功率谱估计在微弱信号检测中的应用

首先论述平稳过程中随机信号和干扰噪声功率谱,然后论述功率谱估计在微弱信号检测中的应用。     

一种基于窄带自相关的实信号频率估计算法

单频含噪实正弦信号的自相关函数和其原信号的频率一致,且自相关可去除一部分噪声影响,因此基于自相关的频率估计算法一直备受关注。由于自相关可以从时域获得也可以从频域获得,基于自相关的频率估计算法有比较简单的基于时域的方法和性能比较好的基于频域的算法。结合时域和频域自相关的特点,提出一种基于窄带自相关的实信号频率估计算法,该算法在频域进行谱峰搜索后,利用信号的窄带功率谱来计算自相关,进而用简单的时域自相关的改进协方差算法(modified covariance,MC)来得到频率估计,推导出频率估计闭式解。仿真结果表明该算法性能优于传统的自相关时域算法和频域算法,在信噪比高于-7 dB时就能逼近CRB界。     

非平稳随机过程功率谱与自相关的关系推导

涉及随机过程的文献或书籍通常只介绍广义平稳随机过程的功率谱密度与自相关函数的关系,即佩利-维纳准则.本文就非平稳随机过程的功率谱与自相关之间的关系进行了推导,结论是功率谱密度与自相关函数的时间平均是1对傅立叶变换.     

Lp自相关函数的谱的研究

对一种新的Ｌｐ自相关函数的谐Ｒｐ（ω）进行了研究，讨论了Ｌｐ自相关函数与高阶联合矩及Ｒｐ（ω）谱与多谱间的关系．研究结果表明：Ｌｐ自相关函数所含的信息量一般不及多谱丰富，因此多谱比 Ｌｐ自相关函数更为优越．     

ARMA序列及其功率谱估计若干新的理论和方法

在介绍了ＡＲＭＡ序列与功率的基础上升，论述了ＡＲ模型定阶与参数估计的ＳＶＤ－ＴＬＣ算法，以及ＭＡ模型定价与参数计算和ＡＲＭＡ过程自相关序列的计算。     

自回归AR 模型参数法对血流信号处理研究

本文提出了一种利用ＡＲ模型参数来进行血管疾病识别的方法。讨论了该方法的理论依据和实验结果。     

逆自相关函数G—谱估计的渐近正态性

本文证明了自回归滑动平均序列ARPA(p,q)逆自相关函数G-谱估计的渐近正态性。     

自相关域线性预测模型及其应用

提出了一种在自相关域对语音信号进行线性预测分析的方法。证明了只要时域信号是一个全极模型信号,则其相应的自相关序列也是一个全极模型序列,且其全极模型是稳定的,具有更好的抗干扰性能。还提出了一种有效地降低这种模型阶数的算法。将这种模型的功率谱作为语音的特征参数,进行中文讲话者识别实验,取得了满意的结果。     

几乎最佳自相关二元序列偶的谱特性

首先提出了几乎最佳自相关二元序列偶的定义。研究了几乎最佳自相关二元序列偶的Fourier谱特性，应用这些谱特性给出了几乎最佳自相关二元序列偶的重量分布情况，推导出了几乎最佳自相关二元序列偶中两个序列之间的汉明距离与每个序列的奇位和、偶位和的关系。     

循环自相关函数的解调性能分析

介绍包络解调技术在幅值调制信号分析中的工作原理，同时讨论了循环自相关九的解调性能，通过理论分析，证明希尔伯特变换和循环自相关函数具有相同的解调性能，并通过实测滚动轴承振动信号加以验证。     

基于小波变换和自相关分析的电缆故障测距研究

随着电力电缆应用的增多,对电缆故障测距的精确度要求也不断提高。本文提出了一种基于小波分解的信号相关技术,在此基础上引入小波变换和自相关分析方法。先对采集到的信号进行多层小波分解,运用小波变换进行信号滤波和奇异性检测, 然后运用搜索模极大值的方法找到高频分量中的奇异点,从而实现故障的自动精确测距。经仿真测得故障距离为1498.23m（预设距离1500m）,误差是1.77m,小于一个采样点的距离,满足要求。     

江苏省人口分布的空间自相关分析

以江苏省的人口密度数据为研究对象,应用空间自相关性分析方法,以县市级行政区为研究单元,进行空间分析,发现江苏人口分布呈现明显的空间集聚现象,且正相关性明显,南部以南通为中心,形成空间人口密度高的集聚区域.     

逻辑相关函数和算术相关函数之间的变换在实用上的单向性

从计算速度和统计特性两个方面研究了借助于Ｗａｌｓｈ变换变估算算术相关函数的实用性，指出这种想法是不切实际的，因而说明逻辑相关函数和算术相关函数之间的变换在实用上具有单向性。同时也澄清了某些文献中的错误观念。     

基于平移窗信号自相关分析的振动稳定性研究

针对目前潜油电泵的振动信号稳定性分析方法存在的不足,提出了基于平移窗信号自相关分析方法,并定义了稳定指数用于定量评价振动信号的稳定性。首先利用滑动叠加平均法获得一个能够最大程度地代表振动信号周期性特征的窗信号;然后将该窗信号在振动信号上平移并进行自相关分析,从而获得自相关系数序列;最后对自相关系数序列进行处理得到稳定指数。仿真及实验结果表明,本方法可有效地评判信号是否存在振动幅度不稳定或振动周期不稳定的现象,并成功地检验出具有潜在故障的电泵,验证了该方法在评价振动信号稳定性方面的可行性和有效性。     

我国红树植物分布的空间自相关分析

采用空间自相关分析探讨了我国红树植物的分布规律.对21个红树植物分布地点的分析表明,各地具有的红树植物总数存在显著的正空间自相关,Moran`s I指数为0.5144±0.1830.根据不同红树植物空间自相关情况,可以将红树植物的分布划分为5种类型,均有效地反映了红树植物的分布特点.分析表明,自然状况下,红树植物的分布格局主要是由于环境因素、迁移和隔离障碍决定的,但人类活动的影响越来越重要.     

最小距离谱分析

本文提出了一种新的谱估计方法——最小距离谱分析(MDSA),它是所有满足相同观测自相关函数的谱中与光验谱的距离最小者.该方法具有结果的唯一性、幂等性等性质,是一种凸集投影方法.本文给出的几个具体例子表明了 MDSA的优良性能.     

数字通信信号自动调制识别的谱相关方法

该文提出了一种用于数字通信信号自动调制识别的新方法。一些调制类型有着相同的功率谱密度,但它们的谱相关函数却有明显区别。利用谱相关性质可以识别出噪声中的调制信号。该文对高斯噪声中数字通信信号的自动识别进行了计算机仿真。实验结果表明,在信噪比为５ ｄＢ时,识别成功率不低于９０ ％ 。     

谱分析基础CAI系统分析

谱分析基础ＣＡＩ系统是数字信号处理ＣＡＩ系统的子系统,该系统具有易操作,随机输入参数,动态图形,图形丰富等特点。介绍了应用该系统分析频谱泄漏及栅栏效应的原理及实例,该系统用于课堂插播教学和实验教学,都收到了很好的效果。     

地铁引起地面振动信号的谱分析

应用正交Hilbert—Huang变换,对地铁引起的地面振动信号进行频谱分析．首先,利用正交的经验模式分解方法,得到地铁引起地面振动信号的相互间完全正交的固有模式分量,对各阶固有模式分量进行Hilbert谱分析,进而得到Hilbert边际谱．然后,通过对地面振动信号的Hilbert边际谱进行分析,获得其频谱特性．将地铁引起地面振动信号的Hilbert边际谱和Fourier谱进行比较,指出两种谱分析方法分析地铁引起地面振动信号频谱特性的差异．最后根据Hilbert变换的线性性质,得到消除背景振动、纯粹由地铁运行引起地面振动的频谱特性．