频率均匀随机波动信号采样方式对谱分析的影响

采用等时隙和等位置(相位)两种采样方法,对具有频率均匀随机波动的简单正弦信号进行了谱分析仿真对比.研究结果发现:采用等位置采样方法整周期采样,频率随机波动的大小不会产生谱分析误差;采用等时隙采样方法,频率随机波动的大小则会严重影响谱分析的结果.当频率随机波动水平较小时,会导致谱峰值的降低,当频率随机波动水平较大时,不仅会导致谱峰值的显著降低,而且会引起谱线漂移和许多虚假的谱线;通过提高等时隙采样方法的采样率,可以减小谱分析的误差.     

频率均匀随机波动信号采样方式对谱分析的影响

采用等时隙和等位置(相位)两种采样方法,对具有频率均匀随机波动的简单正弦信号进行了谱分析仿真对比．研究结果发现：采用等位置采样方法整周期采样,频率随机波动的大小不会产生谱分析误差;采用等时隙采样方法,频率随机波动的大小则会严重影响谱分析的结果．当频率随机波动水平较小时,会导致谱峰值的降低,当频率随机波动水平较大时,不仅会导致谱峰值的显著降低,而且会引起谱线漂移和许多虚假的谱线;通过提高等时隙采样方法的采样率,可以减小谱分析的误差．     

特征谱分析方法及其在列车轮对故障诊断中的应用

鉴于列车轮对故障特征信息往往被淹没在背景噪声里,而一般频谱分析方法常因负载变化、转速波动而造成谱值模糊不准的缺点,提出了一种列车轮对故障在线诊断的特征谱分析方法,并根据列车轮对故障诊断的实际需要,研制了故障在线诊断特征谱分析系统.阐述了该方法的原理、信号采样、信号处理以及特征谱泄漏抑制等问题.实际运用结果表明该方法比普通的频谱分析技术更为准确地描述了故障信号的特征,是一种可靠而有效的故障诊断方法.图5,参8.     

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。     

电容式波高传感器采样稳定性实验研究

波高传感器是海工试验中最为重要的检测仪器之一,试验对其精度和稳定性有较高要求,而在实际使用过程中,采样结果会出现较大幅值的波动,且波动频率高,这种现象导致其测量的波高数据不准确,进而对实际的结果造成很大影响,本文通过实验找出采样结果波动的规律,从波高传感器硬件与环境的角度分析产生波动的原因,并且利用数学的方法来减小波动,增加采样稳定性.     

降低WSN目标失跟率的自适应采样频率方法

针对无线传感器网络(WSN)固定采样频率下机动性目标失跟率较高的问题,分析了机动性目标失跟的机理,建立了表征失跟率、采样频率、目标速率关系的数学模型,提出了降低目标失跟率的自适应采样频率方法,并对速度大小、方向变化的机动性目标跟踪问题进行仿真实验.结果表明,与固定采样频率方法相比,采样间隔距离参量d恒取不同值时自适应采样频率方法的失跟率平均降低了3.3%~6.0%;当d恒等于50m时,失跟率平均降低6.0%,网络能耗降低13.1%.     

基于随机解调器的射电天文信号的采样与恢复算法

谱线检测技术在射电天文观测中具有举足轻重的地位,可根据谱线诊断天体的基本物理情况,如总粒子数密度、速度、磁感应强度等。射电天文信号有多条谱线,且谱线频率都很高,从几GHz到几十GHz。随机解调器是基于压缩感知理论的均匀亚奈奎斯特采样方法,描述、分析随机解调器系统及正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)恢复算法,并在Matlab上进行采样与恢复算法仿真分析,结果表明了此算法的可行性。     

一种基于加权Mel倒谱的语音信号共振峰提取算法

提出了一种利用加权Mel倒谱提取语音信号共振峰的算法.首先对短时语音信号进行加权Mel倒谱分析,获得包含频谱主要成分的加权Mel倒谱系数;然后利用离散余弦平滑算法,从加权Mel倒谱系数获得谱包络,并从谱包络的峰值位置获得候选共振峰;最后根据共振峰的连续性约束条件和频率范围,从候选共振峰筛选得到共振峰的估计值.实验结果表明,本算法比倒谱法提取的共振峰误差更小,在噪声环境下具有较好的鲁棒性.     

基于独立分量分析的非均匀采样弱信号频域检测

非均匀采样可以在对模数转化器件的采样频率要求较低的情况下,提取超出Nyquist采样定理限制的频率.当包含两个幅值相差大于10%信号的混合信号经过非均匀采样后,由于采样的伪随机性会产生频谱噪声,因此从幅值谱中辨别不出幅值很小的弱信号.根据非均匀采样的幅值谱识别出大信号频率,构造模拟源信号,以混合信号作为另一个源信号,根据独立分量分析(ICA)对幅值不敏感的特点,使用FastICA算法从混合信号的频谱中成功分离出幅值为强信号幅值五百万分之一的弱信号.在弱信号检测过程中,提出利用互相关系数进行"扫相"处理,以解决大信号相位匹配的问题.在相位匹配存在0.70%误差的情况下,成功分离出幅值为强信号幅值0.06%的弱信号.     

主动变采样周期方法在网络化控制系统中的应用

针对基于Internet的网络控制系统中由于控制器位置变化可能导致控制性能下降甚至不稳定的问题,提出了主动变采样周期的网络化控制器设计方法. 为变采样周期的网络化控制系统建立了离散数学模型,采用Lyapunov方法给出了短延时情况下主动变采样周期网络控制系统闭环稳定的充分条件,并在倒立摆网络化控制系统中进行了实验验证. 实验结果证明了采用固定采样周期的控制器在网络位置变化后可能使系统不稳定,采用主动变采样周期的状态反馈控制方法设计的控制器在网络位置变化后仍然可以使系统稳定.      

不均匀抽样信号的分析与处理

通过在时域、频域对不均匀抽样序列的研究 ,提出了抽样的统一分析方法 ,给出了不均匀抽样信号的获取、恢复以及它的离散傅里叶级数 ( DFS)算法 .     

均匀设计抽样的小样本均匀性

文献［８］从理论上给出了均匀设计抽样样本点集的偏差的阶，并随机模拟了大样本的情况。本文通过随机模拟说明，当样本容量较小时，均匀设计抽样的偏差优于其它几种设计和抽样方法。最后，从最大对称差的角度对几种设计和抽样方法进行了比较。     

带通信号采样理论中的若干问题研究

带通信号采样定理在实际应用中还存在若干问题需要明晰,如不混叠采样频率的范围和最优采样频率选择问题、对边缘频率分量非零的带通信号的采样适应性问题、对正弦类信号采样的适应性问题等。针对这些问题,该文从理论上进行了详细的分析和讨论。分析表明,带通信号的采样频率存在一个优化的选择范围,且对于某一确定的带通信号,存在一个最优的采样频率,该范围和最优采样频率均由信号的最高和最低频率成分以及信号带宽所确定;当带通信号的边缘频率分量非零时,采用两倍的信号带宽对其进行采样时将发生频谱混叠,且若在边缘频率处存在冲激函数,采样之后的信号将无法重建原信号。     

基于非均匀采样的模拟退火随钻电磁波电阻率测井检波系统研究

在以往的随钻电磁波电阻率测井仪器检波系统中,仪器采样过程大多为均匀采样,检波方法多采用数字相关法或数字相敏检波(DPSD)法,其检波结果往往受采样量化误差以及频谱泄漏影响。针对这一问题,提出一种基于非均匀采样的模拟退火(SA)检波方法,并研制快速检波电路系统,选取基于均匀采样的DPSD检波结果进行对比。结果表明,基于非均匀采样的SA检波方法选频能力强,能更加有效地抑制量化误差相关性以及频谱泄漏带来的检波误差,更适用于恶劣多变环境下的随钻测井仪器检波。     

基于脉象信号的亚健康状态的识别

提出了一种新的识别亚健康状态的方法.利用HK-2000C集成化数字脉搏传感器提取人体左关处桡动脉脉搏信号,然后计算脉搏功率谱,并在此基础上提取功率谱峰值及功率谱重心,并将它们对应的频率作为特征量,利用线性判别式分析(LDA)对所提特征进行分类.经对30例样本的识别检验,结果表明,用功率谱重心及重心频率作为特征量分类率达到80%,用功率谱峰值和峰值频率作为特征量,分类正确率达到了86.667%.     

Beta分布参数的极大似然估计

利用均匀设计抽样（ＵＤＳ）方法，给出Ｂｅｔａ分布的参数极大似然估计（ＭＬＥ）。实例表明，此法是有效的。     

减少频谱泄漏的自适应同步抽样算法

叙述了DFT在连续信号谱分析中的频谱泄漏现象，分析了造成频谱泄漏的原因，讨论了一种自适应同步抽样算法。该算法利用频率跟踪技术实现采样频率的自适应调整。实验结果表明，该算法能够有效地减少频谱泄漏，在以交流电信号测量为基础的系统中具有较好的应用价值。     

目标后向散射RCS基于MBPE均匀采样的快速计算

根据目标后向散射RCS的计算特点,提出空、频两域的MBPE均匀采样方案.在空间域,提出基于球面波角谱空间展开的宽角度采样方案;在频率域,考虑到在相同角度下观测到的目标会在不同频段下表现出相似的结构特征,提出先在低频段上训练不同入射角下的采样经验,然后再在高频段上进行MBPE插值计算.数值结果表明,在空间域,MBPE的采样点数一般仅为快速多极子采样点数的1/2,并随插值角度范围的缩小而减少;在频率域,MBPE采样点数与频率最大值无关,仅随扫频范围的增大而缓慢增加.      

A New Method for Ride Quality Analysis of Vehicle

Current spectral analysis for evaluating the rail ride quality effectively is based on the sampling data at a uniform time interval, but the train is of fluctuation velocity in motion,which results in a non-uniform interval between consecutive sampling data. Therefore the accuracy of routine spectral analysis is in doubt when applying it in evaluating the rail ride quality. This paper presents a new way, namely, resampling with variable frequency to eliminate the influence of the train＇s uneven velocity. Its feature is that there is no need for precision measurement of the train＇s moving speed.Experiment results from the test-bed of rolling stock vibration show that it is valid.