一种非线性调频信号瞬时频率的估计算法

本文提出了基于互伪Wigner-Ville分布（XPWVD）的时频迭代法,理论分析了迭代的收敛性,并给出了具体的实现方法。利用该方法对几种常见的雷达非线性调频信号进行了瞬时频率（Instantaneous Frequency,IF）估计。仿真结果表明,在低信噪比（SNR）的情况下,利用此时频迭代法,可以有效地提取非线性调频信号的IF特征。     

长得高会危害健康吗

在生活的许多领域,个子高的人似乎会得到所有的好处。平均而言,他们在工作中更加成功,能赚到更多的钱。不过研究显示,矮个人群可能有一个方面可以胜过对方：他们不太有患癌症倾向,甚至会比高个人群更长寿。身高与癌症身高与癌症风险的关系并不是很新的科学课题,科学家们早在1975年就提出了身高与女性乳腺癌的关联性。许多的研究都会专注于乳腺癌,     

利用经验模式分解提高短时傅立叶变换分辨率

短时傅立叶变换由于受Heisenberg测不准原理限制,时间分辨率和频率分辨率不可能同时达到最佳．在此利用经验模式分解(EMD)首先对原信号进行分解,将其分解为数阶内在模式函数(IMF),然后对这些内在模式函数进行短时傅立叶变换,从而使短时傅立叶分辨率得到提高．     

Fourier级数与小波变换

时频分析是现代信号处理的基础,Foutier级数只能针对周期性信号的时频分析,为此有针对非周期信号的Fourier变换的发展,但Fourier变换需要信号的整个时间段的所有信息,同时不能对某一时间段特定信号频率进行分析,小波变换基于海森堡的测不准原理解决了局部时间段信号频谱分析的难题,发展了现代信号分析,是当代信号分析的主要工具。     

基于EMD的异常用电检测方法

异常用电行为的时频特性往往具有强随机不确定性,而固定参数相关的分析方法无法有效处理此类数据.为此,本文提出了一种基于经验模式分解(EMD)的异常用电检测方法.首先,针对用电数据的不同特点进行初步筛选,进而采用EMD方法对用户用电量和线损电量序列进行自适应分解,提取EMD分解所得高频分量,通过对其变化趋势和相关性进行分析...     

激光振动目标特征提取的研究

本文在迈克尔逊干涉仪基础上,让参考臂以一定速度运动,建立起一套新的探测目标振动的系统。首先根据光干涉理论得到信号表达式,结合时频分析的方法对信号进行处理,理论上证明了这种方法的合理性。然后进行了实验研究,证实了在参考臂运动的条件下,同样可以提取目标的振动特性。     

基于时频消噪TFPF和时频分布MBD的轴承早期故障诊断

噪声是影响轴承、齿轮等机械设备早期微弱故障特征正确提取的主要因素,利用新颖的时频峰值滤波技术TFPT有力的噪声消减特性,将PTFT与改进的时频分布MBD相结合,提出了时频峰值滤波TFPT-时频分布MBD的故障识别新方法,即应用TFPF消减振动信号的随机噪声作为时频分析的前置处理,对消噪的故障信号作MBD时频分析来识别故障特征,给出了时频峰值滤波时频分布的故障诊断模型。诊断实例的分析结果表明了与传统的MBD的故障特征提取相比,提出的改进方法更易提取出强噪声背景下的轴承早期的微弱故障,具有明显的可诊断性和实用性。     

论“清淤”、“补水”与“截污”在莲湖涌综合整治工程中的关联性和必要性

从广州市番禺区莲湖涌的水环境现状入手,根据莲湖涌地区的河道现状和污染情况,分析造成污染的原因,据此提出切实可行的综合整治措施：清淤、截污、补水,并据此论证上述三种措施在综合整治工程中的关联性及必要性。     

Rényi信息在医学超声中的应用

医学超声中的脉冲回波信号是多频率成分的宽带信号,采用时频分析方法可以同时从时域和频域定征信号的发散特性和失真.Choi-William分布的Rényi信息可以有效表征超声信号的定量信息,将信号复杂度与组织散射结构联系起来.本文研究了超声射频信号的Rényi信息在医学超声领域的应用.结果表明,Rényi信息可以反映组织结构的散射特性,Rényi差分信息则可以反映组织结构或成分的变化程度,而基于Rényi信息的DRI方法则可以获取组织结构非均匀性的先验信息.超声射频信号的Rényi信息在超声组织定征和超声弹性成像方面具有良好的应用前景.     

基于DDST的MIMO时频双选信道的信道估计

针对多输入多输出时频双选择性信道,提出了一种基于信息叠加训练序列和最小二乘相结合的信道估计方法.基于基扩展模型构建MIMO时频双衰落系统,采用DDST算法估计信道矩阵,对误码率进行分析.训练序列采用等幅度的周期指数序列,同时在基于叠加训练序列估计的基础上叠加一个基于信息的周期序列.实验表明,基于DDST的MIMO时频双选信道估计方法比传统的估计方法显著降低了信道估计的均方误差和误码率,并能保持较高的频带利用率.