一种新的直扩系统综合抗干扰技术

针对FFT-CME干扰抑制算法对以扫频干扰为典型的宽带非平稳干扰抑制效果有限的问题,提出一种新的直扩系统带内综合抗干扰算法.该算法基于DPT算法和牛顿迭代,并联合FFT-CME干扰抑制算法,实现了对窄带单音干扰、平稳宽带干扰、扫频干扰的有效抑制.仿真结果表明,综合抗干扰算法对干信比高达50dB的三种典型强干扰均可起到非常好的抑制效果.     

一种基于时频分布的DOA估计方法

提出了一种基于信号时频分布波达方向估计的新方法。该方法根据信号的时频特征来构造阵列的时频相关矩阵Wxx和Wxy，再利用旋转不变技术对信号的波达方向(DDA)进行估计。由于充分利用了信号的时频域特征，此方法既适用于时不变的、平稳信号又适用于时变的、非平稳信号，与传统的一维ESPRIT方法比较，改善了DOA估计的性能，尤其是在低信噪比和空间近角度时，性能的改善是明显的。数值仿真的结果证明了上述结论。     

一种用于局部放电信号分析的维格纳分布交叉项抑制方法

电力设备介质局部击穿产生的放电信号是一种非平稳随机信号.为获得其时频信息,提出了一种维格纳分布交叉干扰项的抑制方法.该方法从维格纳分布时频平面截取数据段进行多项式拟合,根据拟合残差定位交叉干扰项并用二值化数组加以抑制.仿真结果表明,所提出的改进方法在保持维格纳分布自项的同时有效抑制了交叉干扰项,为局部放电信号的时频域分析提供了一种有效方法.     

两种时频分析方法在心音信号处理上的比较研究

在介绍小波变换（WT）和希尔伯特一黄变换（HHT）时频分析的基础上,通过非平稳信号实例对比分析了小波变换和Hilbert变换,并将其应用于心音信号的处理。通过比较和分析小波变换和Hilbert变换在心音信号处理上的特点,最后得出结论：HHT变换有较好的计算效率以及较好的时域和频域分辨率,在分析非平稳信号时比小波分析更具适应性,在心脏疾病诊断等研究中有着广阔的应用前景。     

应用小波变换尺度谱检测行波暂态信号

介绍小波变换定义、性质和时间尺度分析,研究小波变换的尺度谱检测无噪声和有噪声条件下的行波暂态信号的能力．通过检测尺度谱图的峰值实现对行波暂态信号的检测．对三种小波变换的尺度谱和参数选择进行仿真和比较后表明,选择好合适的小波和参数,即使在较低的信噪比条件下也有相当好的检测效果．与只用小波变换检测相比,尺度谱图法检测表现更好,适应性更强．     

Radon变换在纵横波分离中的应用研究

波场分离是把弹性波场分解成纯纵波和纯横波两部分,从而能更准确、有效地描述地下介质信息。分析了目前常用的P-P波和P-SV波分离方法(Radon变换法),将其应用到全波场的纵横波分离;并结合纵横波的运动学和动力学特征,给出了3种不同Radon变换法分解纵横波的具体计算公式。针对不同的Radon变换法设计合理的参数,对理论模型的正演模拟数据进行纵横波分解试算。计算精度和计算效率的对比结果表明在全波场纵横波的分离过程中,高分辨率Radon变换的分离效果比较好。     

一种基于脊波变换检测机载高分辨雷达图像直线目标的方法

基于脊波分析思想, 给出一种适合方向性较强的图像中直线特征检测方法, 以检测机载高分辨雷达图像直线目标. 结果表明, 该方法可行有效.      

小波基时频特性及其在分析突变信号中的应用

在机械设备的在线检测和故障诊断中,振动信号分析是十分重要的手段。包含在振动信号中的突变信号是重要的特征信息。小波分析在在线检测和故障诊断中已逐渐得到了广泛的应用。但采用不同的小波基,分析结果有很大的差异。笔者通过对小波基时频特性进行分析比较并结合故障分析实例和仿真结果,总结了选择合适小波基的一些方法。     

高阶3D Radon变换及其数据重建应用

针对高分辨率Radon变换无法较好地保持地震波振幅变化信息问题,在高阶Radon变换和3D Radon变换基础上,根据地震波传播的横向连续性提出高阶3D Radon变换。该方法首先将正交多项式拟合延拓至正交多项式面拟合,模拟平面波沿不同传播方向的振幅变化特性。与3D Radon变换结合,实现地震波在不同传播路径下的正交多项式面拟合,构成高阶3D Radon变换。该方法既考虑了地震波的传播路径,又考虑了地震波传播振幅变化,因此具有保幅以及高分辨率的特点。应用于地震数据重建表明,该方法具有良好的重建效果,并具有一定的抗噪性,且能够较好地保留地震波在不同方向上的振幅变化特性。     

时频表达在心音研究中的应用

心音是一种非平稳信号,用时频分析方法可以获得这种信号的一些重要的特征,为此提出了不同时频表达在心音研究中的几个性能指标：频谱的聚集度,时间包络的覆盖率、均方误差和规则性.基于这些指标比较了心音信号的短时傅立叶变换、连续小波变换、S变换、Wigner-Ville分布等时频表达的性能,并给出了具体应用的例子．     

基于瞬时频率曲线拟合和局部搜索组合方法的三阶多项式相位信号参数估计

三阶多项式相位信号是一类非常重要而常见的非平稳信号。在非合情况下,针对低信噪比的三阶多项式相位信号参数估计问题提出一种新方法。该方法采用基于滤波器组的短时RadonWigner变换的时频检测算法完成信号的检测并获得信号瞬时频率的粗略估计,利用三阶多项式对瞬时频率进行最小二乘拟合,从而获得信号参数的粗略估计,再用局部二维搜索和快速傅里叶解线调的方法完成信号参数的精确估计。计算机模拟仿真证明了此方法在低信噪比和较短数据条件下的有效性。     

拉东变换在探地雷达资料处理中的应用

为了消除探地雷达剖面中存在的旁侧影响、“X”形同相轴等线段形干扰，把拉东变换引入到探地雷达资料处理中．通过原理的分析和对水平线性同相轴经离散拉东变换后数据的特征深入研究，建立了水平线性同相轴的振幅大小以及波形曲线与变换结果中心条带数据之间的关系．通过对这种关系的拓展和应用，提出了雷达剖面上线段形干扰特征提取和消除改进的离散拉东变换的方法技术．理论模型实验和实际资料的处理结果都说明了方法的有效性和优越性．     

基于时频分析的GNSS连续波干扰检测

GNSS(Global Navigation Satellite System)信号在传播的过程中会受到各种连续波的干扰,以至于接收机很难根据GNSS信号进行准确的导航和定位。GNSS接收机接收到的信号是近平稳或者非平稳的,其统计量是时变函数。因此只了解信号在时域或频域的全局特性是远远不够的,还需要知道信号频谱随时间变化的情况。为了分析和处理非平稳信号,文章引入了时频分析的方法,利用其可以同时描述信号在时间和频率的能量密度和强度;通过短时傅里叶变换和Wigner-Ville分布分别处理被连续波干扰的GNSS信号,它们都能够捕获GNSS信号中连续波干扰的频率,再通过滤波器滤除连续波的干扰;利用Wigner-Ville分布和短时傅里叶变换,通过Matlab仿真分别检测GNSS信号中连续波干扰的频率,并比较两者性能的差异。     

间谐波检测的FFT算法改进和DSP实现

提出一种快速傅里叶变换(FFT)的改进算法,该算法利用FFT的衰减特性,只需要对FFT算法做简单的变换,就可以有效地消除频谱泄漏分量,实现非整数次谐波的精确检测,克服了传统FFT的缺陷. 该算法与加窗体FFT相比,具有相近的特性,在算法构造方面又比加窗体FFT算法更简单,因此该算法更加适合应用于存储资源有限的微处理器上. 为证明该算法应用于微处理器的方便性,设计了一套基于数字信号处理(DSP)的谐波检测装置,并对该算法进行了验证.     

小波分析在管道泄漏信号识别中的应用

利用多尺度小波变换 ,把管道泄漏产生的负压波信号作为瞬态信号 ,来识别管道的局部泄漏特征。以光滑函数的一阶导数作为小波母函数 ,研究了管道泄漏特征信号拐点区间的敏感性 ,突出小波变换系数的局部极值性。分析表明 ,检测信号的小波变换系数极值的奇异性准确地反映了管道检测信号的泄漏特征 ,并且从局部描述了管道泄漏信号的瞬态正则性。对各级尺度系数进行了S形曲线拟合 ,此曲线能够完整地描述管道泄漏瞬变特征 ,其拐点区间描述了管道发生泄漏时的瞬变过程。     

基于乘积性多尺度小波变换的MPSK信号码速率估计

为估计MPSK信号的码速率,提出一种基于乘积性多尺度小波变换的MPSK信号码速率估计算法.首先,采用载频估计值将接收信号下变频至基带;然后选取多个不同尺度分别对基带信号做Haar小波变换以检测相位突变点,对多个尺度下小波变换的模做乘积性运算,显著凸显突变点的位置,极大削减了噪声;最后,对乘积性结果做快速傅里叶变换(FFT),便可得到MPSK信号的码速率.仿真实验表明,该方法可以在较低信噪比下估计MPSK信号的突变点和码速率,体现了良好的估计性能和优良的低信噪比性能.     

基于小波变换的奇异性检测在信号分析中的应用

为了找到美元图像4个边缘的宽度，首先对图像进行长、宽方向的投影。投影信号中的突变最激烈的点就是边缘的起始处和终止处，将小波变换检测信号的奇异性理论应用于这种突变点的检测中。详细地分析了如何选择合适的小波基以及如何选择合适的尺度来进行突变点的定位方法。     

线性Radon变换在弱信号提取及强干扰噪声抑制的应用

介绍了线性Radon变换方法,克服了二维滤波(F—K滤波)由于空间假频现象严重,可使信号与噪声有效地分离。通过对合成信号和实际数据进行处理,信号的信嗓比和分辨率有了明显的提高,在压制线性干扰效果显著。     

小波分析及其在弱信号处理中的应用

应用离散小波分析进行数字弱信号分析及特征提取.离散小波分析具有时—频分析特性,能将信号的细微变化反映出来.对实时获取的数字弱信号作离散小波变换分析的结果表明;离散小波分析可明显提高数字信号的信噪比,十分利于从噪声中提取微弱信号.     

被加型噪声污染的信号的线性时频表示

讨论了噪声对确定性信号的线性时频表示的影响,通过理论分析和计算机仿真,证明了被白噪声污染的信号可以用短时傅里叶变换ＳＴＦＴ和小波变换ＷＴ来分析;而被脉冲噪声污染的信号可以用ＳＴＦＴ来分析,而不宜用ＷＴ来分析。