基于雷达时频变换和残差网络的人体行为检测

与传统惯性传感器和视觉传感器相比,利用毫米波雷达进行人体行为检测不仅对环境要求低、灵敏度高而且能很好地解决摄像头存在的泄露隐私等问题。针对目前毫米波雷达人体行为检测存在的杂波干扰和网络模型复杂度高的问题,本文对现有的残差网络进行改进和量化处理,并结合雷达时频变换和杂波抑制,提出了一套完整的雷达人体行为检测信号处理流程。时频变换部分采用距离维FFT、沿慢时间维进行高通滤波、短时傅里叶变换得到时间-多普勒谱;残差网络部分则是嵌入CBAM注意力机制并对其进行32~8位数据量化处理;最后将时间-多普勒谱输入网络模型进行特征提取和分类得到检测结果。实验结果表明,该方法能够消除静态杂波的干扰,检测准确率达97.33%,模型大小仅为20.2 MB。

时频变换下的天气雷达异常回波信号增强系统设计

为了解决干扰回波识别算法和零滞后相关系数应用方法无法精准跟踪信号,及伪信号干扰信号识别精准度的问题,提出了时频变换下的天气雷达异常回波信号增强系统设计。使用PXIe-8135 RT嵌入式控制器,控制PXI机箱与各个模块之间安全通信。设计PXIe-5645R异常回波信号收发仪,在消除正信号和负信号出现噪声的前提下,收发异常回波信号。设计增强电路,保证系统安全运行,计算C波段雷达多普勒探测频率,对信号进行增益处理,达到对伪信号衰减的目的。设计完整跟踪环,完成载波剥离。由实验结果可知,该系统捕获和跟踪结果与实际结果一致,说明该系统能够高效收发异常回波信号。

基于时频变换的同步发电机参数辨识方法

为获取准确的发电机参数尤其是暂态及次暂态参数以满足电力系统日益精细化的仿真要求,提出一种基于时频变换的同步发电机参数辨识方法。该方法首先将时域内的发电机微分方程组变换为频域内的代数方程,消去中间变量并经适当变形后再将原方程变换为时域内的积分方程。之后利用最小二乘法辨识出积分方程的系数,进而根据积分方程系数与发电机参数之间的关系求解出发电机参数。该法适用于大扰动试验,能较好地克服环境噪音和数值计算噪声对辨识的干扰,解决辨识结果不稳定的问题。结合机组投运前必做的甩负荷试验开展的辨识实例表明,所提算法具有较高的辨识精度和收敛性,便于工程应用。

标准时频变换探讨

为了整合Gabor变换、小波变换和S变换,本文给出标准时频变换(NTFT)的简单定义和典型表达形式,并介绍了标准窗的概念;指出标准Gabor变换和标准小波变换是NTFT的2类特殊表现形式。NTFT的主要功能是时频分析、时频滤波和信号预测,指明这3种功能的数学基础,其中着重介绍了从信号的NTFT中直接提取(或估计)简谐或准简谐项的无为方法;并论述了广义S变换与NTFT的异同。

机动目标的时频变换ISAR成像仿真

针对机动飞行目标的成像难点,实施了基于时频变换的逆合成孔径雷达(ISAR)成像处理方案.与传统的点目标模型的回波模拟方法不同,该方案采用全波数值方法计算目标在飞行过程中瞬时位置、姿态下的散射场数据,再依据延时顺序将离散时刻的散射场数据叠加,最终获得雷达的回波数据.数值仿真结果验证了该方案的可行性.

基于稀疏表示和时频变换的ISAR成像算法

逆合成孔径雷达对空中机动飞行目标进行成像,在成像积累时间内,成像投影平面和横向尺度随时间变化,许多参数很难准确提取,人们无法获得更多的先验知识。一般采用鲁棒性强的距离-多普勒(RD)算法进行成像,但传统的RD成像算法基于目标匀速转动和方位均匀采样的假设,若用其对机动目标进行成像,则图像模糊,尤其对于随机缺损的雷达回波数据,其成像质量显著下降,甚至无法辨识。通过引入稀疏表示和时频变换,提出了一种基于稀疏表示和时频变换的距离-瞬时多普勒成像算法,其可对一般机动飞行目标进行有效成像。实验结果验证了所提算法的有效性和可行性。

一种时频变换OFDM系统的信道估计模型

在OFDM系统中,无线信道的准确估计很大程度上决定了系统的传输性能,提出了一种时频变换信道估计模型,并将它应用于自适应OFDM系统中的信道估计,通过与理想自适应系统相比较,研究了模型的性能以及信道估计的误差对于系统性能的影响。

基于时频变换的断路器凸轮偏中故障诊断

为从真空断路器振动信号中获取凸轮是否对中的状态信息,提出了一种基于时频分析提取特征值的方法。首先,对振动信号进行时域分析,得到信号的能量分布;再通过对断路器合闸的振动信号进行短时傅里叶变换,并采用平滑伪魏格纳–维尔分布对其解析信号进行分析,对比2种时频分析结果发现,后者的时频聚集度更高,且便于提取Renyi信息量特征值。研究表明,对比凸轮对中状态,凸轮偏中状态的时频分布Renyi信息量增加1位左右,或者更多。这种量化的特征值方法为真空断路器振动诊断的可行性提供了新的论据。

一种算术平均时频变换微多普勒快速提取方法

为对单一距离单元内的回波信号获取完整的微多普勒,对一种在距离向压缩数据域无需越距离单元徙动校正的时频变换微多普勒快速提取方法进行了研究。给出了算法步骤,并针对振动和旋转两类不同的微动形式,阐述了算法的适用条件。数值仿真验证了方法的有效性。

基于时频变换的变压器绕组振荡波信号分析方法

为能进一步提高变压器绕组状态检测的可靠性,文中提出一种高压直流作用下通过开关切换产生的暂态激励获得绕组振荡波来分析绕组状态的方法。基于现场试验,文中通过连续小波变换对振荡波信号进行去噪,并分析其时频特性,通过引入图像识别方法与总矩阵相似度量化时频信号特征。结果表明:该方法测试效率高,矩阵相似度可较好反映不同幅值、不同输出侧下振荡波的重复性和规律性,并能较好反映变压器相间绕组的差异性,为研究变压器绕组变形检测提供了参考。

基于时频变换的激波风洞天平信号分析与处理

在激波风洞中开展测力试验时,测力系统在风洞流场起动瞬间会受到冲击激励,从而对天平的输出信号产生惯性干扰.天平输出信号中叠加有动态气动力信号和惯性振动信号,有可能无法直接分辨出气动力信号的规律性,信号处理结果与真实气动力之间会产生较大的误差,导致处理结果不可靠.由于模型测力天平系统结构的复杂性,在极短的有效试验时间(毫秒级)内,天平信号中部分高频率分量(由结构高阶模态振动、非定常气动载荷或其他流场干扰等因素引起的高频干扰)有可能无法完全衰减,此时对信号直接进行传统的滤波处理和傅里叶变换分析反而有可能增大处理结果的误差.本文采用小波变换和希尔伯特-黄变换,针对尖锥标准模型的激波风洞天平信号,开展降噪和时频变换分析处理,旨在有效辨识出天平信号中的不同干扰成分,输出可靠的气动力结果.本文将时频变换方法应用于风洞天平冲击阶跃载荷的信号处理,对结果进行对比分析,验证了该方法在脉冲风洞测力试验数据处理中的有效性和可靠性,得到了比较理想的结果.

基于时频变换的变压器绕组振荡波信号分析方法

为能进一步提高变压器绕组状态检测的可靠性,本文提出一种高压直流作用下通过开关切换产生的暂态激励获得绕组振荡波来分析绕组状态的方法。基于现场试验,本文通过连续小波变换对振荡波信号进行去噪,并分析其时频特性,通过引入图像识别方法与总矩阵相似度量化时频信号特征。结果表明:该方法测试效率高,矩阵相似度可较好反映不同幅值、不同输出侧下振荡波的重复性和规律性,并能较好反映变压器相间绕组的差异性,为研究变压器绕组变形检测提供了参考。

基于MATLAB的电动舵机时频变换算法

电动舵机作为导弹控制系统的执行机构,根据制导系统的指令信号,操纵舵翼完成指定动作。针对采集到电动舵机的时域数据,分别采用了系统辨识方法、频率法,完成了时频变换,得到了电动舵机的频域数据,从而完成了对电动舵机频带、幅频特性、相频特性等的性能分析。为舵系统在导弹工作中达到任务要求提供了技术参考。

基于“时频变换”的主动超快成像方法(特邀)

针对诸多基础科学和工程应用领域,发展飞秒到纳秒时间尺度的超快成像方法具有非常重大的理论与工程意义。作为一类当前被广泛研究的超快成像方法,基于“时频变换”的超快成像方法在成像的时间分辨率、单次曝光获得的图像帧数、可观测的时间范围等方面都具有独特的优势。本文首先介绍“时频变换”超快成像的基本原理,并从“时频变换”超快成像的两个主要组成部分:“时频变换”观测脉冲的产生和时间-光谱图像序列的恢复入手,对当前“时频变换”超快成像新方法进行系统性介绍。将围绕超快成像的时间与空间特性,对不同“时频变换”超快成像方法的优势与特点进行探讨,并展望“时频变换”超快成像方法在未来的发展方向。

三维时频变换视角的智能微观三维形貌重建方法

基于图像聚焦信息的三维形貌重建方法通常对微观物体的景深图像序列采用统一的聚焦评价标准,这类重建方法往往会忽视图像序列之间的联系,难以修正图像纹理稀疏或低对比度导致的连续帧深度误差.鉴于三维数据特有的多维度信息关联特性,本文将微观物体的不同景深图像序列视为三维数据,在重建过程中引入全部图像序列之间的关联关系,从三维数据时频变换的视角构造了以多视角分析、稳定性聚类、选择性融合逻辑耦合的微观三维形貌重建框架.首先从理论上分析三维数据相较于传统二维图像处理重建问题的优势,通过构造三维时频变换实现三维数据到不同尺度、区域和方向深度图像之间的映射;然后从增强深度图像特征的角度构建基于多模态纹理特征的局部稳定性聚类算法,实现同质性较好深度图像的自适应选择;最后提出选择性深度图像融合的策略,通过构造层筛过滤平衡树对滤除离散噪声后的多层深度图像进行融合,实现微观物体高精度的三维形貌重建.模拟数据与真实场景数据均验证了本文方法的有效性.三维时频变换视角的智能微观三维重建方法为基于图像聚焦信息的三维形貌重建提供一个崭新的研究视角,在精密制造、亚微米级工业测量等领域具有重要的理论意义和应用价值.

不同时频变换谱比法品质因子Q估算效果对比分析

基于时频分析技术的谱比法品质因子Q估算已成为地震资料Q估算最常用、最有效的方法之一.针对目前常用的短时傅里叶变换(STFT)、小波变换(WT)和S变换(ST)三种时频分析方法,基于三层水平层状介质模型的衰减地震响应,对比分析了三种时频变换谱比法品质因子Q估算应用效果.结果表明,基于S变换的谱比法Q估算精度最高.进一步针对不同厚度气层楔状模型衰减地震响应,采用基于S变换的谱比法探讨了获得理想Q估算值的最小含气储层厚度应不小于地震子波的主波长.

基于卡尔曼转速观测器时频变换的失火故障诊断

针对节气门开度和负载的随机大幅突变而导致的复杂工况下发动机失火诊断策略精度下降的问题,提出利用爆炸及燃烧学理论和牛顿运动定律对发动机汽缸内部做功时的爆炸形式进行建模,建立关于节气门开度和负载的一步迭代转速模型。利用卡尔曼滤波器对转速迭代模型的输出进行最优估计以消除噪声影响。针对失火故障按失火缸数进行分类,提出转速一步迭代模型和转速实际观测值的序列残差变化率时频变换分析法,即对转速一步迭代模型和转速观测值残差序列变化率的频率特性进行分析,得到报警阈值,进而得出失火诊断策略。AMESim软件仿真结果表明:失火工况和非失火工况以及不同的失火类型对应的残差序列变化率的时频特性在低频、基频和倍频的幅值上存在明显的差异,利用神经网络对不同的失火类型表现出的不同频谱特性进行分类,完成对失火故障类型的确定,证明了本方法的可行性、有效性和精确性。

用非均匀时频变换提高音频编码器性能

预回声对音频压缩编码器的性能影响很大。人们一般采用窗切换技术来降低其不利影响。窗切换中短窗提高了对暂态信号的时间分辨率,同时降低了对低频稳态信号的频率分辨率。设计了一种非均匀时频变换方法,它在保留了对信号低频平稳分量的频率分辨率的同时提高了对高频暂态分量的时间分辨率。最后用实验验证了方法的可行性和有效性。

基于时频原子变换的电力系统同步相量测量方法

时频原子变换具有理想的复带通滤波特性,对基频带滤波能够获取同步复相量并同时阻隔其他频带分量的干扰。滤波频域带宽和计算数据窗长度均实现与带通中心的频率解耦,通过尺度参数灵活控制滤波的时域和频域特性。时频原子滤波函数的实部和虚部具有一致的幅频特性,对系统频率变化有较好的适应能力。提出基于时频原子变换的同步相量测量方法,通过构造新的时频原子函数和选择最优尺度参数,能够在定间隔采样下,精确获取信号基波幅值、频率和相角,而不受信号中同时存在的大范围频偏、谐波、噪声和带外干扰的影响,且无需增加频率跟踪和滤波环节。在动态特性方面,该方法对幅值阶跃、频率阶跃和相角阶跃均具有快速响应速度,且运算量小,便于实时分析。MATLAB和EMTDC/PSCAD仿真结果均验证了所提出的方法的正确性和有效性。

基于最小二乘法和时频原子变换的谐波/间谐波测量算法

提出了最小二乘法与时频原子变换相结合的谐波/间谐波测量方法。应用最小二乘法对整个测量频段扫频,获取谐波/间谐波分量的个数和大致频率。依次对各个分量跟踪配置时频原子变换对应的带通滤波器,精确测量其频率和幅值。时频原子变换是具有自适应复带通滤波特性的新型时频分析方法,其频窗宽度与频窗中心相互解耦,可以灵活调整而不受窗函数中心频率的限制。通过构造频窗互不交叉的复带通滤波器来抑制频率邻近分量之间的干扰,同时能在非同步采样条件下抑制基波频率波动对测量精度的影响。仿真结果表明该方法具有测量精度高、计算量小、抗噪性能好等优点。