用模糊逻辑提取信号的周期

一、引言 在信号分析领域中,往往采用傅立叶变换对时域信号进行处理,以便在频域下对信号进行分析。在进行傅立叶变换时,不可避免地存在信号的长度选择问题。 在时域内盲目地选择信号长度会产生不正确的频谱,在电力系统以及生物医学中信号多数是非平稳的随机过程。

自适应滤波在动态推力测量中的应用

动态推力测量过程中的干扰信号频谱经常与有用信号重叠,经典的模拟滤波或数字滤波方法难以取得良好的效果。基于LMS的自适应滤波器具有自动调整其自身参数的能力,几乎不需要信号和噪声特征的先验知识。针对不同的动态推力测量信号,设计不同的滤波器结构,以实现相应的周期信号提取以及信号增强。仿真结果表明,相比传统数字滤波,基于LMS的自适应滤波方法具有明显的优越性。处理实测数据时,对动态推力测量系统的辨识或对动态推力信号特征的先验知识有助于增强自适应滤波的效果。