基于功率谱流形的信息几何DP-TBD算法

针对复杂杂波背景下目标信杂比起伏而导致的漏检问题,本文结合信息几何检测器的性能优势与动态规划检测前跟踪(Dynamic Programming Track Before Detect,DP-TBD)的多帧信息积累能力,提出了基于功率谱流形的信息几何DP-TBD算法.该算法利用功率谱流形与矩阵流形对偶关系,设计了功率谱信息几何检测器,将信息几何检测器的计算复杂度降低了近两个数量级.通过实测数据实验验证,功率谱DP-TBD算法可实现与矩阵DP-TBD算法相近的检测性能,并将运算时间降低为矩阵DP-TBD算法的3%~8%.此外,相较于信息几何检测器,功率谱DP-TBD可将检测信杂比(Signal-to-Clutter Ratio,SCR)提高2~3 dB.

测距仪信号功率谱及邻道泄露功率

为了解决宽带航空数据链频率资源匮乏的问题,L频段数字航空通信系统(L-DACS,L-band digital aeronautical communications system)将以内嵌的方式部署在航空无线电导航L频段测距仪(DME,distance measure equipment)波道间,因此,不可避免产生测距仪信号干扰L-DACS系统接收机的问题。为了定量描述DME/N(distance measure equipment/normal)与DME/P(distance measure equipment/precision)信号带外泄露对LDACS系统接收机的影响,首先建立了DME/N与DME/P信号数学模型,然后理论推导出DME/N与DME/P信号的功率谱密度表达式,以此为基础研究了DME/N与DME/P信号带外泄露对邻道部署的L-DACS系统接收机的影响,最后通过计算机仿真验证了理论分析结果的正确性。研究表明:DME信号带外泄露对L-DACS系统的影响主要表现在第一邻道,DME/P信号在第一邻道内泄露功率比DME/N信号泄露功率高约10 dB。

地震背景噪声功率谱密度及概率密度函数的计算及其Matlab实现

介绍了地震背景噪声功率谱密度及概率密度函数计算方法及涉及的一些概念,以台站实际数据为例,给出了应用Matlab计算噪声功率谱密度及其概率密度函数的程序算法,该方法直接输入文本格式数据,计算台基噪声功率谱概率密度函数;以洛阳地震台24小时的连续波形记录为例,详细叙述了原始数据去仪器响应、计算功率谱密度、倍频程计算和噪声功率谱密度的概率密度函数计算实现的全过程。该方法编程简单,适用于单台噪声水平评估,在野外台站的快速勘选中具有潜在应用价值。

Welch功率谱与卷积神经网络结合的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障诊断在小训练样本下和强噪声下无法取得高精度识别的问题,提出一种基于Welch功率谱结合卷积神经网络进行诊断的方法。该方法以原始时域振动信号作为输入,用Welch功率谱转换数据形态同时对高强度噪声进行抑制,再用得到的功率谱训练卷积神经网络,最后将训练好的模型用于轴承的故障诊断。与WDCNN[1]等方法进行对比,实验发现在混合负载下,该方法平均识别率正确达到99%,其它方法达到这个精度至少需要20倍以上的训练样本量,明显优于WDCNN等方法。抗噪实验结果表明噪声对信号的干扰越强烈,该方法的抗噪表现越好,其抗噪性能要显著优于WDCNN等方法。

脑小血管病认知障碍患者脑电功率谱变化与中性粒细胞/淋巴细胞比值相关性及临床价值研究

目的:探索脑小血管病认知障碍(CSVCI)患者脑电功率谱变化与中性粒细胞/淋巴细胞比值(NLR)的相关性,并分析其临床价值。方法:收集脑小血管病(CSVD)患者61例,依据蒙特利尔认知评估量表(MoCA)评分,将其分为伴有认知障碍组(CSVCI组,29例)及无认知功能障碍组(CSVD组,32例),同期招募体检健康者20例为对照组(HC组)。对三组进行脑电图检查,比较全脑定量脑电图功率谱密度(PSD),并分析其与NLR的相关性。结果:CSVCI组年龄高于HC组,受教育年限低于CSVD组和HC组(均P<0.05)。CSVCI组和CSVD组高血压占比高于HC组(均P<0.05)。CSVCI组脑室旁及总脑白质Fazekas评分高于CSVD组和HC组,且CSVD组高于HC组(均P<0.05)。CSVCI组和CSVD组深部脑白质Fazekas评分高于HC组(均P<0.05)。CSVCI组δ、θ频段PSD值高于CSVD组,α频段PSD值低于CSVD组和HC组,CSVD组δ频段PSD值低于HC组(均P<0.05)。多因素Logistic回归表明α频段全脑PSD减低及受教育年限低为CSVCI发生的独立危险因素(均P<0.05)。CSVD患者α频段PSD值与MoCA评分呈正相关,δ频段PSD值与MoCA评分呈负相关,且脑室旁Fazekas评分、深部脑白质Fazekas评分及总脑白质Fazekas评分与MoCA评分呈负相关(均P<0.05)。NLR与θ频段全脑PSD呈正相关(P<0.05)。结论:CSVCI患者脑电快波活动减低而慢波活动增加。α频段全脑PSD值独立于Fazekas评分外影响CSVD患者认知障碍的发生,可能成为评估认知障碍严重程度、预测认知障碍发生的早期客观指标。NLR可能为导致脑电慢化的机制,有可能成为早期预测脑电慢化、认知障碍的客观指标。

承德地区摆式仪器观测背景功率谱密度特征分析

为获取承德地区摆式倾斜仪捕捉的地震前兆信息及仪器性能,利用功率谱密度分析方法研究3台VP型垂直摆和1台水平摆倾斜仪的噪声频谱特征。研究结果表明,正常情况下,4台仪器记录的主要背景噪声为0.2 Hz以下的低频自然环境噪声;降雨事件主要影响0.2 Hz以下的低频段;摆式仪器能较好地记录到地震波,近震为更多高频成分,远震以记录面波占主导;地震事件可导致0~0.3 Hz频段的噪声显著增加;仪器标定过程中,低频噪声会显著增加。

功率谱密度消频散变换被动估计脉冲声源距离

浅海中传播的低频声波具有多模态特征和频散效应。对接收声信号消频散变换(DDT)可以消除频散效应,实现被动估计声源距离。针对消频散变换存在的测距多值问题,该文提出一种利用功率谱密度消频散变换的被动测距方法(PSD-DDT)。首先使用声场模型KRAKEN计算模态的水平波数;其次在只知道波导不变量大概范围的情况下,估计两个模态之间的频散常数;然后对保留了模态间干涉项的功率谱密度进行消频散变换;最后获得目标距离的估计值为PSD-DDT极大值对应的自变量与频散常数的比值。另外,当海洋参数未知时,需要分别对待测声源和引导声源进行PSD-DDT,利用自变量的比值确定声源距离,这种方法不需要估计频散常数。通过仿真和海试验证了PSD-DDT方法被动测距的有效性,并分析了波导不变量、模态阶数、噪声等因素对距离估计结果的影响。基于黄海试验结果,与DDT方法相比,PSD-DDT的测距误差下降了约49.2%。在35 km范围内最优波导不变量对应的平均相对误差约2.55%,被动测距精度较高。

高速列车轴箱振动特性及功率谱密度归纳研究

针对我国动车组轴箱振动特性及实测加速度功率谱密(Power Spectral Density,PSD)不明确等问题,在我国多条线路上开展轴箱振动试验,获取各个线路轴箱振动加速度数据。通过滑窗计算并拟合峭度、偏斜度两个非高斯参数的分布形式。采用约翰逊拟合对非正态分布的PSD样本进行谱归纳,获得轴箱实测功率谱密度,与IEC 61373标准进行对比分析。结果表明:轴箱振动加速度信号有着明显的超高斯特性,其中峭度分布符合对数正态分布,且进行曲线平移后拟合效果较好;高斯混合模型对偏斜度分布有着较好的拟合。通过对5条线路实测功率谱密度的统计结果可知,标准值与实测功率谱密度差异较大,各线路在500~1000 Hz高频振动能量大于标准值;在5~300 Hz低频振动能量小于标准值。将统计结果作为轴箱附属部件的载荷输入,为轴箱附属部件进行考虑线路非高斯特性的疲劳可靠性设计和振动试验提供理论指导。

基于时均流场的湍流边界层内壁面压力脉动功率谱计算方法研究

针对湍流边界层内壁面压力脉动功率谱的计算问题,该文结合Grasso修订的TNO-Blake解析模型、RANS(Reynolds average Navier-Stokes)时均流场解,发展一种脉动压力计算方法,近壁面附近采用RANS数值解,对于壁面附近湍流各向异性特性,流向和横向异性模型参数采用Stalnov推荐数值,法向异性模型参数采用试验参数,对某平板上一点处的压力脉动功率谱进行了计算,分析了湍流能谱模型、迁移速度等影响,并与Goody模型结果进行对比。研究表明,该文计算方法合理可行,能快速获取壁面压力脉动功率谱,可为工程装备设计的振动噪声分析提供输入。

中低速磁浮轨道不平顺功率谱研究

轨道不平顺作为中低速磁浮列车主要的外部激励源,是造成磁浮列车-轨道耦合振动的重要原因。由于弦测值幅频特性存在畸变,通常不能作为实际轨道不平顺应用于工程实践中。基于实测长达4 km的长沙磁浮快线F轨高低和轨向10 m弦测数据,分析实测数据的传递特性,利用“以小推大”逆推算法扩大轨道不平顺波长的有效检测范围,并采用“逆滤波”算法对轨道不平顺进行复原,得到0.5~100 m波长的轨道不平顺。结果表明:实测F轨10 m弦测数据存在畸变,总体趋势与传递函数相符,不能对实际轨道几何状态正确表达;修正后的轨道不平顺功率谱具有很好的平顺性,无明显周期性成分;对轨道不平顺功率谱进行分段拟合,确定中低速磁浮轨道不平顺表达式的各项参数;将拟合的中低速磁浮轨道谱与国内外成熟铁路轨道谱进行对比,高低轨道不平顺与德国高干扰谱较为接近,在1.5~100 m波长范围内,处于德国高干扰谱与德国低干扰谱之间,在0.5~1 m波长范围内,处于美国五级谱与美国六级谱之间;轨向不平顺与高速铁路标准谱较为接近,在波长7~100 m波长范围内,高于高速铁路标准谱,在波长0.5~7 m波长范围内,低于高速铁路标准谱。

基于功率谱熵的无线电引信目标与干扰信号分类方法

无线电调频引信在战场环境容易受到干扰信号的干扰导致早炸,丧失打击能力。为提升无线电调频引信抗干扰能力,准确识别引信目标与干扰信号,提出一种基于功率谱熵特征的无线电调频引信目标与干扰信号分类识别方法。利用实测采集的无线电引信检波端输出信号,通过提取目标和干扰信号的功率谱指数熵和Renyi熵特征构成特征向量,作为K邻近(KNN)分类器的输入进行目标和干扰信号分类识别,并利用5-折交叉检验方法对其进行验证。结果表明:目标和干扰信号的功率指数熵和Renyi熵具有显著差异性,使用KNN分类器对其进行分类识别时,最高的识别准确率可达99.47%。

新疆达坂城风区顺风向脉动风功率谱

为研究新疆乌鲁木齐所处达坂城风区的复杂脉动风环境,基于实测风场风速数据分析并拟合了该风区的顺风向脉动风功率谱。结果表明:以反比例函数拟合山区峡谷地形平均风速与湍流强度的关系误差较小;山区峡谷地形湍流积分尺度分布较离散,但整体随平均风速的增大而增大;考虑地形系数的Kaimal修正谱在含能区和惯性子区间能较好地表征实测谱,在耗能区选用三参数拟合描述实测谱效果良好;选用过渡函数来描述惯性子区间与耗能区接触区域的功率谱,拟合效果较为理想。可见达坂城风区具有特殊顺风向脉动风特性,以修正谱和拟合谱分段构成的函数模型可用于表征该风区顺风向脉动风功率谱。

基于图谱功率谱熵和最大均值差异的GIS机械状态辨识方法

针对常规方法对于气体绝缘金属封闭开关设备(Gas Insulated Switchgear,GIS)机械缺陷的特征识别稳定性差、识别率低的问题,在图谱理论的基础上,提出一种基于图谱功率谱熵和最大均值差异(Maximum Mean Discrepancy,MMD)的GIS机械状态辨识方法。首先将采集得到的GIS振动信号转化为图信号,并利用图傅里叶变换技术变换至图谱域进行分析处理;然后提取图谱功率谱熵作为表征GIS不同状态的特征参数;最后利用MMD距离判别函数实现GIS不同工况下的状态辨识。实验结果表明:在噪声干扰的情况下,所提方法能够有效提取GIS不同状态下的特征参数,并成功区分出屏蔽罩松动及内部异物缺陷,状态辨识精度高达93.89%,较常规方法有明显提高。

融合多工况功率谱密度函数的工作模态分析方法

频域分解(frequency domain decomposition,FDD)方法是开展环境激励下结构工作模态分析(operational modal analysis,OMA)的常用方法。但是,现有的FDD方法存在一些不足:①无法剔除非白激励及谐波激励引起的虚假模态;②无法区分结构密集模态与不相关非白激励产生的虚假模态。通过研究发现功率谱密度(power spectral density,PSD)矩阵的秩是FDD方法性能的决定性因素。在此基础上,提出一种新的工作模态识别OMA方法,该方法结合了不同激励工况下的响应PSD函数矩阵,并分别对单个激励工况下的响应PSD矩阵与多工况下的增广响应PSD矩阵进行奇异值分解,通过对比单工况PSD矩阵与增广PSD矩阵在奇异值峰值处秩的变化,识别出包括密集模态在内的结构模态参数,并消除由非白激励产生的虚假模态。采用桁架结构仿真算例和广州塔的工程数据集验证所提方法的有效性。

基于功率谱密度的地下水管道漏水点智能检测

为及时发现管道漏水问题,提高检测准确率,提出一种基于水声信号的地下水管道多漏水点检测方法。在地下水管道安装两个电压式加速度传感器,采集漏水信号,根据冲激响应函数、差分方程分析FIR滤波装置去噪原理,结合等波纹逼近、雷米兹算法设计其内部运算,完成漏水信号的去噪处理;使用功率谱密度描述信号频带分布情况,判断水管道是否漏水,若漏水,根据信号时延差及其在管道中的传播速度,确定漏水点位置。仿真结果表明,所提方法去噪效果好,能有效检测出水管道漏水点位置,且检测精度高,用时短,可广泛使用。

基于Maan-Kendall检验和小波功率谱分析的滏阳河径流量变化研究

选用滏阳河流域典型水文站1961年~2020年的逐月径流量资料,运用Mann-Kendall非参数检验、Morlet小波分析法,探究滏阳河年径流量变化特征。结果表明,河北省近60年来径流量总体呈波状减少趋势,并以-0.112亿m^(3)/a的速率递减,但并不显著(P>0.05)。其多年平均径流量为14.96亿m^(3),丰枯变化与季节性降水、年际降水量丰度密切相关。径流量演变存在多个阶段性特征,但并未通过突变特征检验。其变化周期以3 a~5 a的短周期为主,此周期为7 a~8a和14 a。

基于功率谱密度筛选的高海拔区背景噪声快速成像技术

真实且高信噪比的经验格林函数是准确提取面波频散和反演地下结构的前提,而实际噪声源分布与理论存在差异,且高海拔区噪声源数量少、能量弱,不仅需要长时间的数据采集,也难以获得高信噪比的经验格林函数。因此本文提出基于功率谱密度的背景噪声数据筛选方法,对某高海拔地区采集的92 h的背景噪声数据进行筛选,不仅大幅缩短了互相关计算时长,更有效提取了高信噪比的面波,减弱了高视速度干扰波,并获得了浅层0~140 m高分辨率的横波速度结构。本次研究为作业难度大的高海拔区开展周期短的水利水电勘察工作提供了新思路。

横轴式掘进机截割不同硬度煤岩的功率谱分析

为设计受载稳定的截割头,需掌握其所受的动载荷特性,而动载荷特性由其载荷谱评定。为分析横轴式掘进机截割不同硬度煤岩的功率谱提出了掘进机截割功率谱的模拟方法,利用MATLAB分析软件对随机载荷信号进行采样处理,根据傅立叶原理对计数结果进行离散傅立叶变换(DFT),得出了横轴式掘进机截割自功率谱图和互功率谱图。通过对模拟结果的分析,掌握了截割硬度分别为5、10的煤层截割头上工作频率与截荷密度的变化规律,发现二者既具有相似性同时各自也具有独特性,在同一硬度下截割头各自截荷也具有相关性。

高速铁路0.01~120 m波段轨道不平顺功率谱密度函数的构建

目前国内外铁路轨道不平顺功率谱密度(power spectral density, PSD)函数的表达式多种多样,但因检测仪器有效测量范围有限,其表征波段范围往往较窄,常以短波、中波或中长波等形式呈现,因此,开展更宽波段轨道不平顺功率谱密度函数的研究对铁道工程领域的科学研究和工程应用具有参考价值。本文对波磨小车与综合检测列车测得的高速铁路轨道(面)不平顺数据进行预处理,采用改进的周期图方法计算和分析其功率谱密度,总结其宽带和周期性成分特征;基于计算所获得的中位轨道不平顺功率谱密度,提出短波[0.01,1) m、中长波[1,120] m以及更宽波段0.01~120 m的轨道不平顺功率谱密度函数的拟合公式,并将本文提出的拟合谱与既有的典型谱进行比对分析。研究结果表明:高速铁路功率谱密度存在多个周期性成分,短波不平顺周期性成分主要与钢轨接头以及波磨相关,中长波不平顺周期性成分主要与无砟轨道结构和32 m简支梁桥的构造形式有关;所提出的短、中长波以及0.01~120 m波段的拟合公式能够很好地表征轨道不平顺功率谱密度的宽带波长特性,且参数少,形式简洁,适用性强。

基于AR模型的多普勒散射计回波功率谱估计

当采样点数少或流速较小时,采用周期图法估计的多普勒散射计(Doppler scatterometer,DopSCAT)回波功率谱分辨率低,多普勒频移提取精度低。对此,提出了一种基于自回归(autoregressive,AR)模型的DopSCAT回波功率谱估计方法。该方法为DopSCAT回波信号建立含有未知参数的AR模型,采用赤池信息量准则自适应确定模型的最优阶数;对定阶后的AR模型采用Burg算法计算模型参数,利用得到的AR模型估计回波功率谱;对功率谱进行峰值检测提取多普勒频移计算径向流,采用两个观测方位向的径向流合成得到海面流场。利用OSCAR海流数据进行了回波功率谱估计与海流反演实验。分析结果表明,与周期图法相比,该方法能够显著提高回波功率谱分辨率和多普勒频移的提取精度,进而提高了海流的反演精度。