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。〖KH-*2D〗      

中医脉象信号的短时傅里叶分析

众所周知，短时傅里叶变换是信号时频分析的变换方法。连续短时功率谱表示信号在连续时间与连续频率平面内的能量分布，而离散短时功率谱表示信号x(n)在离散时间与连续频率平面内的功率分布。应用全极点滑动窗递归算法，分析了15例吸毒者和15例正常人脉象信号的离散短时功率谱，发现吸毒者脉象信号在特定时频区域内的平均功率值P1一般高于正常人的值。以平均功率P1与总平均功率P的比值为特征参数，提出了用于划分正常人和吸毒者的临界参数，据此15例吸毒者全被检测出来，但有两例正常人被误判。研究结果表明，短时傅里叶变换是分析脉象信号的有效方法。     

线性时频分析在弱信号检测中的应用

介绍了时频分析理论及线性时频分析方法．将短时Fourier和小波变换用于弱信号的检测并比较了其性能．最后给出了计算机仿真结果。     

线性时频分析在弱信号检测中的应用

介绍了时频分析理论及线性时频分析方法.将短时Fourier和小波变换用于弱信号的检测并比较了其性能,最后给出了计算机仿真结果.     

脉冲噪声下基于Robust STFT的LFM信号检测与参数估计

针对传统的基于时频的线性调频(LFM)信号检测和参数估计方法在脉冲噪声环境下失效的问题,提出了一种新的对脉冲噪声不敏感的鲁棒短时傅里叶变换(Robust STFT)LFM信号检测和参数估计方法.该方法首先计算含噪声LFM信号的鲁棒短时傅里叶变换,由于鲁棒STFT对脉冲噪声不敏感,时频平面上呈斜线分布的LFM信号的时频特征仍然被保留.基于Radon变换在时频平面上进行直线积分,实现了信号检测和参数估计.仿真结果验证了该方法的有效性.     

基于瞬时频率的窗宽递增寻优的短时傅里叶变换

讨论了窗函数在时频分析中的作用,分析了S变换的缺陷,指出了依据分析频率调整窗宽和使用窄窗均严重影响时频分析效果.以短时傅里叶变换为基础,提出了一种窗宽根据信号自身时变特征进行自主调节的时频分析方法,该方法以瞬时频率的变化作为判断信号频谱结构发生变化的依据,通过在瞬时频率变化之前逐次递增窗宽,使窗函数能够覆盖信号中的局部平稳区域的大部甚至全部,从而可对信号中的各局部平稳段得到最佳的时频分辨率.通过对线调频信号、时变信号和含噪声信号的分析和比较可知,本方法可准确描述信号的时间分布特征,并可同时获得最佳的频率分辨率,且对噪声不敏感,具有一定的先进性和实用性.     

抽样信号的傅里叶变换与序列的傅里叶变换探讨

对抽样信号的傅里叶变换与序列的傅里叶变换二者之间的关系进行了探讨。     

利用Radon-Wigner变换的LFM信号检测性能分析

针对线性调频(LFM)信号的检测问题,通过利用LFM信号在时频平面上的能量聚集特性,采用Radon-Wigner变换(RWT)实现了LFM信号的检测,并对其检测性能进行了分析,得到了噪声背景下RWT输出的信噪比,进一步推导了高斯白噪声下的检测概率.仿真实验证明了这种方法的有效性,且在低信噪比环境下有着较好的检测性能.     

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。     

基于扩展傅里叶变换的图像压缩

介绍了傅里叶变换的原理,分析了傅里叶变换在声音和视频压缩方面的应用,并且指出傅里叶变换在数字图像处理中的重要地位和作用.     

一种基于小波变换的线性调频信号检测方法

线性调频信号(LFM)是一类应用广泛的非平稳信号.通过选取高斯线调频小波作为基函数,研究了线性调频信号的小波变换及基于小波-Radon变换的线性调频信号检测的基本方法.针对多分量LFM信号检测问题,在结合“C lean”技术的基础上,提出了基于小波-Radon变换的多分量LFM信号检测与参数估计的算法.计算机仿真实验结果验证了该算法的有效性.     

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.     

减法聚类的多分量线性调频信号检测与参数估计算法

针对Wigner-Hough变换在低信噪比下易产生伪峰,导致在进行检测时阈值选取困难,无法准确对多分量线性调频信号进行检测和参数估计的问题,提出了一种基于减法聚类的平滑伪Wigner-Hough(SPWHT)变换的检测和参数估计算法。首先采用平滑伪Wigner-Hough变换(SPWHT),通过平滑交叉项和噪声来达到抑制干扰的目的,并运用阈值分割的图像处理方法进一步消噪,减少Hough变换后所产生的伪峰;再利用较低门限对Hough变换后的图像进行峰值检测,防止对信号的漏检。最后,对于备选峰值进行减法聚类的二次处理,实现信号参数寻优,去除伪峰影响和时频分辨率下降引起的峰值展宽,完成对多分量信号的准确检测和参数估计。该算法通过聚类避免了阈值设置的困难,解决了低信噪比下多分量线性调频信号的检测与参数估计问题。仿真结果表明了在-10 d B信噪比下该算法仍有较好的检测及估计性能。     

分数阶Fourier域宽带相干LFM信号的DOA估计

针对具有相同时频分布的宽带相干LFM信号,提出了一种DOA估计新算法.该方法利用分数阶Fourier域前后向空间平滑技术对信号去相干,然后由MUSIC算法估计信号的DOA.这种算法既具有避免矩阵插值和汇聚变换,不需要到达角初始估计等优点,又能正确地估计宽带相干LFM信号的DOA.仿真结果验证了算法的有效性.     

一种分数域二分法 LFM 信号参数估计方法

针对传统基于分数阶傅里叶变换（fractional Fourier transform,FRFT）的线性调频（linear frequency modulated, LFM）信号参数估计方法中估计精度和计算量难以同时满足实际要求的问题,提出一种分数域二分法的 LFM信号参数估计方法。该方法分析量化了变换阶次误差对参数估计误差的影响,利用单分量 LFM信号变换阶次和分数域展宽的关系,通过迭代不断缩小变换阶次的取值范围,获得满足初设阈值的最优阶次,并利用最优阶次和峰值位置对 LFM信号进行参数估计。采用逐次重构消除的方法,可以对强弱混合的多分量 LFM信号进行参数估计。仿真结果表明,在满足信噪比要求的条件下,该方法能够有效地对 LFM信号进行参数估计,可以通过参数估计精度的要求选择不同阈值,与传统方法相比,在参数估计精度相当的情况下大大地减小了计算量。     

改进型非相移的傅氏变换轮廓测量法

为提高傅氏变换轮廓法 (FTP)的最大可测梯度 ,改进了一种不需移相就能去除零次分量的新方法。通过额外产生零次分量并将其从畸变栅线频谱中去除 ,可使主频带在低频段得到很大扩展。同时控制 Ronchi光栅散焦 ,可有效抑制空间高次谐波。该方法建立的光学模型符合实际测量情况 ,据理论分析可将最大可测梯度提高至原来的 3倍。较之以往通过精确相移滤除零次分量的方法 ,该方法更易实施     

时频交叠LFMCW信号的PAHT检测与频移分离

为有效解决时频交叠周期LFMCW信号分离的难题,首先提出一种基于周期AHT(PAHT)的检测算法,通过对匹配函数进行改进,有效积累截获到的交叠多周期能量实现高概率检测,然后将PAHT积累得到的强信号解线调,根据此时的频率分布特性近似量化频率,估计频率量化点与信号频率的偏离差值,再通过频移改善窄带频域滤波分离信号的效果;最后利用IFFT恢复信号,依次循环完成交叠强弱信号的分离。仿真结果对算法的检测效果和复杂度进行了分析,并在验证分离效果的同时采取了两种方法对信号的滤波质量进行了评价,验证了其在低信噪比下的可行性。     

小波变换在旋转机械振动信号检测中的应用

讨论了小波变换的分析方法,为提取旋转机械振动信号特征提供了理论方法.实践表明:小波理论的发展适应于振动信号检测的要求,给监测旋转机械的正常运转和可能引发故障的原因提供了一种科学的研究方法.