大脉冲重复周期调幅信号的压缩平面变换技术

针对ＰＲＩ的调幅度较大或ＰＲＩ较长的脉冲信号，普通平面变换法显得不直观，难以分辨出特征曲线．对此作者提出了一种将调幅度变小，将ＰＲＩ变短的方法，即将待分选信号进行压缩平面变换后，使特征曲线变得明显而易于分选，以能使平面变换技术更完善和实用     

密集信号分选平面变换技术的多义性分析

信号平面显示变换技术，是根据累积变换的数学原理，得到各种对应信号的特征曲线，累积变换是一对应的，但在用平面变换实现时具有多义性，即有时会出现与某种信号的特征曲线形状相似的特征曲线。作者就平面变换技术多义性的原理进行了分析，论证了产生伪特征曲线的原因，提出了识别伪特征曲线的方法和分选伪特征曲线的方案。     

基于平面变换技术的脉冲信号分选

针对平面变换分选信号方法中人工检测特征曲线的缺点,对平面变换后特征曲线的检测方法进行了研究.将随机Hough变换引入平面显示变换后的特征曲线检测,导出了检测曲线参数与待分选脉冲序列的脉冲重复间隔(PRI)之间的关系,利用该技术可实现对平面变换后特征曲线的自动检测与分离,该方法适用于固定PRI、参差PRI和随机抖动PRI脉冲序列的分选.     

基于平面变换的雷达脉冲信号分选算法

通过平面变换技术将雷达脉冲映射成平面矩阵,在分析周期信号在平面矩阵中重复特性的基础上,提出了一种周期性雷达信号分选的新方法--矩阵匹配法.针对以前搜索算法门限确定困难以及当信号密集且周期性信号数最较少时无法分选的缺点,该算法采用通过检索相似度序列的方法,实现自动分析最小显示周期并完成分选工作.仿真表明陔方法对周期信号具有很高的分选准确度,对PRI随机抖动雷达也具有一定分选能力.该算法检索速度快、计算简单且易于实现,具有广泛的工程应用前景.     

基于子波变换的语音信号压缩

基于子波变换的多分辨分析特性 ,直接采用Mallat多层分解的低频系数进行语音信号压缩 ,并进行了计算机仿真 ,结果表明该方法是有效的、可行的 .     

脉间波形变换信号分选跟踪器的设计与实现

针对目前普遍存在的LPI雷达信号识别截获难的情况,提出了一种脉间波形变换信号的分选跟踪器的设计方案．在多脉宽和捷变分析的基础上,采用了改进的概率统计算法和动态关联扩展法进行分选,在跟踪器中采用了“多波门”和“少波门”2种波门给出方式,并进行了软硬件设计和测试．实践证明,此分选跟踪器对于脉间波形变换信号有着较强的识别能力．     

基于小波变换的遥测速变信号实时压缩技术研究

遥测速变信号属于非平稳信号,因此采用小波变换的方法对其进行实时压缩,而在对信号进行小波变换时,小波基的选取是至关重要的,它会直接影响到运算速度和处理效果。从小波基的基本性质和小波基的评价标准两个方面加以分析比较,并结合遥测速变信号的特点和压缩要求,选择了几种典型的小波基进行实验比较。实验结果表明最适合于遥测速变信号实时压缩的最佳小波基为bior2.2。     

Walsh平面上调幅Hilbert变换的一致有界性

摘要：给出了调幅Hilbert变换的Walsh模型,并证明了这些算子在Lp空间上的一致有界性.     

基于多重同步压缩变换的微震信号去噪方法研究

针对微震信号能量弱、信噪比低的问题,本文提出了一种基于多重同步压缩变换(MSST)与小波阈值“强强联合”的微震信号去噪方法,实现微震信号噪声压制.该方法主要利用小波阈值对多重同步压缩变换系数进行去噪,进而反变换实现信号重构,在仿真信号和实际微震单道记录中均得到验证.仿真结果表明,相较于短时傅里叶变换(STFT)、连续小波变换(CWT)、同步压缩变换(SST),MSST具有更好的时频系数浓缩能力,瑞利熵最小;本文方法信噪比提高3dB,均方误差最小(MSE=0.12),峰值信噪比PSNR最大(PSNR=18.29),平滑度指标SM较小,且计算时间短,仅为50ms,远远小于高阶SST,具有明显的优势.在此基础上,将此方法应用于实际微震单道记录,测试结果表明该方法具有较好的噪声压制能力,具有实用价值.     

连续周期信号傅立叶变换的两种形式

连续周期信号的傅立叶变换实质上存在两种形式。由于第一种形式的物理意义较为明显,所以该种形式较为常用;第二种形式的优点在于揭示了非周期信号傅立叶变换和由该非周期信号周期延拓后所得周期信号的傅立叶变换的关系,经证明这两种形式实质上是相等的。     

基于FPGA的数字正交变换信号的脉冲压缩

在现代雷达信号处理领域,实现高精度的数字信号脉冲压缩是一项关键技术.在进行时域脉冲压缩前,引入数字正交变换模块,提取I、Q基带信号,保证了较高的通道幅相一致性.对基带信号进行时域脉冲压缩,运算简便,实时性强,便于硬件实现.设计中采用Matlab和FPGA联合调试的方法,利用Matlab进行方案验证,采用Quartus Ⅱ软件进行方案实现,核心模块采用IP核实现,大大缩短了调试周期,并且提高了系统的稳定性.本系统具有运行速度快、功耗低、实现简单、实用性强等优点.     

周期信号傅里叶变换的讨论

傅里叶变换的概念是针对非周期信号引入的,但周期信号也存在傅里叶变换。本文指出求解周期信号的傅里叶变换有三种方法,一是在一个周期内积分求傅里叶系数,二是利用对应的单脉冲信号频谱与傅里叶系数的关系求,三是利用傅里叶变换的时移性求。本文讨论了不同方法所求周期信号傅里叶变换结果之间的内在联系,进一步揭示出信号的时域与频域的对称特性。     

线性调频脉冲压缩雷达信号参数估计方法

针对低信噪比下,瞬时自相关谱算法对调频率估计精度不够高及基于传统的包络检波方法对线性调频(LFM)脉宽和重复间隔估计不准确的问题,提出了以分数阶傅里叶变换为核心的多参数估计方法.利用分数阶傅里叶变换对LFM信号的聚集特性,精确估计LFM脉冲压缩雷达信号各主要参数,设计LFM脉冲压缩信号发射接收实验以验证本算法.实验结果表明,在较低信噪比条件下,能够实现线性调频脉冲雷达信号主要参数的准确估计.     

基于二维指数脉冲压缩变换的SAR成像算法

传统的合成孔径雷达(SAR)系统一般采用经典的匹配滤波器实现距离维和方位维的二维脉冲压缩变换,其基于匹配滤波器的系统带宽导致系统分辨率是有限且固定的.当对输出信噪比和目标时延分辨率有不同要求时,具有可变指数的指数滤波器可根据具体需求在充分保证输出信噪比的情况下产生高于匹配滤波器的目标分辨率.本文基于指数滤波器将距离维和方位维上的二维指数脉冲压缩变换应用于SAR成像算法,即先后将信号通过距离维和方位维指数滤波器,以实现SAR高分辨率成像.仿真结果表明,该算法在距离维和方位维两个维度都具有比传统SAR算法处理结果更窄的主瓣宽度和更低的旁瓣高度,有效提高了距离维和方位维的分辨率.     

基于小波包变换的语音信号压缩及DSP实现

语音压缩技术能为当代生命科学的研究和发展提供先进且可靠的分析手段,因而在生命系统的研究领域有着举足轻重的作用.该文以小波变换为理论基础,依据小波包频带划分的特性,对语音信号进行了压缩算法的分析与设计,并且在TMS320VC5402 DSP上实现对信号的压缩处理.实验表明,该语音压缩算法能有效降低编码率,减少所需存储空间,且恢复的语音信号失真度小.     

利用压缩变换求极限2-周期连分式的值

加速收敛在连分式理论中占有重要的地位,对极限周期连分式进行加速收敛最常用的方法是通过选择合适的修正因子。如果b0＋^∞K（n=1）（an/bn）是极限κ-周期连分式,则修正因子序列也应是κ-周期的,这就使得对于k≥2的周期连分式的修正因子的选取较为困难。借助连分式的压缩性质,针对极限2-周期连分式推导出一种新算法,从而避免修正因子的选取,数值例子表明新算法使得连分式的收敛更快,精度更高。     

基于FPGA的宽带信号采集及大点数脉压设计

宽带采集系统通常情况下对采样率的要求比较大,采样率高给实时处理带来的问题是瞬时带宽大,处理的数据长度大,这种情况下如果用DSP来做脉压处理通常会需要更多的资源,本文介绍一种基于FPGA的宽带信号采集以及数字脉压的系统设计,可以实现宽带A/D变换、DDC、脉冲压缩功能,达到实时性需求指标。     

基于Keystone变换的相位编码信号长时间积累方法

针对精确末制导雷达导引头相位编码相参脉冲串信号(CPCPT),提出一种长时间相参积累方法. 在径向速度未知或未精确获知的情况下,使用Keystone变换完成跨距离分辨单元走动的校正,采用傅里叶变换完成相参积累. 其中Keystone变换采用DFT-IFFT算法实现,有效降低了其算法复杂度. 在该方法的支持下, CPCPT无距离-多普勒耦合问题,并保证了相参积累增益、速度与距离分辨率. 计算机仿真验证了该算法的有效性.