基于快速傅里叶变换的用电器分析识别装置

基于快速傅里叶变换的原理和CS5463芯片的功能,设计了一款可以对用电器进行分析的装置。该装置有助于降低由用电器造成的安全隐患,同时符合智慧城市建设的发展。本文研究了CS5463检测电路的机理以及用电器工作过程中的电特性,最后通过专业的电参数仪和本装置进行了实验分析,通过实验数据分析出了本装置的准确度,并对未来提出了展望。

基于快速傅里叶变换的有限差分方法求解三维反应扩散方程

基于快速傅里叶变换求解齐次Neumann边界条件下的三维非线性反应扩散方程,应用有限差分方法给出二阶中心差分格式,利用Kronecker积的性质将三维拉普拉斯算子的微分矩阵进行对角化处理,得到相对应的特征值与特征向量;在时间离散上采用Crank-Nicolson方法,并采用Picard迭代求解离散得到的非线性代数方程组。结果发现,利用快速傅里叶变换求解Allen-Cahn方程,随着时间推移,显示出解从初始状态、过渡层、亚稳态进而到达到稳态的演化过程。最后,给出数值算例,验证了所用方法求解三维反应扩散方程可在保持精度的同时,减少存储量,并可大幅度降低计算时间。

分段Chirp傅里叶变换快速算法

为解决设备存储能力与分辨率之间的约束及如何获得信号的局部频谱这两个重要问题,提出分段Chirp傅里叶变换快速算法.在保证分辨率的条件下,对输入长度为N的信号采用两种不同类型的分段:第一种类型是分解为q行p列的短序列信号,根据分段的短序列数据特点,利用现有算法进行处理,通过选择不同的短序列单元,实现算法的局部频谱分析性能,称为第一类分段Chirp傅里叶变换快速算法;第二种类型是分解为p行q列的短序列信号,得到第二类分段Chirp傅里叶变换快速算法.通过分析比较所提算法的复杂度,与现有算法的对比及仿真实验的验证等方法,证实了所提算法的正确性.

基于快速傅里叶变换和改进T-S模糊神经网络集成模型的逆变器开路故障诊断方法研究

针对受负载扰动和测量噪声影响,逆变器开路时的故障边界间、故障与特征间存在交叠和模糊性问题,在对逆变器功率管开路故障特征的分析基础上,提出基于快速傅里叶变换和改进T‑S(Takagi‑Sugeno)模糊神经网络集成模型的逆变器开路故障诊断模型。首先,依据快速傅里叶变换分析逆变器的三相输出电流波形,提取功率管发生不同类型开路故障时的故障特征;其次,采用规则自分裂技术和模糊C均值设计T‑S模糊神经网络的前件网络的隶属函数层;然后,依托自适应Levenberg‑Marquardt算法对T‑S网络参数进行训练;最后,利用训练后的T‑S网络实现逆变器功率管的多种故障类型与位置的诊断。实验结果表明,所提出模型的诊断准确率高达96%,能够显著改善逆变器功率管开路故障诊断时所存在的问题。

基于快速傅里叶变换和选择性卷积核网络的图像补全

较传统方案而言,目前基于深度学习的图像补全方法取得了更优的修复效果.但大都忽视了建立像素的长距离依赖,深度学习模型处理大面积不规则缺失时效果不佳、生成图像整体契合度不足.另一方面,很多通过融合多尺度感受野来保留更多细节信息的补全算法,由于无法动态的调节感受野,而受到输入尺度与补全目标尺度变化带来的影响,最终导致生成结果产生明显的伪影误差.针对这类问题,本文提出一种基于快速傅里叶变换和选择性卷积核网络的补全算法,在实现像素长距离依赖的同时保证模型的高效率运行.此外,本算法还改进了选择性卷积核网络,可按照各卷积核特征的贡献,自适应调整相应权重,从而为模型提供精确的局部性信息补充,最终生成全局融合度更高、局部细节更丰富的补全结果.在Celeb-A和Place2数据集的实验表明,本文方法不仅在PSNR和SSIM指标上超越了现有的前沿图像补全方法,且处理受遮挡率为80%以上的图像时具有明显优势,能够生成更真实地结果.

快速傅里叶变换在冲击回波检测混凝土缺陷中的应用研究

针对冲击回波法检测混凝土缺陷产生的波形信号,采用时频转换手段,研究了信号的处理方法,结果表明:傅里叶变换后的频谱可以携带混凝土厚度和缺陷等信息,是波形信号分析的有效手段;在满足转换条件的前提下,时频信号能够自由转换,结果等价;快速傅里叶变换的运算次数比普通傅里叶变换明显减小,在满足精度的同时提高了检测效率;分析参数的选取是信号分析的基础,要同时满足最小记录时间和采样点数的要求。

基于快速傅里叶变换的乐器音色特征识别算法研究

本研究主要以传统乐器为研究对象,探究了乐器的音色本质。在频域中利用快速傅里叶变换提出了乐音泛音列提取的2种方法,即最大倍频和法和多倍频法,并将二者在不同场景下进行了比较。发现多倍频法具有较好的鲁棒性。同时,考虑到乐音在时间维度上也蕴含一定的信息,进而针对性地使用语谱图以弥补传统频谱中一些信息丢失的问题,并根据提取到的泛音列支持了乐器音色特征识别,在中国传统乐器古琴中进行了算法测试,结果表明本研究所构建的方法可推广到其他中西乐器,未来还可以拓宽到信号特征辨识、材料探伤等领域。

基于快速傅里叶变换FFT量化乒乓球拍底板性能的研究

乒乓球拍底板性能的量化参数是专业球员合理选择球板的重要根据。依有限元力学分析,球板具有n个即多阶固有频率的属性以及对应的固有振型。获取它们具体的数值是基于快速傅里叶变换FFT测量方法,数学意义上,周期函数均可展开为傅里叶级数,时域波可分解为无穷多个离散的频率域的谐波。快速傅里叶变换FFT的算法提高了计算速度,使多频率数值的快速取样测量成为可能。激励下的球板测试实验证明了前述的猜想,可以获得每一只球板的频谱图,从“鹤立鸡群”的尖峰检出他们具体的频率数值,实现了多阶固有频率数值测试一次性完成。为探寻固有频率对应的振型,采用同频共振的实验方法,绘制出1-5阶固有频率的节线图和振型图。课题推荐横板和直板2只样品参数作为量化对比的基准值。

快速傅里叶变换的两种改进算法

首先分析用于模拟信号频谱分析的快速傅里叶变换法，进而提出基于线性插值原理和抛物线插值原理的两种改进快速傅里叶变换法。算例分析表明，改进后的算法明显提高了计算精度，降低了对采样频率的要求，从而明显提高了计算速度。

快速傅里叶变换FFT及其应用

利用快速傅里叶变换FFT将图像信号从空间域转换到频域进行分析,使快速卷积、目标识别等许多算法易于实现;然后根据图像信号的灰度结构特征和频谱分布,用Butterworth带通滤波器和二维维纳滤波器进行滤波处理,去除图像信号中的低频干扰和噪声信号;再利用傅里叶反变换将信号还原。结果显示,处理后的模拟远程高空卫星照片轮廓清晰可见。

基于连续统快速傅里叶变换的红外光谱处理技术

为实现红外光谱对遥感地物准确的识别,消除高频噪声是光谱特征分析和提取的重要环节。利用光谱连续统处理方法,结合信号时域分析领域快速傅里叶变换提出了一种新的红外光谱滤波方法。该方法首先对红外光谱进行光谱连续统去除,利用快速傅里叶变换将去连续统后光谱转换到频域,设计低通滤波器滤除高频噪声,然后通过快速傅里叶反变换将频域信号转换到时域,最后对信号进行光谱连续统恢复,得到滤除噪声后的红外光谱信号。对比实验表明,连续统快速傅里叶滤波方法比常规的时域滤波方法有更好、更快的滤波效果,解决了传统快速傅里叶红外光谱滤波的吉布斯现象。该方法操作简便、运行速度快捷、滤波效果好,满足了红外光谱地物识别对光谱高质量的要求。

基于多通道快速傅里叶小波变换的电力系统主导振荡模式及模态协同辨识方法研究

针对连续小波变换在主导振荡模式辨识中存在效率低的不足,提出一种快速傅里叶小波变换(CWTFT)方法以提高小波变换效率;针对单通道小波辨识的结果受振荡模式可观性影响的缺陷,提出一种多通道CWTFT,实现多通道量测信息的时频域分解,进而获得对应的小波系数矩阵;在此基础上,借助小波尺度相对能量甄别出与主导振荡模式强相关的关键小波尺度,以其为基准重构小波系数矩阵;对重构的小波系数矩阵进行奇异值分解,利用重构小波系数矩阵的第一左、右奇异特征向量辨识系统主导振荡模式及振荡模态。将所提方法应用到16机68节点测试系统和南方电网的广域实测数据中,结果验证了该方法的准确性和有效性。

基于快速傅里叶变换和积分图的快速相关匹配

为克服传统相关匹配算法计算复杂度过大的缺点,基于快速傅里叶变换和积分图提出了一种快速相关匹配算法.在不改变传统相关匹配计算结果的前提下,该算法通过对相关系数公式的分析和化简,用快速傅里叶变换计算模板图像和基准图像的相关,并采用积分图计算基准图像灰度值及其能量的窗口积分,使相关匹配计算量与模板图像大小近似无关,从而大大降低了计算复杂度.不同光照条件下图像匹配实验和复杂环境下目标跟踪实验结果表明,该算法具有很强的抗干扰能力,其执行效率比传统相关匹配提高1～2个数量级.

基于快速傅里叶变换的四种相位解包裹算法

为了快速准确地对含有噪声的包裹相位图进行相位展开,采用理论分析与计算机模拟及实验验证相结合的方法,对基于快速傅里叶变换(FFT)的四种典型算法——四次FFT算法(4-FFT)、二次FFT算法(2-FFT)、四次离散余弦变换算法(4-DCT)及横向剪切干涉与FFT相结合的算法(LS-FFT)作了对比研究。结果表明:2-FFT算法运行速度最快,4-FFT算法次之,LS-FFT算法速度最慢;4-FFT算法对含有较强噪声和轻微欠采样的实验数据的处理效果是最好的;LS-FFT算法对强噪声数据的处理效果最差。

快速傅里叶变换和广义形态滤波器在抑制局部放电窄带干扰中的应用

根据局部放电信号和窄带干扰的差异,提出了一种基于快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)和广义形态滤波器抑制窄带干扰的新方法。首先利用FFT得到窄带干扰的离散谱线,再利用基于数学形态学原理构造的广义形态滤波器将局部放电信号中的干扰滤除,最后进行傅里叶逆变换和小阈值处理以提取局部放电信号。仿真和实测数据的处理结果表明,该方法通过选取合理的结构元素可在滤除干扰的同时保留局部放电信号特征,较好地解决了局部放电信号中窄带干扰滤除的难题。

基于快速傅里叶变换和共轭梯度法求解干接触问题

为求解粗糙表面弹性接触问题,将其转化为一个线性补余能问题,进而简化为一个二次函数的条件极值问题,利用共轭梯度法求解。算法实现了在共轭梯度方向上修正步长的优化,有效地提高了收敛效率。而占用大量计算时间的弹性变形求解采用快速傅里叶变换(Fast Fourier transform,FFT)技术,该算法有效地克服了传统傅里叶变换所引起的周期性误差。计算实例模拟了点接触单峰表面,正弦表面和真实粗糙表面的弹性接触以及有限长滚子线接触等接触问题。计算结果显示目前所用算法有效地缩短了干接触弹性接触问题的求解时间,对于不同的粗糙表面和接触类型都表现出一致的良好收敛性,同时计算精度对网格的依赖性很小,是工程中有效的分析设计工具。

基于小波变换和快速傅里叶变换的谐波检测

基于傅里叶变换的谐波检测方法可以确定平稳信号中各次谐波的频率和幅值,小波变换可以准确把握信号的局部细节。利用两种方法各自互补的优势,采用一种将小波变换和快速傅里叶变换相结合的综合检测方法对典型的复杂谐波信号进行检测,通过MATLAB仿真结果可知,该检测方法可以准确地检测各次稳态谐波、确定瞬变信号、准确地定位突变点的位置,为解决谐波问题提供了可行性和有效性的方案。

基于快速傅里叶变换的ASTER与SRTM有效融合研究

为了克服两种向全球开放的、不同数据源(ASTER和SRTM)DEM的获取技术缺陷,以甘肃省东部董志塬某测区为例,研究两种来源DEM的有效融合方案。首先,借助快速傅里叶变换(FFT)将ASTER和SRTM的DEM数据由空域转换到频域;然后,分别基于高通和低通滤波器进行滤波处理,并将滤波后的频域相加;最后,基于FFT逆变换将融合后的频域转换到空域,实现DEM数据的有效融合。误差分析表明:融合后的DEM最小、最大误差较融合前的均有明显降低,中误差也有降低趋势,误差绝对值大于30 m的网格点数占全部网格数的比例均有所下降。

基于GPU和分块技术的巨幅影像快速傅里叶变换算法研究(英文)

快速傅里叶变换(FFT)是遥感影像处理的基础方法,随着高光谱、高空间和高时间分辨率遥感影像获取能力的提升,如何利用快速傅里叶变换技术快速有效地处理巨幅遥感影像是当前遥感影像处理技术中的重要环节和研究热点。傅里叶变换算法FFT是基本的图像处理算法之一,该算法可进行遥感影像的条带噪声去除、影像压缩和影像配准处理等多种用途。CUFFT函数库是NVIDIA公司提供的基于GPU的FFT算法库,FFTW是由MIT科学实验室计算机组在PC平台上开发的基于CPU的FFT算法,是目前在基于CPU的运行速度最快的FFT算法函数库,这两种实现共有的问题是当可用内存或显存的容量小于图像容量时,就会出现内存或显存溢出。针对这种问题,提出了一种基于GPU和分块技术的巨幅遥感影像快速傅里叶变换(huge remote fast Fourier transform,HRFFT)算法。通过对CUDA的CUFFT函数库中的FFT算法进行改进,解决了巨幅图像内存或显存溢出的问题,并结合HJ-1A卫星的CCD影像,通过实验与其他算法进行了对比,证明了该方法的合理性。在实际应用中,利用本文提出的HRFFT算法,改善了影像处理的效果,提高了遥感影像的质量,同时加快了影像处理的速度,节省了计算时间,取得了较好的效果。

基于快速傅里叶变换的电力系统频率实时计算方法

提出了一种利用快速傅里叶变换及虚拟仪器LabVIEW平台编程处理的电力系统实时频率跟踪测算方法,采用快速傅里叶变换方法避免了计算过程中电压分母过零点以及非整周期采样造成的影响.理论分析及数字仿真实验表明,该算法实现简单易行,处理速度快,有很高的计算精度,对噪声和谐波也有一定的抑制能力,能满足电力系统实时频率估算的要求.