一种新的小波基函数及其在雷达信号特征提取中的应用

为进一步准确估计雷达信号的瞬时频率，在现有Morlet小波基函数的基础上，提出了一种新的Morlet小波基函数（New-Morlet）用于小波脊线的提取。通过深入分析小波脊线原理以及正确提取小波脊线对小波基函数的要求，利用Morlet小波基函数提取雷达辐射源信号的小波脊线特征，从而可以估计出辐射源信号的瞬时频率。将New-Morlet小波与现有的Morlet小波进行对比得出New-Morlet小波具有更好的时-频综合特性。同时，分析了利用小波脊线原理估计信号瞬时频率的迭代算法。仿真结果表明：基于New-Morlet小波基函数的特征提取性能优于现有的Morlet小波基函数，且具有良好的抗噪性能，其方法是有效的。     

基于Morlet组合小波的梳状滤波与包络检波方法

提出一种基于Morlet组合小波的梳状滤波和包络检波方法。梳状滤波在间隔的几个故障调制频率下进行窄带滤波,抑制噪声的能力强;Morlet组合小波构造简单,计算量小,仅改变组合小波的部分参数就可获得良好的滤波效果,方便灵活、适应能力强;Morlet组合小波的实部和虚部分别相当于一个零相移滤波器和一个90°相移滤波器,信号经小波变换后直接满足包络检波条件。工程应用结果表明:该方法对机械振动信号的滤波和包络检波一步到位,与故障特征频率相对应的包络谱谱峰清晰可见,适用于旋转式或往复式运动机械系统的故障诊断。     

一种基于定尺度小波变换的频率估计算法

通过改变尺度实现频率扫描是基于小波变换的频率估计算法的惯常做法。由于小波参数的确定缺乏具体明确的方法,这种做法在实际应用中很难达到其算法的理论最佳性能。针对这一问题,首先通过详细推导组合复Morlet小波变换与待分析信号傅里叶变换的关系,提出了一种基于定尺度小波变换的频率估计算法;然后讨论了控制频谱混叠、保证估计精度及分辨能力的参数设置问题,提出了一种简单易行的设置方法。仿真分析表明,该方法进行频率估计在混叠对抗及噪声抑制方面具有比FFT算法明显更优的性能,且适用于短数据信号。     

近似小波变换的一种空中多目标分选方法

通过对由空中多目标间距引起的目标间多普勒频率的差异分析，基于Morlet小波变换，提出了一种空中多目标分选识别的新方法——小波变换谱分析法。此方法选用不同中心频率的Morlet小波，对信号进行小波变换，求取信号的功率谱，获得雷达目标的一维距离像，从而分选识别目标。     

基于二分结构的更佳频率分辨率的实现

基于理想滤波器组，实现了信号序列的更佳频率分辨主率分解，小波包分解，分析了分解序列的频域变化，建立了基于二分结构的运算路径与分解序列频带及其形状的关系。     

一种自适应Morlet小波滤波方法及其在滚动轴承早期故障特征提取中的应用

针对滚动轴承早期故障信号微弱,故障特征难以提取的问题,提出了一种基于混洗蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm,SFLA)的自适应Morlet小波滤波方法.首先利用自相关分析去除宽频随机噪声,然后通过SFLA优化Morlet小波的滤波参数,获得在最小信息熵下的中心频率和滤波带宽.由自适应Morlet小波滤波器获得的滤波信号,其中的冲击成分可以很好地被表征.最后对滤波后的信号做包络谱分析即可提取滚动轴承的故障频率.实验表明,自适应Morlet小波滤波方法可以成功地从低信噪比信号中提取出周期冲击特征,对于滚动轴承早期故障振动信号,能够有效地提取冲击特征频率实现滚动轴承早期故障诊断.     

探地雷达信号奇性检测及去噪

探地雷达信号十分复杂，包含各种干扰，使得实时记录图像多变且不易分辨，利用小波变换空间域一频率域双重局部性的特点，对雷达信号进行奇性检测，不仅能确定信号奇性的空间位置，还能压制噪声．     

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。     

小波变换与FFT联合识别乐音

单一音符是规则的周期信号,利用FFT可以获得最佳频域分辨.但由于乐音的谐波成分非常丰富,直接实施FFT无法准确检测基音.笔者首次提出小波变换DWT和FFT结合的乐音音符识别方法,该方法充分利用了DWT的低通分解迅速、低频近似信号的平滑性好等优点,实现了乐音基音频率的精确识别,是乐音音符识别的一个很好的方法.     

基于迭代结构的改进Morlet小波快速算法

连续小波变换由于具有良好的时频分析能力而广泛应用于信号特征分析,同时也由于较大的运算量而影响了其在工程上的运用。针对这个问题,该文根据指数遗忘分布在时间上的相关性,对Morlet小波函数进行了改进,并推导了改进Morlet小波变换的快速算法。仿真结果表明,采用快速算法的Morlet小波变换在盲信号解调性能方面并没有下降,与此同时快速算法显著地提高了小波变换的运算效率。     

基于解析信号和带通滤波的频率细化分析

介绍了一个基于解析信号和带通滤波的频率细化分析技术,讨论了其和传统的频率细化分析技术相比较所具有的特点,对离线测量,该技术在计算机上实现时,分析速度和最大细化倍数均比传统方法有较大提高,为基于计算机平台的虚拟仪器中的频率细化分析技术提供了一条崭新的实现途径。     

一种新的高动态直扩接收机快速码捕获方法

针对接收信号存在大频偏的高动态直扩接收机伪码捕获时间长的问题,分析了高动态环境下匹配滤波检测器相关长度与相关后输出信噪比的关系,比较了相关后的几种检测算法的性能,分析了FFT校频技术的性能.在此基础上提出一种在高动态环境下的码捕获新方法,该方法采用分段匹配滤波相关、最大选择检测算法和二次内插的FFT校频技术.根据新方法设计了捕获电路模块.Matlab系统仿真结果表明,新的捕获方法可以容忍校正更大的频率动态范围,在较低信噪比下快速完成码捕获功能.     

计算机控制中数字滤波器的工程设计方法

本文结合一个工业控制对象,提出了一种设计数字滤波器的工程方法。首先利用FFT方法对有用信号与噪声进行频率与幅值的定量分析,根据分析结果利用成熟的模拟网络理论设计相应模拟滤波器的传递函数,然后从模拟滤波器映射(变换)成数字滤波器。最后利用软件对所设计的数字滤波器进行检验。同时本文还给出了一个计算机辅助设计Butterwor-th低通数字滤波器的程序。     

FIR滤波和FFT在激发极化法中的应用

在水文工程地质和物探找矿等领域,由于二次场电压受到多种噪声干扰,常规的硬件补偿电路或滤波电路有时无法达到精度和实时处理的要求,甚至增加系统设计的难度和成本。为了解决这些问题,提出并实现将FIR滤波和FFT应用在需要通过测量二次场电压测明某一区域内视电阻率或视幅频率的分布式激发极化法中。通过Matlab仿真和水槽模型试验模拟和验证了FIR滤波和FFT在激发极化法中的可行性和有效性。     

一种核信息系统的随机信号降噪处理技术

针对一种核信息系统随机信号的特点及噪声分析,借助于Matlab信号分析工具,通过分别采用FFT频域滤波法、抑制细节系数滤波法、全局阈值滤波法和分层阈值滤波法等对随机核信号进行降噪处理及分析比较,研究结果表明,分层阈值滤波法降噪得到的结果光滑性和相似性都比较好,同时采用最小二乘法对分层阈值降噪后数字核信号进行非线性拟合,获得核信号的理想方程,提高了拟合后的核信号的测量分析精度。     

高速凸轮从动系统动力响应谱的快速算法

本文应用快速付利叶变换(FFT)和无限长单位脉冲响应滤波器(IIR),实现了高速凸轮从动系统动力响应谱的快速运算,与现使用方法相比,运算速度和精度都有大幅度提高,为高速凸轮机构的研究提供了高效手段。     

带通信号的数字正交采样及信号处理

带通信号的正交采样与处理是在对带通信号进行A／D变换后直接利用数字信号处理算法进行相干检波。本文讨论了三种带通信号的数字正交采样方法：低通滤波法、Hilbert变换法、傅立叶变换法，计算机模拟仿真试验证明，基于傅立叶变换的数字正交采样法获得的信号正交采样数据精度最高(镜频分量的抑制比最高)。     

多相滤波器组的ZFFT算法在轨道电路信号检测中的应用

针对轨道电路信号(FSK信号)的检测提出了基于多相滤波器组的频谱细化(ZFFT)分析方法,该方法利用多相滤波器组将待分析的移频信号按照不同载频分解成多个子带,经过子带选择,再进行FFT,与传统的信号检测算法相比,这种算法可以提高信号检测精度和实时性.     

指纹图像增强的一种新方法

指纹增强技术可以有效地增强指纹的脊线特征,为指纹细节提取和匹配提供可靠的基础.文章提出了一种基于Fourier变换和Gabor滤波的指纹图像增强新方法,首先通过快速傅立叶变换将指纹图像变换到频域,然后在频域分方向进行Gabor滤波,最后对合成的图像进行傅立叶逆变换.部分指纹图像的实验结果表明,该方法具有较强的有效性和鲁棒性.     

基于小波和傅立叶变换的纱线波谱图计算

采用离散小波变换与快速傅立叶变换相结合的方法,先对纱线信号进行小波分解,再对各子带信号作快速傅立叶变换,从而得到各子带信号的频谱。截取相应频段,并在同一图形上显示,然后将各频率成分转换成相应的各波长分量,得到纱线波谱图。