基于零阶保持器的非均匀采样信号恢复方法

在模/数转换过程中由于环境等因素会造成信号采样的非均匀性。非均匀采样信号使得数字控制系统数/模转换过程出现误差,提出了将非均匀采样信号通过零阶保持器进行恢复的信号重构算法,分析并证明了重构信号的频谱保持了原连续信号的谱特征。利用PSPICE仿真软件对非均匀采样信号及通过零阶保持器的连续输出信号进行了仿真验证,实验结果验证了本文提出方法的正确性。     

一种抗混叠和失真的小波包信号分解与重构算法

以db40小波包为例,对基于小波包分析的信号分解与重构快速算法的三个核心算子：与小波滤波器卷积、上采样和下采样的时域和频域特性进行了详细的分析研究。分析结果表明,该算法会出现单子带重构信号发生频谱混叠和幅值失真现象,小波滤波器频响曲线的非理想截至性能是导致这一现象的根本原因。为克服传统算法的这一缺陷,提出一种改进算法。新算法在每层信号分解或重构过程中,在原小波滤波器后面串联一个新的纠正滤波器,使得重构信号中的幅值失真和频谱混叠现象得到有效改善。最后,通过一个仿真实例将改进算法的结果与原快速算法和已有文献中的改进算法进行对比,比较后的结果证明,改进算法比其它算法能更有效地避免重构信号中的频谱混叠和失真现象。     

信号的采样及其频谱的计算机辅助分析

本文给出信号采样和频谱分析的计算机辅助分析方法。将慢变化的连续时间信号通过高频脉冲采样后，变换为离散时间信号，再通过傅立叶变换，得到该信号的频谱。从而对著名的“采样定理”和时域与频域之间的转换等基本理论的理解加以深化     

探索物理系统演化规律的频谱二次逼近方法

自然界中有大量的物理系统,其中的物理量随时间演化的规律可以用有限多个正弦函数叠加来描述,即物理量是带限分离谱连续信号.因此,可用频谱识别方法来寻找物理系统的演化规律.研究发现,时域矩形窗截出的物理信号,它的连续频谱的频域采样正好是物理量采样数据的DFT给出的频谱;在物理量被时域矩形窗截出的信号的连续频谱幅频曲线上,所有主极大值及其位置正好是物理量各频率成分的振幅和频率.给出了基于采样数据DFT的二次逼近算法,可以快速地从物理量采样数据DFT频谱中提取原物理量(信号)的频谱信息,进而给出物理量随时间演化的规律.     

用模糊逻辑提取信号的周期

一、引言 在信号分析领域中,往往采用傅立叶变换对时域信号进行处理,以便在频域下对信号进行分析。在进行傅立叶变换时,不可避免地存在信号的长度选择问题。 在时域内盲目地选择信号长度会产生不正确的频谱,在电力系统以及生物医学中信号多数是非平稳的随机过程,这种情况下正确     

抽样定理对正弦特征信号适应性的讨论

对于正弦特征信号,在工程技术领域有着广泛的应用.随着数字信号处理的普遍应用,信号的抽样是首先要面对的问题.根据抽样定理,取样信号应当能够重建原限带信号,但正弦信号在不同情况下,不一定能够重建.因为正弦信号的频谱是8函数,只有两条谱线,也不是窄带信号,这样就造成了抽样的特殊性.对在抽样过程中出现的问题以及抽样的条件,进行了较为详尽的阐述.     

投影栅相位法检测技术中抽样定理的适用性

分析了对于正弦信号抽样定理的适用性,给出了频谱分析时频域不发生泄漏的信号抽样条件。针对投影栅相位法三维检测技术中的抽样问题,提出了不移频处理方法和全场参考面的概念,避免了频域移频所带来的系统误差,克服了对正弦信号抽样的限制条件,并实例验证了新方法的优越性。该文的结论丰富了经典抽样定理的内容,提高了投影栅相位法三维检测技术的解相精度和稳定性,使之更符合实际应用条件。     

非同步采样信号频谱插值校正分析法

针对周期信号实际的非同步采样,提出一种频谱插值校正的分析法.经分析周期信号不同步采样时产生的频谱泄漏是由于截断信号与原始待分析信号的相位关系发生了变化.利用加窗插值的方法估计出该变化的相位,并利用估计结果构造出一相应的反相位函数,在时域上将这个反相位函数与由傅立叶反变换产生的离散序列相乘,得到新序列再通过一次傅立叶变换就可达到频谱校正的效果.分析、仿真和实验的结果验证了提出方法的有效性,表明所提出方法提高了不同步采样时周期信号频谱分析的精度.     

宽带信号的高精度重构方法

提出了一种对宽带信号进行高精度采样的方法．其基本思想是把宽带信号进行频带分割,对所得到的每个子带信号分别用低速高精度的A／DC进行高精度采样并滤波,得到原宽带信号各个子带信号的采样序列,然后用各个子带信号的采样序列重构出原宽带信号的采样序列．给出了相应的重构算法,并进行了计算机仿真实验．仿真结果证实,所提出的方法具有较高的信号重构精度和较小的频谱失真．     

基于深度学习和激光多普勒测振技术的机械臂电机故障时频尺度诊断方法

机械臂电机振动信号的采集效果较差,影响时频特性分析过程,导致故障诊断效果与精度较差,为此提出基于深度学习和激光多普勒测振技术的机械臂电机故障时频尺度诊断方法。使用激光多普勒测振技术与小波阈值去噪算法,建立机械臂电机振动信号采集系统,获取并重构故障信号;提取电机振动信号的时域、频域等尺度特征,引入人工神经网络建立一个具备学习能力的故障诊断模型,将提取的机械臂电机故障时域、频域等尺度特征输入诊断模型中,输出分类诊断结果,即可完成机械臂电机故障时频尺度诊断。结果表明：利用该方法开展电机故障诊断时,检测结果与实际电机故障类型之间偏差较小,诊断效果好、精度高。     

Jurkevich方法在非均匀采样频谱分析中的应用

引入Jurkevich方法来处理实际中所遇到的非均匀、非理想状况下采样的频谱分析,并且结合Kidger方法对结果进行了处理.结果表明Jurkevich方法是处理非均匀采样频谱分析的一种非常有效的方法.     

数字合成周期信号的频谱及信噪比

数字查表法合成周期信号是一种最常用的直接数字频率合成技术。该方法若再利用小数地址序列生成技术 ,可达到很高的频率分辨率。然而 ,采用小数地址序列生成技术合成波形 ,会产生“寄生谐波”。作者采用非均匀采样周期信号谱分析方法 ,研究以查表法合成的周期信号的频谱 ,推导了合成周期信号的信噪比 ,并揭示了其一些重要的性质。这些理论 ,对于设计满足一定信噪比要求的数字波形合成器及对其性能的分析具有指导意义     

基于总体平均经验模态分解和一步式字典学习联合去噪的语音端点检测算法

针对复杂环境下语音端点检测准确率低下且检测耗时过长的问题,研究一种基于EEMD和OS-DL联合去噪的语音端点检测算法。首先利用EEMD（总体平均经验模态分解）算法对输入语音进行分解得到IMF（本征模式分量）,然后使用OS-DL（一步式字典）算法分别对纯净语音信号与噪声信号进行训练,得到纯净语音信号和噪声信号的幅度谱字典,进而对幅度谱进行稀疏表示,利用得到的系数矩阵重新构建出语音信号频谱,将重构出的语音信号频谱经过傅里叶逆变换得到降噪后的语音信号,最后对降噪后的语音信号利用均匀子带频带方差法进行端点检测。实验结果表明：该算法在复杂环境信噪比低于-10dB情况下检测准确率仍可达到85%以上,且平均检测时间缩短至传统端点检测算法的1/3。     

基于Chirplet变换在地震勘探时频域地层旋回变化识别分析

针对地震波信号通常为非平稳信号,传统的傅里叶变换无法分析非平稳信号,同时不能反映局部时频分布关系的问题,依次介绍了短时傅里叶变换、连续小波变换以及Chirplet变换在一次单分量、二次单分量、多分量瞬时频率分析非平稳信号的优劣差异,利用修改核函数对于Chirplet变换进行一定改进,有效提高了待分析信号的时频域分辨率。随着石油勘探开发难度的逐渐增大,对于薄互层的层间储层预测问题逐渐成为研究焦点,旋回型薄互层是其中的典型模式之一,同时也是层序地层的一种沉积组合。改进的Chirplet变换在实际应用中相较于原始Chirplet变换以及传统小波变换在研究沉积旋回分析更能清晰刻画地层旋回变化趋势,对后续解决一般性薄互层沉积旋回预测问题具有重要的研究意义。     

工程振动信号微积分敏感性及其应用研究

工程施工监测中常常需要监测振动速度信号或振动加速度信号,振动速度信号和振动加速度信号的频谱特性差别很大,进而影响后续分析.本文采用傅立叶变换的时域微积分性来分析工程振动信号频谱的微积分敏感性,并通过拉普拉斯变换求取结构振动傅立叶谱,自功率谱,频响函数,并分析它们微积分敏感性.通过频响函数分析了其微分敏感性的物理意义.通过对背景工程中高层建筑实测自然激励的振动信号,验证了频谱微积分敏感性,并分析了频谱微积分敏感性对于振动信号分析的影响.研究结果表明：工程振动信号在数学上由于傅立叶变换的时域微积分性质,使得傅立叶谱峰值的频率分布具有微积分敏感性,随着振动信号微分阶次的升高,高频成分逐渐升高,低频成分逐渐降低;由不同信号的频响函数表达式,对结构动刚度、阻抗、动质量的频率分布规律进行了阐述;不同监测信号对于高、低频成分的识别精度不同,对于结构物高、阶模态的识别精度亦不同,对于高阶的频率成分的识别建议进行振动加速度信号监测,对于低阶频率的识别建议采用振动速度信号监测.     

分数阶傅里叶变换及其在光通信中的应用

 分数阶傅里叶变换是传统傅里叶变换的一种扩展形式,它能够在介于时域和频域之间的分数域内分析和处理信号。由于分数阶傅里叶变换的一些独特的性质,已经被广泛应用于解微分方程、量子力学、图像处理和信号处理当中。本文介绍分数阶傅里叶变换,综述其在滤波器、神经网络、图像处理和无线通信等领域的应用;结合本课题组近年来的工作成果,重点介绍了其在光通信领域中的典型应用;展望了分数阶傅里叶变换在光通信中的发展趋势。     

一种手持式电力线载波频谱分析仪的研制

设计了一种以STM32F407为主控CPU的手持式频谱分析仪,用于现场在线分析220 V电力线载波的通信信道干扰情况。设计方法为:用RC串联无源高通滤波器和一阶有源高通滤波器级联构成载波信号提取电路; 用Multisim和TINA-TI软件组合仿真硬件,验证其载波提取能力; 用STM32F407芯片采样载波信号,通过快速傅里叶变换(FFT)运算获得载波信号的频域信息,将频谱图显示在液晶屏上。实际运行结果表明:该分析仪能够提取到40～500 kHz的载波信号,测量频域较宽,能够准确快速分析多种载波通信模块的频谱信息,具有携带方便、成本低的优势。     

基于独立成分分析和小波变换处理两相流信号

为克服噪声信号给速度测量带来的影响,提供了一种基于独立成分分析(ICA)和小波变换处理两相流信号的方法。首先介绍独立成分分析(ICA)的基本原理及其实现方法,并利用此方法对两相流信号进行处理;根据傅立叶变换确定信号的频谱;然后介绍小波变换和空间滤波的基本原理,并利用小波变换确定信号的带宽;并根据带宽求出固体速度。最后给出仿真实验结果。结果表明:这种方法可以满足固体速度测量的需要。     

二维非平稳信号的小波谱均衡分析方法

小波变换对信号的分时分频的精细表达和多分辨率的全面把握，使我们能更深入地认识信号和噪声的特性，便于基于小波域进行更有效的高分辩率的处理工作；而谱均衡处理技术是提高信号纵向分辨率的有效方法．本文结合上述两种处理手段，提出了一种小波谱均衡方法：先将二维非平稳信号进行小波分频处理，得到不同尺度的信号；然后将各尺度上的信号分别进行谱均衡处理，再将经谱均衡处理的不同尺度信号进行重建，从而得到高分辨率信号．利用小波谱均衡进行实际信号处理，处理结果表明该方法的处理效果要好于常规的谱均衡方法，它既能提高二维非平稳信号的纵向分辨率，同时又能保持原信号的固有特征．     

基于DFT的数字基带系统传输特性分析

将离散傅里叶变换(DFT)与反傅立叶变换(IDFT)变换应用到抽样序列分析中,得到适合抽样信号的DFT和IDFT关系.分析了广义基带系统对信号产生的码间串扰作用,得出抽样值无失真的广义基带系统的离散信号时域表示.根据抽样信号的DFT和IDFT关系,导出广义基带系统抽样值无失真的传输条件,并对几种基带系统进行了IDFT变换,分析了它们可能产生的码间串扰程度,讨论了基带系统的带宽与码元速率的对应关系.