基于时频分析的分离谱处理

提出了一种基于时频分析的频窗参数确定方法,这种方法在把超声信号展开成窄带分解信号时不需要超声频带的先验知识．给出了将此算法用于不锈钢裂缝产生的超声信号的处理结果．     

基于时频分析的雷达侦察信号处理技术

现代雷达系统越来越多地采用复杂的非平稳信号波形,给电子侦察系统的信号处理提出了越来越高的要求,不仅需要检测出信号包络,还要对雷达信号分选和识别的关键脉内特征参数进行分析提取．为此,将广泛应用于分析和处理非平稳信号的时频分析技术引入雷达侦察信号处理中,介绍了短时Fourier变换、小波变换和WVD等线性和非线性时频分析方法,并应用这些方法对雷达常用的线性调频信号进行了时频分析和计算机仿真,仿真结果证实了方法的有效性．     

时频分布的模糊处理及在冲击信号分析的应用

从分析时频分布概念本身的模糊性出发，把Ｃｏｈｅｎ族时频分布的核函数定义为模糊集中的隶属函数，提出对信号时频分布进行模糊处理的方法，并以实例讨论了该方法的适应性及在跌落零件冲南号分析中的应用。     

变换域自适应滤波技术在扩频通信抗窄带干扰中的应用

在众多变换域抗窄带干扰的信号处理技术中,自适应滤波具有对干扰频率不敏感的优点,且其权值调整是基于对系统参数的优化。全由于必须通过迭代收敛达到稳态解,自适应滤波算法不能锁定快变干扰。文中利用正交加速算法提高最小均方误差（ＭＬＳ）算法的收敛速度,推导出了使用变换域自交加速算法时系统误码率的解析表达式。仿真结果表明,采用自正交化可以大幅度提高自适应算法的收敛速度,从而为基于变换域自适应滤波技术的接收机走     

基于同态滤波的GPS空时自适应处理补偿技术

GPS系统工作在有干扰的环境中时,近处干扰与远处卫星间巨大的功率差异导致GPS信号的扩频增益不足以抵抗干扰的影响.空时自适应处理技术已成为GPS接收机抗干扰研究的热点,相比于空域自适应阵列处理可以有更多的抗干扰自由度,消除多个强的宽带干扰及近场的宽带干扰多径.但是由于空时自适应处理的结构使之在处理带宽上不能有一致的频率响应,造成GPS信号的相关函数的相关峰产生畸变,降低接收机的定位精度.本文分析了空域与空时域自适应阵列处理抵抗干扰的性能,对空时自适应处理的原理及影响卫星信号的原因进行了研究,为了恢复出期望的卫星信号,提出一种基于同态滤波均衡原理的方法,补偿由空时自适应处理造成的对卫星信号的影响.仿真结果表明了所提出的方法的有效性.     

基于子空间分析的抗箔条干扰研究

箔条干扰一直是电子对抗的主要手段之一。本文根据箔条干扰的特点,提出基于子空间方法的抗箔条干扰分析。由于舰船回波与箔条回波运动形态统计不相关,满足子空间分析条件,因此利用子空间分析方法可以达到抗箔条干扰的目的。     

基于Gauss包络Chirplet自适应信号分解的快速算法

针对自适应信号分解方法运算量大,对信号的逼近精度有限等问题,提出了一种基于Gauss包络线性调频信号(Chirplet)自适应分解的快速算法.通过构造超越方程和参数空间采样点的选取,得到方程的闭式解,达到信号分解目的.数值仿真结果验证了该算法运算量小、分辨率高、抗噪性能强.     

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。     

基于时频分析技术的轧机信号处理

轧制生产过程中,通常要对轧制力、张力和板厚等轧制变量进行准确的测量和记录,借助时频分析技术,对这些信号进行处理,给出有价值的信息,可以更好的了解轧制过程中设备的运行状况,同时也能协助改进控制系统和轧制工艺。为了比较全面了解稳定轧制过程中轧制力和张力的变化特征。文采用了时频分析手段进行分析,并从中总结出包括三倍频颤振在内的一些典型的信号变化规律。     

基于时频特征和PCA-KELM的液压系统故障诊断

为了解决液压系统泄漏、堵塞和气穴等多类型故障下特征提取和模式识别困难的问题,提出基于时频特征和PCA-KELM的液压故障智能诊断新方法。首先利用统计分析和总体平均经验模态分解方法,构造高维混合域初始特征向量,从不同特征指标、不同分析角度对不同种类液压故障进行表征和刻画;然后通过主成分分析对多维初始特征向量进行降维和特征二次提取,将高维相关变量转化为低维独立的主特征向量;最后利用PCA主元构造的主特征向量输入核极限学习机网络中,实现故障类型的识别。实验结果表明,混合域初始特征向量能全面准确地描述故障特征,PCA提取的主特征向量摒弃了冗余信息且简化了分类器结构,KELM网络诊断速度快、分类准确率高。     

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.      

基于多层联合降噪的信号处理方法

针对旋挖钻机钻杆振动信号具有非线性、非平稳的特点,以及多源振动耦合影响,提出了一种基于多层联合信号降噪方法,对振动信号进行降噪处理。首先,采用局域均值分解(local mean decomposition, LMD),得到一系列乘积函数(product functions, PF),根据计算得出的相关系数,挑选出含噪声成分最多的PF分量,舍弃残余分量,实现第一层降噪;其次,利用小波阈值降噪(wavelet threshold denoising, WTD),对挑选分量实现了第二层降噪;最后,将WTD重构信号设为奇异值分解(singular value decomposition, SVD)的前置处理单元,实现第三层降噪。基于MATLAB仿真实验与轴承数据降噪实验,分别使用EMD-SVD、LMD-SVD两种算法对目标信号进行降噪处理,LMD-WTD-SVD方法可以提高信噪比,并对比波形图与频谱图结果表明,此方法是一种更有效的降噪方法。     

时频分析阶比跟踪技术

旋转机械运转时其旋转部件引起的故障，其产生的振动和噪声所表现出的特征和轴的转速有密切关系。在这类故障的特征分析中，使用价比谱分析比一般的频域分析更具有优势。文中对两种典型的阶比跟踪法进行了较为系统的论述，在此基础上提出并介绍了正在研究的时频分析阶比跟踪技术，时频分析阶比跟踪技术用纯软件的方法实现阶比跟踪，是对原有技术的有力补充，特别适合于虚拟测试仪器发展的要求，有很好的应用前景。     

时频分析和Fisher聚类的转发式干扰抑制算法

针对雷达对抗中转发式欺骗干扰的抑制问题,提出了一种基于时频分析和Fisher聚类的干扰鉴别及抑制算法。通过STFT变换,分析并提取了回波与干扰信号的时频特性差异,在信号检测基础上,采用Fisher聚类法实现了干扰与回波的分离,并通过时频滤波实现干扰抑制。仿真结果表明,能有效对抗频移调制实时转发干扰,当干扰与回波处于不同时辨单元时,可直接滤除干扰信号,且对干信比不敏感;处于相同时辨单元时,可有效抑制干信比小于25 dB的干扰信号。     

自适应最稀疏时频分析方法的分解能力研究

自适应最稀疏时频分析(adaptive and sparsest time-frequency analysis,ASTFA)方法将信号分解转化为最优化问题,在优化的过程中实现信号的自适应分解.为了研究ASTFA的分解能力,在定义分解能力评价指标(Evaluation Index of Decomposition Capacity,EIDC)的基础上,以双谐波分量合成信号模型来研究幅值比、频率比、初始相位差对ASTFA的影响.同时,将ASTFA方法与经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)、局部特征尺度分解(Local Characteristic-scale Decomposition,LCD)进行对比分析.研究结果表明,ASTFA方法的分解能力基本不受幅值比的影响,可分解的极限频率比较大,不受初始相位差的影响,该方法的分解能力具有明显的优越性.     

一种考虑站址误差的抗欺骗式假目标方法

针对现有数据融合算法中,组网雷达各节点雷达忽略自身站址误差而导致抗干扰性能降低的问题,提出一种考虑站址误差的抗欺骗式假目标方法。首先,通过增加量测过程中可能产生的各节点雷达的站址误差变量,改进融合算法的误差协方差矩阵;然后,利用改进后的算法计算各节点雷达对应量测目标之间的马氏距离,判断目标的空间相关性;最后,利用空间相关性的差异,对真假目标进行有效鉴别。仿真结果表明:该方法能够将组网雷达对真目标检测概率稳定在99%以上;在站址误差为60m的条件下,组网雷达对假目标的虚警概率可降低10%以上。     

基于自适应最优抛物线核函数的Wigner-21/2维时频表示算法

针对低信噪比条件下非平稳、非线性和非高斯信号的时频特征分析,提出了一种基于自适应最优抛物线核函数的Wigner-212维时频表示算法.采用依赖于特定时频点的二维时频局部模糊函数替代传统Cohen类高阶时频分析中通用的全局时频模糊函数;利用自适应核处理技术获得局部模糊函数的最佳抛物线核函数,以最大限度地抑制交叉项的影响,提高算法的时频分辨率和信号自适应性;通过合成信号和水声信号的仿真实验进行时频分析,并与现有时频算法加以对比.结果表明,在低信噪比条件下,所提出算法对瞬态信号的检测优势明显,能够取得优良的时频特征解析效果.     

一种基于窗长自适应的语音信号处理算法

首先指出固定窗长的窗函数在处理复杂语音信号时,通常会遇到保持短时平稳性和准确性的矛盾.继而提出一种窗长可以自适应的算法来解决问题,在维持短时平稳性的同时保证准确性.实验结果表明,通过窗函数的窗长自适应来响应复杂信号的频率变化,能够更准确、更有效地处理语音信号.     

基于声发射时频特征的岩石破裂前兆识别方法

为得到岩石破裂的有效前兆信息,通过时频分析方法研究了白云岩破裂的声发射波形信号。对取样于2008年汶川地震引起的东河口滑坡源区的白云岩样品开展三轴多级循环加载试验,分析其力学及声发射特性,并从声发射波形时频特征分析岩石破裂前兆信息。在声发射波形参数(主频)的基础上提出一个新的特征参数：主主频(即最大主频),对13个主主频关键点进行傅里叶变换(FT)和三维短时傅里叶变换(3D-STFT),分析其时频演化特征,以期得到岩石破裂有效的前兆信息。研究结果表明：声发射事件率、累积振铃计数和能量均反映白云岩试样受力破裂过程的动态演化规律;白云岩试样的主频呈带状演化,破裂前兆表现为高频区间向低频、中频区间转移,累积主频曲线的斜率在891 s处达到峰值,可作为岩样破裂的前兆信息之一;在6次循环加、卸载中,主主频呈现高频率值与低频率值交替出现的规律,将主主频突降的第11个点(784 s)作为预警前兆之一,相比主频预警点(891 s)提前了107 s。对比分析可知主主频能获取更为细节的岩石破裂前兆信息,从而为岩石破裂预警提供科学依据和理论基础。     

经验模态分解的时频分析方法及其应用

研究了经验模态分解与希尔伯特变换相结合提取信号特征参数的方法,并对其性能进行了分析。给出了经验模态分解时频特性分析方法及步骤,并用该方法对瞬态信号特征提取及信号趋势提取进行了研究,仿真实验验证了该方法的可行性和有效性。将经验模态分解时频分析方法应用于信号的趋势提取领域,验证了此时频分析方法的有效性以及反映信号局部时频特征的独特优点。