正弦信号频率估计算法研究

为精确估计噪声中正弦信号的频率,研究了任意长度正弦信号的频率估计算法.取2的整数次幂个数据样本点,基于谱线插值算法估计短序列的频率.根据信号的频率、频率分辨率及最大谱线对应的索引值之间的关系,确定原信号傅里叶变换(DFT)幅度最大谱线对应的索引值.利用谱线插值解决了任意长度正弦信号的频率估计问题.仿真结果表明:该算法的性能不随信号频率的变化而变化,在整个频段范围内比较稳定,均接近正弦波信号频率估计的克拉美-罗限.     

基于PHAT-β广义互相关的变压器机器鱼避障时延估计仿真

针对变压器机器鱼避障过程中发射信号和回波信号时延信息难以准确估计的问题,提出一种基于相位变换加权(PHAT-β)广义互相关(GCC)算法的时延估计方法.区别于传统的基本互相关(BCC)算法,PHAT-β GCC算法可以根据信噪比在频城内对互功率谱进行灵活调节,提高了时延估计的抗噪性和准确性.首先对发射信号和回波信号进行快速傅里叶变换和共轭相乘得到互功率谱,然后对互功率谱进行PHAT-β加权、傅里叶逆变换得到广义互相关函数,最后通过峰值检测得到时延估计值.仿真分析和验证了不同类型发射信号(正弦信号、方波信号)、不同信噪比(20、10、0 dB)、不同指数调节因子的时延估计性能,结果表明所提算法相对于传统的BCC算法具有更好的抗噪性和更尖锐的时延估计峰值.     

非平稳噪声环境下LFMCW信号恒虚警检测算法研究

为了提高电子侦查系统中对非平稳噪声环境下线性调频连续波信号的实时检测能力,提出了一种对信号进行分段检测的低复杂度算法.根据假定最大调频斜率设定窗函数宽度,将截获信号均匀分割为多个序列,在每个时间序列内建立短时谐波模型,并采用多个正交窗函数对信号进行加权离散傅里叶变换.在此基础上,推导出符合F分布的检测模型.该模型与噪声功率无关,因此检测前无需统计噪声功率,可对非平稳噪声环境下的信号进行恒虚警率检测.仿真分析了影响该算法性能的参数,通过与单窗口检测算法对比,验证了该算法在非平稳噪声环境下优良的检测性能.     

采样频率与数据长度对中心动脉波形重建的影响

传递函数法重建CAP(central aortic pressure)多是基于自回归各态历经(auto regressive eXogenous, ARX)模型或傅里叶变换,未考虑采样频率、数据长度.为了研究采样频率和数据长度对重建CAP的影响,基于ARX模型和傅里叶变换,重建CAP并分析误差.结果表明,采样频率100Hz,数据长度大于3s时,基于ARX模型重建CAP效果较好(均方根误差(306.6±80.0)Pa,波形匹配度89%);基于傅里叶变换的算法对采样频率不敏感,数据长度为6s时效果较好(均方根误差(493.3±320.0)Pa,波形匹配度84%).     

测量爆炸冲击过程多普勒信号拾取技术

采用优化后的外差式纵向激光多普勒进行了光路测量,利用短时傅里叶变换最大主值频率法和小波变换模极大值法分析处理多普勒信号,有效地抑制了爆炸信号的噪声.系统测量距离4.5 m,测量速度范围-10 m/s~20 m/s,相对误差小于100/.试验证明,该方法能有效地拾取反映爆炸过程动态特性的多普勒信号,实现对爆炸容器高速动态形变参数的精确测量.     

基于FPGA的短时傅里叶变换分析及实现设计

为了设计快速、合理的对语音等低频信号的语谱进行采集、处理模块。通过对基4算法分析,构建了其数学模型,然后运用现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)芯片实现了短时傅里叶变换(Short-time Fourier transform,STFT)处理器。详细地设计了信号的可分帧、窗类型可选、宽度可调的处理模块及单路延时反馈流水线算法处理块。依据算法模型对语音等低频信号的语谱进行采集、处理。仿真研究表明,对信号处理模块的分析、设计是合理性。     

基于Nuttall自卷积窗四谱线插值FFT的电力谐波分析方法

快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)在非同步采样条件下难以实现谐波的高精度检测,而加窗和插值算法可以提高谐波检测的准确度。文章在分析Nuttall自卷积窗频谱特性的基础上,提出了基于Nuttall自卷积窗四谱线插值FFT算法。该算法通过对加窗信号离散频点处幅值的分析,利用谐波频点附近的四根谱线进行加权运算,进一步提高谐波幅值、相位和频率检测的精度;采用多项式拟合的方式得到基于Nuttall自卷积窗四谱线插值修正公式。仿真数据表明,该算法具有较高的谐波检测精度,Nuttall自卷积窗有效地抑制了频谱泄露。     

基于WT和STFT车辆启动抖动特性时频分析

针对自动启停车辆在启停过程中的抖动问题,为快速有效识别启停抖动的振动特性,提出一种应用小波变换(WT)与短时傅里叶变换(STFT)结合对振动信号进行准确识别的方法。该方法应用小波变换对启停过程中非平稳信号最大振动时刻进行有效处理,应用短时傅里叶变换分析振动信号峰值振幅和频率。仿真分析和试验对比表明,该方法具有有效性和实际应用价值。     

时频相关匹配法在信号提纯中的应用

非平稳信号与噪声之间存在较强的时频耦合,这使得经典的消噪方法难以实现信噪的有效分离。在分析短时傅里叶变换(STFT)、Wigner〖XC半字线.tif,JZ〗Ville时频分布(WVD)、Chirplet时频变换三大时频变换方法的理论基础上,提出了一种采用时频相关匹配进行非平稳信号噪声抑制的算法。该算法将信号的WVD作为模版与STFT能量谱分布互相关处理,得到无交叉项干扰且具有较高时频分辨率的信号时频二维谱(简称为自谱窗WVD)。采用二维最小二乘拟合方法将被分析信号中的有用成分匹配成Chirplet基函数     

基于独立分量分析的盲解码接收算法

为了解决广义频分复用(generalized frequency division multiplex,GFDM)系统接入信号中现有快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)解码算法需要先进行同步的缺点,通过独立分量方法研究了异步情况下基于独立分量分析(independent component analysis,ICA)的解码算法.该算法可以在未知传输延时和载波偏移的非同步情况下,对多用户GFDM系统信号进行盲分离和解码,降低了定时和频偏估计误差对解码性能的影响,同时不需要去除循环前缀,增加了接收信号的能量,提高了解码性能.理论分析和仿真结果表明:在平稳信道环境下,随着循环前缀的长度增加,基于ICA的解码算法相比于传统的FFT解码算法至少获得约2 dB的性能增益.     

基于Hilbert-Huang变换的管道超声检测信号处理

针对利用快速傅里叶变换法处理管道超声检测信号的转换精度不高、容易误判等问题,提出了基于Hilbert-Huang变换的非线性、非平稳信号处理方法.对原始管道超声回波信号进行经验模态分解,将复杂信号分解为有限的几个固有模态函数,对其进行Hilbert变换得到HilbertHuang幅值谱,再对时间进行积分得到Hilbert-Huang边际谱,从而获取管道壁厚对应的频率信息.结果表明,所提出的方法相较于快速傅里叶变换法的精度更高,并满足管道壁厚的检测要求.     

基于HHT的爆破振动信号时频能量分析

傅里叶变换、小波分析等方式在处理非线性非稳定信号时不能在时间和频率上同时达到较好分辨率,针对此问题,文章在经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)-小波阈值去噪、Hilbert变换的基础上,采用Hilbert-Huang变换(Hilbert-Huang transform,HHT)方法,从三维Hilbert谱、边际谱及瞬时能量谱3个方面对南方某铅锌矿的爆破振动信号进行了分析。结果表明:爆破振动信号的振动频率主要集中在0～200 Hz范围内,该区域能量占信号总能量的90%以上;爆炸发生时振动频率朝着低频发展,50 Hz以内的频率为主振频带;瞬时能量谱可以反映雷管爆炸的能量释放情况。文中运用瞬时能量谱精确识别了7个段位雷管的起爆时刻,发现HHT方法在处理非线性非稳定信号时,打破了Heisenberg测不准原理的限制,能从时域、频域及能量方面反映信号的变化特征,自适应性、完备性及重构性较强,精确度较高。     

基于FPGA高精度信号相位差设计

在导航定位、精确制导中,脉冲参数测量是至关重要的信息.针对高精度、实时脉冲参数测量要求,采用现场可编程门阵列(FPGA)对脉冲参数信号相位差进行测量.相比较于离散傅里叶变换(DFT)和全相位快速傅里叶变换(FFT)等方法,可用于多通道处理,可扩展成阵列,具有很强的实时处理能力,系统处理精度高,适用性广.     

频谱泄漏效应补偿的信号处理方法研究

为减小频谱泄漏对谱分析的影响, 将传统离散傅里叶变换(DFT: Discrete Fourier Transform)的方法和运算从经典的一维频谱扩展到二维时频谱, 在此基础上对简谐信号存在能量泄漏的频谱中任意频率成分的幅值与时域信号截断长度的关系(时谱)进行实验研究, 从而提出一种信号的时谱描述方法。实验结果表明, 在频谱泄漏条件下任意频率成分的幅值随时域信号截断长度的变化遵从sinc 函数, 基于这种关系可完成简谐信号任意截断条件下的频谱构造, 实现零误差幅值谱构成, 得到非整周期截断时DFT 幅值谱误差与信号中所含周期数的关系服从指数规律, 且当信号长度是周期的10 倍时, DFT 频谱产生的标准差约为0. 001。     

加窗加权插值离散傅里叶变换在波长扫描干涉仪中的应用

针对现有的波长扫描干涉仪在采样范围内信号周期数较少时含有比较严重的信号频谱泄漏,导致较大的恢复误差的问题,提出一种基于加窗加权插值离散傅里叶变换(DFT)的频率估计的光程差恢复算法,该算法在信号采样长度为2～3个周期时仍能很好地抑制频谱泄漏．仿真结果显示：当周期数较少时,该算法恢复精度相比于现有的傅里叶变换相位斜率法有很大提高．对平面镜及单刻线标准样板的测量实验显示：加窗加权插值离散傅里叶变换算法达到约10 nm的恢复精度,进一步验证了该算法在波长扫描干涉仪的光程差恢复中有很好的应用价值．     

OFDM信号的多重分形谱特征盲识别算法

针对非合作通信条件下的调制方式识别问题,提出了一种正交频分复用(OFDM)信号的多重分形谱特征盲识别算法.该算法首先提取通信信号多重分形谱最大值对应的奇异性指数以及通信解析信号平方处理后经两次傅里叶变换的幅频信号的多重分形谱跨度作为信号特征参数,然后通过多层决策树分类器完成对OFDM信号和单载波信号的识别.该算法提取的...     

基于MaxplusⅡ的短时傅里叶变换实现研究

文章对短时傅里叶变换(short-time Fourier transform,STFT)算法原理进行了研究分析,运用MaxplusⅡ软件设计实现了快速短时傅里叶变换的可编程逻辑器件,详细地研究了基4蝶形处理单元的设计和旋转因子的地址生成规律,在满足时频率分辨率的条件下提高了运算速率、降低了运算度,并在高速率运行环境下达到了低频信号设计要求,节省了硬件资源。通过软件仿真研究分析,证明该设计的合理性。     

中医脉象信号的短时傅里叶分析

众所周知，短时傅里叶变换是信号时频分析的变换方法。连续短时功率谱表示信号在连续时间与连续频率平面内的能量分布，而离散短时功率谱表示信号x(n)在离散时间与连续频率平面内的功率分布。应用全极点滑动窗递归算法，分析了15例吸毒者和15例正常人脉象信号的离散短时功率谱，发现吸毒者脉象信号在特定时频区域内的平均功率值P1一般高于正常人的值。以平均功率P1与总平均功率P的比值为特征参数，提出了用于划分正常人和吸毒者的临界参数，据此15例吸毒者全被检测出来，但有两例正常人被误判。研究结果表明，短时傅里叶变换是分析脉象信号的有效方法。     

基于离散傅里叶变换的频率测量方法与应用

从对电源信号频率实时测量的应用需求出发,介绍了一种利用快速傅里叶变换的频率算法及其改进方法.为了快速对信号进行采集和运算,设计了一种基于FPGA、DSP硬核和新型AD转换芯片构成的数据采集计算系统,该系统利用可编程逻辑器件FPGA将多个功能模块连接在一起,完成了对A/D转换芯片及双口RAM等模块的控制;给出了系统硬件原理框图和算法流程图,并结合系统的设计方案对其中的主要功能模块进行了阐述;仿真表明了该算法的合理性和正确性,具有简单、速度快、精度高等特点.     

基于希尔伯特变换的改进地震信号谱重排

谱重排最早被称为改进的滑动时窗法,用来提高常规的时频谱分析的分辨率,其基本原理是将原时频谱中每一点的能量进行聚焦重排。由于该算法仅对信号在频率域进行重排,致使其重排过程是不可逆的。为了优化时频重排算法,将原始的谱重排算法与希尔伯特变换相结合,通过对信号求取导数并使用加窗傅里叶变换对理论信号进行再处理得到改进后的处理结果。结果表明,基于希尔伯特变换的改进谱重排算法不仅兼顾了时频谱重排和加窗傅里叶变换的优势,提高了对信号时频变换的分辨率,而且在地震勘探领域具有广泛的应用前景。