柴油机振动信号谱估计的自回归方法

介绍了经典谱分析和现代谱分析中自回归 (AR)谱分析的各种常用方法 ,比较了各种方法对模拟信号 (样本总数N =32 )和柴油机爆发信号 (N =12 8)的处理效果。结果表明 ,经典谱分析方法的稳定性好 ,但分辨率受信号样本数影响 ,不适于小样本信号。现代谱分析方法比经典谱分析方法有更高的分辨率 ,因而可用于柴油机小样本数据段的分析 ,但使用时要注意模型阶次 p的选择。当 p太高时 ,各种方法都出现不稳定的现象。自相关法的分辨率略低 ,但其稳定性较好 ,可优先考虑使用。柴油机振动过程中有许多小样本信号 ,如爆发、阀开关、喷油信号等 ,它们引起的振动信号都非常短 ,采用AR谱估计方法是非常合适的     

新的空时二维谱估计信号模型

针对现有空时二维谱估计算法在信号数增大时均不同程度出现性能上的恶化直至失败的问题,总结了目前通用的空时二维谱估计信号模型,提出了“时域副流形”的概念及相应的信号处理方法。该算法通过时域投影对信号进行预处理,先从时域上对信号进行粗分,从而以较小的代价换取大信号数情况下算法性能的改善。理论分析与仿真结果证明了算法的有效性。     

基于Burg法AR模型谱估计的涡街流量计旋涡脱落频率提取

为了从含噪信号中准确高效地提取出旋涡脱落频率,采用基于Burg算法的AR模型谱估计对测量介质为水、流量范围为3～35 m3/h的涡街流量计输出信号进行分析,讨论AR模型阶次对旋涡脱落频率估计性能的影响,建立频率相对误差小于3％的AR模型最小阶次与旋涡脱落频率的拟合关系式.结果表明,基于Burg算法的AR模型谱估计对涡街流量计旋涡脱落频率的提取精度较高;AR模型的阶次对Burg算法的谱估计精度和计算效率有重要影响,应选用匹配的AR模型阶次对涡街流量计输出信号进行估计;AR模型最小阶次随旋涡脱落频率的增大而减小.     

一种稳健的二维自适应波束形成算法

针对已存在的各种二维capon波束形成器稳健算法性能单一,只能对1种或2种影响波束形成算法性能的因素具有稳健性,缺乏对多种情况都具有稳健性的缺点,提出一种基于空间谱估计的二维稳健自适应波束形成方案.首先,提出一种新的二维解相关空间谱估计算法,该算法将二维角度估计问题用4个一维空间谱估代替,并采用修正的MUSIC算法实现解相干,然后利用得到的角度信息构造虚拟干扰,克服观察方向误差并展宽零陷.仿真结果表明:该算法结合了空间谱估计技术和自适应波束形成技术的优点,对期望信号导向矢量误差、干扰到达角失配及信号相关等都具有足够的稳健性.     

结合l_q范数矩阵填充的采样数据丢失谱估计

处理存在采样数据丢失的谱估计问题,可以直接对已获得的采样数据进行谱估计,另一种思路是首先恢复丢失采样数据再对恢复后的整体数据进行谱估计.基于后一种思路,文章提出一种新算法:首先利用lq范数(0谱估计.仿真结果表明,在文章仿真条件下,采样数据丢失小于10%时,相比于直接IAA谱估计和经过其他数据恢复方法后再进行IAA谱估计,文章方法对于真实频率成分的估计更加准确.     

小麦自发生物光子辐射特性的功率谱分析

将功率谱分析引入生物光子分析技术领域,以郑麦7698、郾展4110、温麦18、矮抗AK58等4种小麦籽粒的自发生物光子信号为研究对象,利用自相关法估计它们的功率谱;选择3 dB带宽、谱重心频率、功率谱熵等3个参数描述各小麦自发光子辐射信号的功率谱分布特性.结果表明,小麦的自发生物光子信号的主要成分分布在低频带0.05 Hz以下频段;且品种不同的小麦自发生物光子信号的3个特征参数较为一致;所提出的方法可以为生物光子分析技术(BPAT)应用研究中的数据分析技术提供一种新的研究思路.     

一种基于OFDM的自同步穿墙雷达系统

本文提出了一个自同步的穿墙雷达系统.不同于现有利用外部同步时钟的穿墙雷达系统,它是采用基于正交频分复用(OFDM)的自同步技术和干扰对消算法,来解决有关收发端同步及强干扰对消问题,进而通过多载波融合波达角估计算法,进一步提供了障碍物后人体运动状况的检测性能,在软件无线电平台上,搭建了两发一收测试系统对提出的系统进行了验证.实验结果表明,该系统可实时探测障碍物后1.5m内的人体运动状况.     

基于Delphi和MATLAB混合编程的波浪估计算法实现

针对在Delphi 7下编写波浪估计算法效率低且不易实现的问题,本文采用基于Delphi 7和MATLAB 7.0混合编程的方法,实现了上位机软件的波浪估计能力。该方法简单,开发周期短。将上位机软件估计结果与Nortek公司商用软件Quickwave对比,结果表明本文的上位机软件估计结果准确,采用混合编程方法可准确地实现ADCP上位机软件中波浪估计的功能。     

功率谱估计在心电信号处理方面的应用

频谱心电图(FCG),即心电信号的功率谱估计图,是一种心脏检查新技术。本文首先在Welch法、自相关法和Burg法中选取综合性能比较好的Burg法作为谱估计方法,其次通过对几种心电图信号的Burg法谱估计结果作分析,发现频谱心电图对病症敏感性强,对心血管疾病的早期诊断有一定的临床意义。相关结果用Matlab仿真。     

阵列天线阵元位置误差的校正算法

天线阵元位置误差会对接收信号相位有很大的影响。接收信号相位误差会使高精度的信号波达方向估计性能恶化甚至失效,因此在实际系统中对阵元位置误差进行校正是非常有必要的。该文提出了一种基于多重信号分类算法的不需已知准确信号源方位的校正算法。该算法适用于任何形式的阵列,稳健性较好。实验仿真分析证实了该算法的有效性,并根据实际测向系统取得的数据对系统的天线位置进行了校正,实验取得较好的结果。