“模态分析”课程中信号处理案例教学探究

振动信号处理是模态中的关键步骤,针对现有“模态分析”课程中对信号处理重视不够的问题,通过引入案例式教学法,以振动信号处理在模态分析中的应用为背景,生动地展示离散傅里叶变换、快速傅里叶变换和短时傅里叶变换等多种信号处理方法的区别和联系,引导学生由浅入深地理解傅里叶变换的基本原理、变换目的和工程应用,激发学生的学习兴趣,提高教学质量。采用仿真的微电机转子的不平衡信号,验证了FFT能够有效消除转子系统的模态对振动信号的影响,并提取出不平衡信号的幅值和相位。

基于图信号处理的无线网络异常节点检测方法

无线网络中的异常节点会降低群里的通信性能,在传输数据时造成丢包或者错传等情况发生,大规模节点异常甚至会导致网络瘫痪。为此,提出基于图信号处理的无线网络异常节点检测方法。首先,根据网络各节点空间位置特征,计算邻近节点间的距离,再结合K–近邻原理搭建无线网络图信号模型,通过高通图滤波装置划分图信号高频区域;然后,采用拉普拉斯矩阵、傅里叶变换获取各子图频谱特征,通过傅里叶逆变换得出图频率各分量信号,使用箱型图统计算法求出子图正常节点信号两个极值,在这两个值范围内即为正常节点,超出此范围即为异常节点,经过判定、筛选确定异常节点位置,最终完成异常节点检测的任务。实验结果表明,该方法对无线网络异常节点的检测精度高,且检测运行时间开销较少。

信号量化和离散傅里叶变换的信息熵分析

常规的描述方法不满足人们获取信号所携带信息的工作提出的要求,针对信号量化和获取频谱过程存在信息损失的问题,提出从信息域的角度分析量化和离散傅里叶变换的信息量变化,并以信息量来衡量处理的效果。基于信息熵推导离散傅里叶变换的熵表征,通过应用实例结果可知,当采样点数达到一定数值时,信号的输出熵趋于一个恒定值,结合频谱图发现再增加采样点数获取的频谱图几乎毫无变化,信息损失可忽略。实验数据结果具有一般普遍性,为原本依靠经验的工作提供理论支撑,在处理前进行效果预测可以降低实验成本和节约时间,为信号处理提供一种客观的分析方法。

基于CUDA的实时通信信号处理加速方法

基于GPU的统一计算设备架构(CUDA)并行计算架构在实时信号处理领域具有广阔的应用前景。研究概述了CUDA的并行计算架构,分析了实时信号处理算法与CUDA架构的适配性,提出了针对典型实时信号处理算法的CUDA优化策略,描述了基于优化策略的快速傅里叶变换和数字滤波器在CUDA上的具体实现过程。

科氏质量流量计信号处理方法探究

科氏质量流量计因能实现高精度的直接质量流量测量,成为目前国内外发展最为迅速的流量计之一。文章首先介绍了科氏质量流量计的基本原理与性能,随后综述了国内外关于科氏质量流量计的信号处理方法,并在此基础上对其发展趋势进行了展望。

基于多维傅里叶变换的阵列空时信号处理与应用

目前常用的阵列空时信号处理方法需要计算全部阵元接收信号的采样矩阵,并通过对矩阵的各种运算来提取信息,但是大中型阵列的阵元数量众多导致矩阵维数较大,高维矩阵的巨大运算量使其难以在具有实时性要求的工程中应用。针对这一问题,将傅里叶变换从时域推广至空域,指出了空域与角度域之间存在的傅里叶变换关系。在此基础上,借鉴多维傅里叶变换方法阐释了线阵与面阵各自空时联合处理的二维与三维傅里叶变换表达及其物理意义。通过示例性仿真验证了前述理论建模与特性分析的正确性与有效性,从而为大中型阵列的空时信号实时处理工程应用提供了新的技术手段。

一种基于图信号处理的BP神经网络语音识别方案

文中研究图信号处理技术在语音信号处理领域的实现和应用。基于语音信号基本特征,提出一种语音图信号拓扑结构和图邻接矩阵新方案,即语音采样点为图顶点,全连接语音拓扑结构和语音样值差递减幂函数作为边权重。分析了新方案下浊音、清音和静音的图傅里叶变换。基于新方案下语音图傅里叶变换系数集中于低频的特性,设计图低通滤波器,并将该低通滤波器滤波后的语音信号进行基于BP神经网络的数字语音识别实验,正确识别率获得明显提高。

工程信号处理中离散傅里叶变换的误差

离散傅里叶变换(DFT)的误差一般是通过窗函数的卷积来解释的.作者从内积运算诊断相关信号的观点,分析了DFT误差的原因,给出了误差公式,指出基向量和被分析信号的向量不吻合是造成内积运算诊断相关信号误差的根本原因.通过计算例子分析了DFT方法的误差特性:DFT分析结果在分析时间T内插值细分,或延拓出分析时间T以外者时,存在误差;DFT分析结果会出现一定的随机性;DFT在快速逼近信号方面效率不高.分析时间长度T对DFT分析的误差有影响:增加T可以消减旁瓣误差,但是不能消减泄露误差.

超声检测数字信号处理方法研究

以钛阶梯试块为研究对象采集超声信号,以不同的信号处理方法分别从时域和时频域处理采集信号,通过短时傅里叶时频二次分析和小波时频分析分别做出频率集中处的能量分布图,并根据始波和一次底波能量峰值的采样点数差值计算其时间间隔,根据已知声速测量试块的厚度;通过小波去噪和经验模态分解对去噪后的信号找出始波和一次底波峰值,并根据其采样点数差值计算其时间间隔,根据已知声速测量试块厚度。通过对信号处理后的波形测量试块厚度比较不同超声信号处理方法。

傅里叶变换在信号处理中的优越性

高等数学中的连续周期信号的傅里叶级数是信号处理频域分析方法的理论基础.本文以图文并茂的形式,结合信号处理在时域和频域分析中的两个重要结论,综述了频域分析方法在信号处理领域的优越性,显示了傅里叶变换的重要性.

基于短时傅里叶变换的语音信号处理研究

由于语音信号具有时域分析与频域分析的特点,可以将傅里叶变换应用到语音分析上,同时对FIR滤波器进行窗函数设计,通过实验分析可以得出零相移滤波器在语音滤波处理中拥有比线性FIR滤波器更多的优势。

以傅里页变换形式处理机械加工稳态信号技术探讨

采用傅里页变换的研究工具,研究机械加工信号处理技术,旨在探讨机械加工中处理切削力信号的方法特点,以提高机械信号的处理能力水平。

分数傅里叶域信号处理理论与方法——专题导读

分数傅里叶域信号处理理论与方法（主要包括分数阶傅里叶变换、线性正则变换和分数阶微积分等）是傅里叶分析被不断完善、丰富与发展的结果。由于分数傅里叶域信号处理理论与方法具有独有分数域的特性，其相关研究已从早期的数学、量子力学和光学领域（光学图像压缩）迅速渗透到加密、数字水印、通信、信息安全、医学成像、雷达和声纳等领域。随着分数傅里叶域信号处理理论与方法在光学、工程应用领域的不断发展和深入探索，关于分数傅里叶域信号处理理论与方法的研究已经成为信息处理领域的重要研究热点之一，也必将会具有更加广阔的应用前景。

数字信号处理DSP芯片与快速傅里叶变换FFT

本文介绍了数字信号处理DSP芯片的结构,着重说明了为什么DSP芯片特别适用于快速傅里叶变换FFT的运算。

基于图信号处理的频控阵雷达目标定位方法

针对现代雷达应用对目标高精度测角和测距的需求,该文将图信号处理(GSP)应用于频控阵(FDA)雷达目标定位中,提出一种基于图信号处理的频控阵雷达目标定位新方法。首先,基于频控阵雷达几何模型及回波数据间的信号关联性构建回波数据的图信号模型,进而利用图傅里叶变换对上述图信号作图谱分解,构建2维谱峰搜索优化函数,最终有效获得目标的方位角-距离联合估计。仿真实验结果表明,该算法能够正确估计出目标的方位角和距离信息;在相同仿真条件下,算法的估计精度优于同类算法且提升了对弱目标的定位性能。

用于表面等离子体共振的加窗傅里叶变换法信号处理方法(英文)

提出了一种采用加窗傅里叶变换的新型信号处理方法,用于提取基于白光光谱干涉相位型表面等离子体共振系统中的相位信息。首先,详尽阐述了这种提取相位信息算法的基本原理;其次,分析了算法中影响精度的几项主要参数,如窗口宽度、采样频率、阈值等,分析表明,只有选取恰当的参数才能得到理想的探测精度;最后,根据实际算取的光谱相位差值得出实际探测精度为3.894×10-7RIU(折射率单位)。与之相对应的理论探测精度为3.905×10-7RIU。理论精度和实验精度误差为0.28%。可以看出,这种算法具有很高的精度。另外,这种算法还具有简单、易与其他数值分析方法结合的优点。

快速傅里叶变换在信号处理中的应用

随着近年来信息学科的高速发展,人们对于通信设备、人工智能、计算机、机械制造等领域的涉及范围越来越广泛,科学信息技术在我国社会发展中的重要性的逐渐体现,运用数字信号处理技术来将如图片、音频、录像等模拟信息转化为数字信息的使用场景越来越多,信号处理技术也逐渐发展壮大。由于使用快速算法来进行信号处理比较高效,因此快速算法在各学科领域的应用越来越广泛。在信号处理过程中使用快速傅里叶变换在一些领域很适配,但在另一些领域该算法还存在一些需改进的地方。国内学者将快速傅里叶变换作为工具对一些领域已进行大量研究和实际应用,但对快速傅里叶变换在信号处理中的应用的总结与思考较少。本文专门对快速傅里叶变换在信号处理中的应用进行分析与总结,从而为快速傅里叶变换在信号处理中的运用提供思路。

有向图的谐波分析:从傅里叶到小波

数据化时代中,高效地分析和处理数据引起了研究者的广泛关注。利用图模型建立数据的结构,进而对数据进行分析处理,发展起了图信号处理。最初是在无向图中发展的,图拉普拉斯在其中发挥着重要作用。神经科学、社会网络等领域的数据网络都是定向的,从而信号处理需要扩展到有向图中。在有向图中,图拉普拉斯不再使用,将参考算子换作图上的游走算子。进而把随机游走算子的特征向量集作为有向图上函数的非正交傅里叶型基。从随机游动算子的狄利克雷能量获得的特征向量的变化与相关特征值的实部联系起来,找到了频率解释。在有向图中,又分别回顾了小波变换和抽取小波变换作为谱图小波和扩散小波框架的扩展。上述都是在算子是可以对角化的前提下提出的。但是现实生活中的数据模型不会只局限于对角化的算子,因此本文将算子扩展到了整数项的扩张矩阵中,从而提出了有向图上的紧支撑帕塞瓦尔小波框架及其多分辨率分析,并且也找到了基于这类矩阵下的频率解释。此类小波框架不仅在构造时简单高效,而且在性质上也有很大优势:有确定的消失矩的阶数,使尽量多的小波系数为零或者产生尽量少的非零小波系数,利于消除噪声。

基于加性随机抽样的脉冲信号处理方法

针对如何从信号中有效地提取目标信息,提出了一种基于加性随机抽样的信号处理方法,旨在提高信号处理系统的信号检测与估计性能。研究概述了数字非等距信号处理的挑战和机遇,指出了非等距信号处理不必考虑奈奎斯特限制就可以进行谐波检测,可能具有重要的应用价值。研究了等距采样和非等距采样在样本离散傅里叶变换(DFT)方面的主要区别。在此基础上,提出了不同的采样方案,并对频域的混叠现象进行了研究。论证了不同采样方案对频谱重复的影响,实验结果显示,提出的方法误报率为10-4。