信号的DFT对其CFT逼近程度的研究

离散傅立叶变换（ＤＦＴ）或它的快速计算（ＦＦＴ）是信号分析与处理最有力的工具之一,但由于它是用为基频整数倍的Ｎ个频率分量去逼近实际信号的连续傅立叶变换（ＣＦＴ）的值,故用ＤＦＴ估计信号的频谱通常是近似的．本文不仅给出了信号的ＤＦＴ与其ＣＦＴ之间的关系式,而且在此基础上证明了用ＤＦＴ估计信号谱的近似性,给出了用ＤＦＴ精确估计整数频率和非整数频率信号的频谱方法．同时,还研究了窗函数的形状及在离散数据后面补零对用ＤＦＴ估计这些信号ＣＦＴ的影响     

有限长度离散子波变换的快速算法

本文提出了一种有限长度离散子波变换的结构化算法，分析和综合滤波矩阵Ｈ、Ｇ可以分解成循环矩阵和下三角矩阵的Ｋｒｏｎｅｃｋｅｒ积．循环矩阵用ＦＦＴ实现，而下三角矩阵直接实现。算法的计算复杂性优于全ＦＦＴ实现。由于二维离散子波变换的滤波矩阵可以分解成一维离散子波变换矩阵的Ｋｒｏｌｌｅｃｋｅｒ积，所以，本算法可以方便地推广到二维离散子波变换。     

高铬钢碳化物晶内缺陷的STM及FFT分析

用扫描隧道显微镜（ＳＴＭ）观察了Ｃｒ１２合金中（ＣｒＦｅ）７Ｃ３碳化物的精细结构，证实其晶粒内部存在层错亚结构；并发现同一晶粒内存在几个沿不同位向排列的平行层错群，不同平行群间呈约９０°夹角。ＳＴＭ图象的快速Ｆｏｕｒｉｅｒ变换（ＦＦＴ）及逆变换（ＩＦＦＴ）结果表明，层错排列具有一定周期性。实验测得层错面间距为 ５０ ｎｍ。     

穆斯堡尔谱的FFT滤波

本文讨论了用快速富立叶变换（ＦＦＴ）技术，对混杂了较大噪声的穆斯堡尔谱信号进行的数学滤波处理，结果表明ＦＦＴ滤波效果甚佳，在保证原实验谱不发生明显畸变的前提下，为提取穆斯堡尔谱中的微弱信号开辟了新的途径     

精确的时域三点法圆度误差分离技术

三点法圆度误差分离技术（ＥＳＴ）是成熟的圆度形状和回转误差的分离方法，然而在具体实施操作中，必须进行正反两次的快速傅里叶变换（ＦＦＴ和ＩＦＦＴ）。本文介绍一种新的方法；该方法同样基于误差分离技术的通则，但仅需在时域上直接对实测数据按简便代数式进行推即可进行分离虎，避免了ＦＦＴ和ＩＦＦＴ操作，因而更为方便，实时性也更强。     

小波变换在信号降噪中的应用及MATLAB实现

针对信号检测中经常存在的噪声污染问题,介绍了小波变换的一般理论以及在信号降噪中的应用,分析了被噪声污染后的信号的特性;利用MATLAB软件进行了信号降噪的模拟仿真实验;分别使用了不同类型的小波和相同类型小波下不同阈值对信号进行了降噪.仿真结果表明小波变换具有良好降噪的效果.     

用择近原则确定轴承的故障类型

在机械故障振动诊断中,通过检测传感器拾取时域振动信号,再经过ＦＦＴ变换得到频域信号,可以对故障类型进行判别。分析了轴承的故障类型与特征频率的关系。通过建立隶属函数和贴近度函数,提出了以模糊数学为基本原理的故障判别方法。利用该方法可以更好地解决故障类型的计算机识别问题     

含未知参数的多分量Chirp信号的分数阶傅里叶分析

目的 提出基于分数阶傅里叶变换（ＦＲＦＴ）的含未知参数的多分量Ｃｈｉｒｐ信号的检测和参数估计方法。方法 由分数阶傅里叶变换的Ｃｈｉｒｐ基分解特性及其与时频分布的关系论证多分量Ｃｈｉｒｐ信号的分数阶傅里叶分析方法,并通过计算机模拟验证方法的有效性。结果与结论 和联合的Ｗｉｇｎｅｒ－Ｖｉｌｌｅ分布（ＷＶＤ）及Ｈｏｕｇｈ变换（ＨＴ）方法相比,基于ＦＲＦＴ的含未知参数的多分量Ｃｈｉｒｐ信号的分析方法,不用     

一种用小波包进行SAR原始数据压缩的方法

提出了一种对合成孔径雷达（ＳＡＲ）原始数据在载体进行压缩的方法，原始数据先用分块自适应量化（ＢＡＱ）减小数据动态范围，但不减少量化位数，然后对数据进行小波包正交以变换，根据频率包络的能量变化自适应地进行数据压缩，即高能量区域用较多位来表示，低能量区用汪的位数来表示，处理带宽以外的区域不不再进行编码，用ＢＡＱ编码法对块内频域中的数据进行编码，实验表明所提出的ＷＴ－ＢＡＱ算法优于ＦＦＴ－ＢＡＱ的ＢＡＱ     

STOLKRAFT船型的研究

ＳＴＯＬＫＲＡＦＴ船型是集滑行艇、气垫船、高速双体船优点的复合衍生船型，本文介绍了ＳＴＯＬＫＲＡＦＴ船型特点，分析了模型试验结果，以及实船阻力性能预报结果。     

基于ICA与PSD的ERD／ERS信号检测

介绍一种基于独立分量分析（ICA）空间滤波结合功率谱密度（PSD）曲线分析法用于提取大脑在想象动作时产生事件相关去同步／同步（ERD／ERS）信号的方法．其检测流程为：先对想象动作诱发的脑电（EEG）信号进行ICA分解得到独立分量与相应的解混矩阵,再按特征频段取其主要分量得到滤波后数据,然后采用短时傅里叶变换计算相关导联EEG信号在特征时段与频段的PSD曲线,引入ERD／ERS系数作为量化指标以进行想象动作的识别．计算结果表明,上述方法能够显著增强运动想象脑电信号的ERD／ERS特征信息,且通过实际分类验证,采用该方法可以获得更高的识别正确率,较传统信息检测方法平均提高8％以上．     

迭代广义短时Fourier变换在行星齿轮箱故障诊断中的应用

短时Fourier变换(STFT)在分析非平稳信号的过程中,受调制系数的影响,时频分布图中的能量扩散至主导频率的周围,降低了时频分布的可读性.运用STFT分析瞬时频率缓变或恒定的信号时,调制系数的影响较小甚至可以忽略不计,而得到能量聚集程度很高的时频分布.根据这一特点,提出了迭代广义短时Fourier变换(IG-STFT),该方法有效改善了时频图的可读性.首先运用迭代广义解调分离出频率恒定的单分量成分,然后运用STFT分析信号的时频分布,最后依据STFT的分析结果和相位函数得到原信号的时频分布.通过行星齿轮箱仿真信号和实验信号分析,验证了该方法在分析非平稳信号中的有效性,准确诊断了齿轮故障.     

功率谱估计在扫描隧道显微术中的应用

扫描隧道显微镜(简称STM)所采集到的隧道电流信号,不仅包含着表征样品的表面形貌和分子结构的有效信号,而且还隐含着整个扫描隧道显微系统的动态特性.针对STM采集的信号,运用短时傅立叶变换对其波形数据进行功率谱密度估计,对信号在频率域中的特征向量加以提取.结果表明:基于谱空间的特征向量,准确地分辨出了工频在信号中的干扰,也能有效地解释和分析STM系统的动态特性,进而认为存在一小阻尼系统对信号施以影响;此外,分析的结果可以为STM扫描过程的控制,诊断以及扫描图像的重建和解释提供有力的理论指导.     

小波变换用于ECG信号的R波实时探测

按照ａ ｔｒｏｕｓ算法实现以Ｍｅｘｉｃａｎ ｈａｔ函数为基本小波的小波变换，实时完成ＥＣＧ信号的Ｒ波检测，对ＭＩＴ／ＢＩＨ标准心电数据中３个质量好、３个受噪声严重干扰的共６个信号进行探测，平均正确率可达９８．４２％以上。     

基于LFM信号检测的高斯窗短时傅里叶变换的窗参数选择

研究了高斯窗短时傅里叶变换对线性调频信号检测的窗口参数的选择.通过推导给出了对特定线性调频信号的最佳高斯窗窗口参数的选择公式及分辨不同的线性调频信号的参数选择原则,还证明了由高斯窗谱图的Radon变换可以获得线性调频信号的精确参数估计.仿真结果证明了所用公式和方法的正确性.     

Chirplet变换及其推广

线调频Chirplet变换是一种新的线性时频分析方法。文章在介绍线调频Chirplet变换的基础上,比较了短时傅里叶变换STFT、连续小波变换CWT和Chirplet变换在瞬时频率计算方面的优缺点。对二次调频Chirplet变换做了介绍,在线调频Chirplet变换和二次调频Chirplet变换的基础上,修改了核函数,对Chir-plet变换做了一定的改进,在一定程度上提高了某一类信号在时频域的分辨率。针对修改后的变换给出了一些算例,并给出了在石油勘探开发中利用改进后的Chirplet变换对沉积旋回信号进行分析的一些初步应用。     

基于脑机接口的智能家居控制系统

为实现家居系统的智能控制,提出一种基于脑机接口、脑电信号识别分类和增强现实(AR: Augmented Reality)的解决方案.通过佩戴设备收集提取脑电图(EEG:Electro Encephalo Gram)信号,对数据使用小波变换去噪并利用短时傅立叶变换进一步处理,利用主成分分析(PCA: Principal ...     

涡流检测自然裂纹与信号处理

在用涡流检测(Eddy Current Testing,ECT)法评价设备缺陷时,缺陷信号由于受到探头提离及设备结构变化引起的非缺陷信号及环境噪声的影响而恶化,直接影响到对缺陷的正确评估.采集了自然裂纹 ECT 信号并根据其特点,采用小波变换对其进行了去噪处理.首先将 ECT 信号进行小波分解,去除非缺陷信号及白噪声信号分量,然后对小波系数进行反变换,重构缺陷信号.对一维和二维 ECT 信号处理结果表明这种信号处理技术对提取湮没在非缺陷信号和自噪声中的缺陷信号非常有效.     

利用超声多普勒检测涡流的模拟研究

为了优化利用超声多普勒技术检测速度波形,频谱宽度和涡流的精度,可利用短时傅里叶变换和频谱宽度校正的方法检测涡流的情况。从对各种包含频谱宽度和信号功率随时间变化及涡流信息的模拟多普勒信号的分析发现,当采用一定频响的低通滤波器时,短时傅里叶变换可有效地估计血流速度波形和涡流信息的波形。因此这种方法为分析涡流信息提供了一种快速手段。     

一种面向脱靶量测量的多普勒信号的压缩算法

研究脱靶量测量中的多普勒信号的实时压缩问题．通过对作匀速直线运动目标的多普勒信号特征的分析，提出了一种基于短时博里叶变换(STFT)的多普勒信号的频域压缩算法，并讨论了根据重构信号，由高分辨力谱估计及非线性最小二乘拟合进行脱靶量测量的问题．