二维窗口傅里叶变换轮廓术和二维S变换轮廓术比较

窗口傅里叶变换和S变换都是常用的时频分析技术.窗口傅里叶变换采用大小固定的时频分析窗口对信号在时域和频域进行处理.S变换采用受到信号瞬时频率控制的可变窗口对信号进行分析,它集合了窗口傅里叶变换和小波变换的优点.论文对比分析了基于"脊"处理思想的二维(2-D)窗口傅里叶和2-D S变换在基于结构光投影的光学三维面形测量中的应用.推导了他们用于条纹图相位场计算的表达式,并对比了他们的三维重建效果.模拟和实验都表明:基于"脊"处理的二维S变换方法比二维窗口傅里叶变换方法有更高的相位提取精度,即使分析严重噪声污染的条纹,采用二维S变换也能得到满意的三维重建效果.     

信号的时频分析评述

从信号的时频局部化分析着手，分析了傅里叶变换在信号分析中的重要作用，指出傅里叶交换在刻划信号的时间信息和频率信息上的矛盾所在．比较了加窗傅里叶分析的优缺点，由于其分析所加的时频窗口有确定的时宽和频宽，所以不能敏感地反映信号的激烈变化程度．对前沿领域小波变换作了理论探讨，小波变换理论灵活的“变焦”特性，为信号的时频局部化分析提供了一条切实可行的方法．     

一种无阈值的傅里叶窗口滤波算法

提出了一种无需设定阈值的傅里叶窗口滤波算法,该方法解决了加窗傅里叶变换法无法克服的阈值问题,得到单一最佳频率图像,并大大缩短了计算时间．该方法可用于各类条纹图像的低通滤波,为从条纹图中进一步提取变形相位奠定了良好的基础．笔者介绍了自动窗口傅里叶变换算法的原理,利用该算法对散斑图进行了处理,并与加窗傅里叶变换法的滤波结果进行了对比．实验结果证明了无需设定阈值的傅里叶窗口滤波算法具有良好的滤波效果．     

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Morlet小波尺度参数寻优的匹配追踪时频分析

与短时傅里叶变换、连续小波变换、广义S变换等时频分析方法相比,匹配追踪方法具有更高的时频分辨率,但传统的贪婪迭代算法计算效率较低。以Morlet小波作为时频原子进行匹配追踪,通过分析尺度因子不同时Morlet小波时频原子在时间域的形态,比较信号向频率、相位和延时相同,仅尺度因子不同的不同时频原子投影的投影值,认为尺度因子对时频原子的形态具有较强的控制作用,因而对时频原子和信号局部特征的匹配性能具有较强的控制作用。基于以上分析,在利用复地震道计算信号的瞬时信息作为时频原子频率、相位和时延等参数的基础上,对Morlet小波时频原子的尺度参数首先进行一维寻优,在得到最佳尺度因子基础上对时频原子参数进行微调,提高了计算效率。针对模型测试了算法的有效性及在去除噪声和薄层厚度求取等方面的应用前景。     

S变换在滚动轴承故障诊断上的应用

为了研究滚动轴承信号的非平稳特征,应用时频分析技术是一种较好的选择．研究了S变换,该方法是将短时傅里叶变换同小波变换结合起来发展的一种新算法．对多种时频分析方法进行了比较,得出S变换优于其他方法的一些特点,提出基于S变换的滚动轴承信号瞬态特征检测方法．结果表明,S变换能够以较高时频分辨率表示轴承振动中的非平稳特征,能反映出信号时频谱真实的物理意义,并且计算速度快．诊断结果验证了该方法可以用于滚动轴承的故障诊断．     

常用时频变换方法的浅析与比较

傅里叶变换、短时傅里叶变换和小波变换是信号处理中最常用的时频变换工具,本文对这三种常用时频变换工具进行了理论介绍,并比较和分析了三种变换方法在信号处理中特点和存在的缺陷。     

基于改进S变换的语音信号时频分析

STFT分辨率固定,小波变换会出现局部相位信息且时间-尺度关系不适合直观视觉分析。提出基于改进S变换的语音信号时频分析。样条小波作为小波变换母小波乘以相位因子得到改进S变换,具有多分辨率和相位因子,并适合直观视觉分析。仿真实验得到的时频分布结构图与STFT、小波变换分布比较,显示改进S变换时频结构更加细致。     

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。     

结构时变模态参数辨识的时频分析方法

应用线性和二次时频变换方法，即短时傅里叶变换和魏格纳—维尔分布，进行了时变结构模态参数的辨识．通过对刚度突变和刚度连续变化的单自由度系统时变参数辨识的仿真，论述了两种时频辨识方法的特点．仿真结果表明，时频变换辨识方法是辨识时变模态参数的有效工具，而且魏格纳—维尔分布二次时频表示能得到比基于短时傅里叶变换的谱图更好的辨识结果．     

脉冲噪声下基于Robust STFT的LFM信号检测与参数估计

针对传统的基于时频的线性调频(LFM)信号检测和参数估计方法在脉冲噪声环境下失效的问题,提出了一种新的对脉冲噪声不敏感的鲁棒短时傅里叶变换(Robust STFT)LFM信号检测和参数估计方法.该方法首先计算含噪声LFM信号的鲁棒短时傅里叶变换,由于鲁棒STFT对脉冲噪声不敏感,时频平面上呈斜线分布的LFM信号的时频特征仍然被保留.基于Radon变换在时频平面上进行直线积分,实现了信号检测和参数估计.仿真结果验证了该方法的有效性.     

基于脉内步进LFM时频分析的抗间歇采样干扰方法

在深入研究抗间歇采样干扰的基础上,针对其时域不连续转发与时域不连续采样两个特点,提出一种基于脉内步进线性调频（LFM）时频分析的抗间歇采样干扰方法.该方法利用脉内步进LFM子脉冲之间的正交性互相掩护,通过短时傅里叶变换,将时频矩阵在时间维投影,提取干扰不连续转发段信号,并以该段信号最大值为门限,对时频矩阵进行干扰抑制,抑制后时频矩阵通过逆短时傅里叶变换,得到时域信号,并用于目标检测.理论推导和仿真结果表明,该方法可以有效抑制不同样式的间歇采样干扰,最大限度提取不受干扰信号.      

基于S变换的浮标式高频地波雷达相位补偿算法

针对浮标式高频地波雷达系统,分析了雷达平台晃动对回波信号相位的影响,并且提出一种基于S变换的相位补偿方法。该方法利用信号窄带分量中能量最大者作为相位补偿的标校信号,采用S变换的时频分析方法对雷达信号的瞬时频率以及相位进行估计,实现对回波信号相位补偿。仿真结果显示一阶海洋回波谱得到了很好的锐化,与相位污染前的多普勒频谱相近,从而验证了方法的有效性。     

基于最大相关性的小波谐波检测方法

谐波的存在严重影响电网中电能的质量,保证电力系统的安全运行,首先要对谐波进行准确的检测和分析,剖析电网中的谐波成分.傅里叶变换能够分析谐波中稳态成分,却无法分析电力谐波中广泛存在的暂态及突变信号.小波变换的时频分析方法应用于谐波分析当中,弥补了傅里叶变换的这一缺陷.本文通过Matlab仿真,采用最大相关性的方法选取小波基,并用小波变换实现对电力系统中暂态信号的分析,将小波变换与傅里叶变换的分析方法进行比较,验证了基于小波变换的谐波检测方法的有效性.     

基于广义S变换的信号提取与抑噪

S变换结合了短时傅里叶变换和小波变换的优点,是非平稳信号时频分析的有力工具.为了提高S变换在应用中的实用性和灵活性,该文将S变换改造成时频分辨率可调的广义S变换.广义S变换具有多分辨率特性,利用其高质量的时频分布,在时频域中设计了两种时频滤波器.前者用来实现非平稳信号中特定信号分量的提取,也可滤除处于特定时频平面中的噪声;后者直接应用广义S变换的时频谱实现,用于含高斯白噪声信号的滤波,达到了突出有效信号和压制噪声的效果.几种信号模型的仿真试验显示了它们在信号提取和抑制噪声中应用的有效性.     

基于移频技术的短时傅里叶变换阶比分析

提出了一种基于移频技术的短时傅里叶变换阶比分析算法.该算法利用傅里叶变换在频域的卷积性质,对原始信号在时域乘以e-j2πfit使fi的频谱能量搬迁到零频处,按一定的频率间隔改变fi就可以在零频处得到其他频率的频谱能量,以此来提高短时傅里叶变换在时频分析中的频率分辨率.然后在时频面上进行局部阈值降噪,同时跟踪转速的变化,最终应用到变速机械的阶比分析中.与短时傅里叶变换分析结果对比表明,本文方法可以更加准确地跟踪到实际的转速.实际降速过程中轴承信号利用本文方法进行阶比分析,成功提取到轴承的故障特征频率.     

基于分数阶傅里叶变换步态特征提取

针对短时傅里叶变换等时频分析方法不能提取由腿部和手臂运动产生的细致微多普勒特征这一问题,提出了采用分数阶傅里叶变换的雷达步态信号分析方法.在短时傅里叶分析的基础上,应用分数阶傅里叶变换对步态回波信号进行处理,由实测步态数据生成分数阶傅里叶变换谱图并进行了详细分析.结果表明,通过分数阶傅里叶变换可以从步态数据中提取出手臂、腿部摆动的细致微多普勒特征.     

基于加权型三次相位函数和FRFT的LPI信号识别研究

针对低截获概率雷达信号难以识别和分类的问题,提出了基于加权型三次相位函数和分数阶傅里叶变换的低截获概率雷达信号识别算法。用短时傅里叶变换剖析了应用较广的八种低截获概率雷达信号的时频特性,然后依据调频率将其分为两类。先用加权型三次相位函数估计信号的调频率,然后再用分数阶傅里叶变换获得信号的各分量峰值,根据峰值能量比进行细分类。通过大量的实验仿真验证,本算法在信噪比为0 d B的条件下,正确识别率能够达到95%以上。     

基于1.5维谱估计的输油管道腐蚀超声回波信号分析

针对以快速傅里叶变换为代表的常用二阶统计量在处理输油管道腐蚀超声回波信号时经常出现大量误差的问题,详细研究了管道超声回波信号的形成原理,并运用波动理论对回波信号进行特征分析,提出了基于1.5维谱估计的非最小相位系统与非高斯信号处理方法,并对管壁正常位置、出现内壁腐蚀和外壁腐蚀位置分别进行了逐点扫描检测及超声回波信号分析,同时给出了一种特殊的管壁腐蚀临界位置回波信号处理方法.单点检测和多点连续检测实验结果表明,1.5维谱估计算法分析输油管道腐蚀超声回波信号时,能够有效克服快速傅里叶变换算法的弊端,获取的壁厚相对误差在2%以内,C扫描图像能够清晰地显示管道的腐蚀情况,满足输油管道腐蚀剩余壁厚的检测要求.     

基于小波分析的傅里叶变换轮廓术应用研究

采用一种基于小波分析的傅里叶变换轮廓术测量了物体三维形貌.利用小波变化的时频特性,对测量光栅图像进行了处理,提取了有用的频率分量,获得了光栅图像的相位信息,抑制了频率混叠.计算机模拟结果验证了该方法的可行性,并在有噪声和无噪声的情况下与一般数字滤波器处理结果进行了比较,无论从测量精度还是测量范围都得到了提高.