A non-commutative time-frequency tomography

The characterization of non-stationary signal requires joint time and frequency information. However, time and frequency are a pair of non-commuting variables that cannot constitute a joint probability density in the time-frequency plane. The time-frequency distributions have difficult interpretation problems arising from negative and complex values or spurious components. In this paper, we get time-frequency information from the marginal distributions in rotated directions in the time-frequency plane. The rigorous probability interpretation of the marginal distributions is without any ambiguities. This time-frequency transformation is similar to the computerized axial tomography (CT or CAT) and is applied to signal analysis and signal detection and reveals a lot of advantages especially in the signal detection of the low signal/noise (S/N).     

重金属Hg^2＋对NBS修饰前后血清蛋白圆二色谱的影响

为了探明重金属Hg^2＋进入体内，对血清蛋白固有结构和功能的影响，我们用Hg^2＋对NBS修饰前后血清蛋白HSA和BSA进行处理，然后分析血清蛋白的圆二色谱特性，结果表明，近紫外区未修饰的HSA和BSA均具有典型的α螺旋构象；Hg^2＋处理或NBS修饰BSA溶液，均引起α-螺旋含量减少和三级结构构象的改变．Hg^2＋处理HSA，α-螺旋含量略有增加，构象也有变化．而NBS修饰导致α簇结构的严重破坏，蛋白构象无序化程度加深．修饰对BSA、HSA光谱特性的影响不同，可能与这两种蛋白的结构差异有关．     

信号时频表示的一种方法

描述了一种带相位因子的时频分析方法。它基于一种可滑动的、尺度可变的高斯窗思想。这种窗的大小与频率有关,并与傅里叶频谱之间有直接对应关系。笔者对这种时频分析方法做了理论分析,并通过实验验证了该方法在时频分析方面的特点。     

采样频率对局域波分解的影响

在分析了局域波方法特征的基础上,深入探讨了采样频率对局域波分解的影响.对单频正弦信号的分析结果表明,应用局域波分解对信号进行分析时,要对信号进行过采样.研究结果揭示了分解误差和采样频率的关系,验证了提高采样频率可以有效地降低分解误差.     

新型激光多普勒微循环分析系统的研制

医疗器械正沿着无创伤、微型化、智能化的方向发展，本科研组研制的新型激光多普勒微循环分析系统正是顺应这一趋势而设计的．该系统采用先进的激光多普勒技术，成功地对传统的激光多普勒血流仪进行了改进，采用安全、稳定、小巧的半导体激光器和高灵敏达林顿光敏三极管，并使用电缆传输信号；在计算方法上，创造性地利用功率谱来计算血流参数．整个系统灵敏、稳定、成本低廉，已应用于临床和科研实践，深受用户的好评．本将详细讲述系统的硬件和软件设计．     

减少多普勒信号时频分布斑点的研究

 商用多普勒分析仪应用短时傅立叶变换(STFT)对多普勒信号进行分析,其所得出的信号时频分布图上存在较多的多普勒斑点;为了减少或抑制这些多普勒斑点,得出较精确的医用参数或指标,讨论了一种基于维纳辛钦定理加窗函数对多普勒信号进行分析的新方法,并将分析结果与STFT法做了对比;最终,我们发现应用这种新方法能有效地减少多普勒斑点,得到更光滑精确的信号时频分布图.     

基于Hilbert-Huang变换的第一心音信号时频分析

根据瓣膜原理,第一心音(S1)是在心脏收缩期由二尖瓣和三尖瓣关闭时引起的振动产生的,含有多个频率分量.对第一心音信号的分析研究,在临床上对心脏疾病的诊断有重要意义.本文用一种全新的时频分析方法:Hilbert-Huang变换(HHT),对30例心音数据进行心音分析实验.实验结果表明:HHT方法可以有效的分析心音信号;S1含有二尖瓣M1及三尖瓣T1两个主要成份;异常S1的M1和T1的频率比正常S1有升高.     

基于分数阶傅里叶变换的chirp信号时频分析

提出了一种新的基于分数阶傅里叶变换的伪维格纳分布(PWD),用于单分量或多分量chirp信号的分析。首先通过搜索二阶分数阶傅里叶变换矩的极值点,寻找最佳变换域,然后利用旋转的短时傅里叶变换,在分数阶傅里叶变换域中实现各分量chirp信号间的分离,以抑制交叉项及噪声项的干扰。在已知信号模型的前提下,还给出了分数阶傅里叶变换最佳旋转角度的经验计算公式,以辅助信号分析。仿真实验表明,通过对时频平面的旋转,所提出的方法能够在分数阶傅里叶变换域中,很好地抑制多分量信号间的交叉项干扰,更好地提取信号的时频信息。     

基于时频域特征和分层决策的通信信号调制识别

针对实际通信信号具有时变、非平稳的特性,将时频分布引入通信信号调制类型识别,提出了新的品质优良的时频域识别特征和使用时频域特征的分层决策分类器。即以基于Wigner Ville分布(WVD)的一阶时间矩特征和基于Margenau Hill分布(MHD)的局部时频域特征作为分类特征向量,通过特征向量与判决阈值的逐层比较以实现通信信号调制分类。仿真结果表明,该方法在低信噪比下的识别性能明显优于基于单纯的时域特征或频域特征的传统方法。     

Underdetermined DOA estimation and blind separation of non-disjoint sources in time-frequency domain based on sparse representation method

This paper deals with the blind separation of nonstation-ary sources and direction-of-arrival （DOA） estimation in the under-determined case, when there are more sources than sensors. We assume the sources to be time-frequency （TF） disjoint to a certain extent. In particular, the number of sources presented at any TF neighborhood is strictly less than that of sensors. We can identify the real number of active sources and achieve separation in any TF neighborhood by the sparse representation method. Compared with the subspace-based algorithm under the same sparseness assumption, which suffers from the extra noise effect since it can-not estimate the true number of active sources, the proposed algorithm can estimate the number of active sources and their cor-responding TF values in any TF neighborhood simultaneously. An-other contribution of this paper is a new estimation procedure for the DOA of sources in the underdetermined case, which combines the TF sparseness of sources and the clustering technique. Sim-ulation results demonstrate the validity and high performance of the proposed algorithm in both blind source separation （BSS） and DOA estimation.