谱测量的问题提供了新思路。从误差假设与拟合算法的角度,理论上分析证明了该方法降低误差的原因;并通过两种等效电路模型的阻抗谱测量对比实验,表明该方法在所设计的20k-100kHz高频段上,阻抗测量精度与稳定性得到了显著的提高。     

OFDM信号过采样率盲估计的新方法

针对低信噪比多径信道下过采样率估计性能低的问题,根据正交频分复用( OFDM)基带采样信号的频谱特性,提出了基于采样信号频谱逼近的过采样率盲估计方法.该方法首先利用改进的移动协方差方法估计信号的载波频率,采用修正的周期图平均法估计信号的功率谱;然后通过选择最佳的滚降系数,设计一个最佳余弦滚降滤波器,使余弦滚降滤波器的截止频率逼近信号的截止频率;最后根据过采样信号的频谱特性原理估计出接收信号的过采样率,实现了不同类型OFDM信号的过采样率的盲估计.仿真结果表明,在信噪比为-2 dB,多径信道条件下OFDM信号的过采样率估计的均方误差不超过0.2.可见该方法无需任何先验知识,在低信噪比多径信道下具有良好的估计性能.     

基于总体平均经验模态分解和一步式字典学习联合去噪的语音端点检测算法

针对复杂环境下语音端点检测准确率低下且检测耗时过长的问题,研究一种基于EEMD和OS-DL联合去噪的语音端点检测算法。首先利用EEMD（总体平均经验模态分解）算法对输入语音进行分解得到IMF（本征模式分量）,然后使用OS-DL（一步式字典）算法分别对纯净语音信号与噪声信号进行训练,得到纯净语音信号和噪声信号的幅度谱字典,进而对幅度谱进行稀疏表示,利用得到的系数矩阵重新构建出语音信号频谱,将重构出的语音信号频谱经过傅里叶逆变换得到降噪后的语音信号,最后对降噪后的语音信号利用均匀子带频带方差法进行端点检测。实验结果表明：该算法在复杂环境信噪比低于-10dB情况下检测准确率仍可达到85%以上,且平均检测时间缩短至传统端点检测算法的1/3。     

基于小波脊的超声信号处理

根据超声信号通常是单频载波脉冲信号,具有渐近信号的特性,提出了一种基于小波脊的超声信号处理算法．首先利用渐近小波变换提取超声信号的小波脊,计算小波脊的移动熵,然后通过移动熵实现缺陷信号与噪声的分离和缺陷定位,最后利用小波反变换重构出缺陷信号．该算法充分利用了超声信号的时域、频域和相位信息,不仅消噪性能好,而且缺陷定位准确     

一种全球定位系统卫星C/A信号通道绝对时延标定算法

为了精密测量全球定位系统（GPS）卫星C/A（Coarse/Acquisition）信号发射通道时延,提出了一种采用数字信号处理技术的标定算法.对GPS卫星输出的C/A导航信号和时间保持系统的Z计数脉冲进行双通道同步采样,在数字域完成C/A信号预处理后,进行多速率数字信号处理,获取C/A信号中伪随机码起始点;结合Z计数脉冲信号样本数据的处理结果,计算得到C/A信号发射通道的绝对时延.采样率为10 GHz时算法标定结果的不确定度低于0.2 ns.

     

小波变换在行驶工况构建用车速数据处理中的应用研究

在以车载测试技术为主要手段的车辆实际道路行驶工况构建过程中,车速这一行驶数据具有数据量大、采样频率高等特点,需要借助计算机来完成相应的处理工作。原始车速数据中包含着大量的噪声和由于采样率高于所需精度产生的冗余,对信号进行一维离散小波变换,得到信号的高频和低频系数,并利用小波分层阈值降噪和小波分解域量化压缩实现信号的降噪与压缩。文中以采样周期7天的一段ECU车速数据为例阐述了一维离散小波变换在车速数据处理过程中的应用,结果表明采用该方法对车速数据进行降噪压缩具有较好的效果,可以增强短片段中速度、加速度等特征参数的差异性,改善聚类效果。证明一维离散小波变换在识别去除车速信号中噪声和冗余的有效性和正确性。     

基于取样积分技术的数据采集系统

为了实现从强噪声中提取微弱信号,设计了一种基于取样积分技术的数据采集系统,并就系统的结构、设计中的关键电路进行了研究,提出了一套完整的信号采集方案。系统中以积分电容作为取样信号的载体,积分的过程本身就是信号累加的过程,因此避免了在传统密集采样过程中数据量庞大及数据处理难的问题,实现了从强噪声中提取毫伏级信号。实验结果表明,取样积分方法改善了系统的信噪比,提高了信号的识别能力(在无需放大条件下,可检测的有效信号的动态范围达130 dB),在具体应用中取得了良好的效果。     

基于阶次分析的无人机挂飞振动正弦分量幅值准确提取技术

传统的快速傅里叶变换分析装备在变转速工况下的振动信号出现"频率模糊"现象,针对此问题提出一种无键相阶次分析方法。首先通过控制系统或其它途径预估转速变化范围,确定窄带滤波频带;然后对信号进行窄带滤波;之后利用Hilbert变换计算滤波后信号的瞬时频率;最后根据瞬时频率对信号进行重采样得到角度域平稳信号,对角度域信号傅里叶变换得到阶次谱。通过信号仿真验证了该阶次分析方法有效、准确,并应用到装备在无人机的挂飞振动信号分析中,用于准确提取变转速工况下振动信号中正弦分量的幅值,为准确制定装备的振动环境试验条件奠定基础。该方法是对阶次分析方法的有效补充,对于相似装备的动力学环境试验条件制定也具有参考和借鉴价值。     

NLMS算法在轨道电路信号解调中的应用

针对目前轨道电路FSK信号解调中传统解调方法解调精度不足的问题,在对自适应滤波理论研究的基础上,提出采用基于NLMS算法的自适应滤波模块,利用传统频谱分析法得出轨道电路FSK信号的载频信息作为自适应滤波模块的期望信号,通过提取其中一个载频分量从而还原调制方波,经过计算后得出调制频率,实现信号的解调。仿真结果证明NLMS算法不仅实现了轨道电路FSK信号高精度的解调,并且解决了传统LMS算法在轨道电路FSK信号解调中收敛速度慢的缺陷,具有良好的抗噪性能。     

EMD算法应用于OFDM系统频偏估计的新方法

提出了一种利用经验模态分解（empirical mode decomposition,EMD）技术估计正交频分复用系统（orthogonal frequency division multiplexing,OFDM）频偏的新方法。传统的OFDM系统频偏估计算法通常需要获得多路混合信号,而新方法仅需要利用相关检测处理单路的OFDM信号,再通过EMD模态分解算法分离出各路子载波信息,即可估计出OFDM系统频偏。与传统的OFDM系统频偏估计方法相比,新方法不依赖源信号的统计特性和信道状态信息,不需要额外带宽,降低了系统的实现复杂度。仿真结果表明,该方法具有较高的频偏估计精度。