基于快速傅里叶变换和互相关的多频微弱信号重构法

针对强噪声背景下恢复多频微弱信号波形的难题,提出一种新颖的基于快速傅里叶变换(FFT)和互相关的多频微弱信号重构法。首先使用FFT获取被测微弱信号的频域信息,根据FFT变换数据计算出被测微弱信号的各个频率成分的频率估计值;根据获取的频率估计值于存储空间中生成正交参考序列,使用生成的正交参考序列和被测微弱信号进行互相关运算;进而使用获取的互相关计算值完成对微弱信号中各个频率分量的幅度和相位的估算,最终使用得到的频率、幅度及相位的估计值完成对微弱信号的重构。还给出了FFT变换的数据长度N同微弱信号信噪比之间的关系。方波作为一种典型的多频信号被用于验证该算法,仿真分析和硬件实测结果均表明该方法可以有效得从强噪声中重构并恢复多频微弱信号。

一种结合DFT和FFT的实用傅里叶变换算法

以2为基(即N=2m)的FFT算法在N不等于2的幂2m时,需要用补0的方法将x(n)延长为2m,这种补0的方法对于某些对图像直接在频域进行的处理会产生影响。本文给出当图像大小N为偶数但不为2的幂时的不需补0的结合DFT和FFT的实用傅里叶变换算法。实验结果表明对于常用的图像存储格式,该算法速度接近FFT,并且不会对图像频谱进行的直接处理带来负面影响,在图像处理方面和快速傅里叶变换相比具有一定的优势。

基于Mallat算法和快速傅里叶变换的电能质量分析方法

提出了一种基于Mallat算法和快速傅里叶变换的电能质量分析方法。将小波消噪应用于采样信号,根据信号的突变点检测结果,将采用Mallat分解算法得到的第一层和第二层高频系数作为区分稳态和非稳态扰动的判据,进而求出扰动的持续时间。根据多分辨分析的频带划分原理,采用Mallat重构算法提取出了暂态扰动波形,并编制了可准确判别电压骤降、骤升和断电等短期变化扰动的识别子程序。对于稳态扰动,提出可将快速傅里叶变换作为区分谐波和闪变的一种手段。Matlab的仿真结果验证了该方法的准确性和有效性。

快速傅里叶变换(FFT)与小波变换技术

快速傅里叶变换是数字信号系统中解决离散问题较有效的手段.但是傅里叶变换缺乏空间局部特性,难以确定奇异点在空间的位置及分布情况.近年来兴起的小波变换技术同时具有良好的时域和频域局部特性,因而广泛应用于图象工程、信号分析、图象压缩等领域.本文给出了 FFT 与小波变换闻的关系并对其应用原理进行了分析.

一种互相关法联合STFT的时间差测量算法

为了解决传统互相关法和二次相关法在低噪声情况下误差较大且具有±1个采样周期的理论误差问题,提出一种互相关法联合STFT的时间差测量算法。首先,使用传统互相关法对接收的2路信号的时间差进行粗测,将其中1路信号延迟相应的时间;然后,以某1路信号为基准,在一定时差范围内,对另1路信号进行短时傅里叶变换,通过不断比较基准信号和滑动信号的频域特性是否相同,来判断滑动后信号和基准信号的相对延时是否为0。实验结果表明,在低信噪比环境下,和二次相关法相比,新算法提高了时差测量的精度。

基于背景感知相关滤波跟踪器的目标快速跟踪方法

图像跟踪算法是弹载图像末制导及光电侦查装备的关键技术,其高效低延时的实时实现可以极大提高光电载荷跟踪的稳定性和精确性。为解决弹载环境受体积、功耗等因素约束下图像末制导跟踪算法的高效性,基于背景感知的相关跟踪算法,提出一种基于数据驱动的多任务分配策略,并针对相关滤波计算是影响算法实时性的关键路径,提出Cache优化的快速傅里叶变换高效实现方法。通过将跟踪算法映射到多核DSP处理器平台上并行实现,相对原处理方法多核处理实时性能整体提升约56.3%。经无人机挂载试验验证表明,该优化方法可以满足空间约束条件下目标跟踪实时性需求,为智能化弹药的工程化应用提供了有力的技术支撑。

频域抽取多维向量基快速傅里叶变换

给出了频域抽取(DIF)多维向量基快速傅里叶变换(FFT)算法。对多维频域信号的每一维,采用向量基2频域抽取法,导出了快速算法蝶形运算的一般形式。该FFT算法适合于维数为任意整数的情况,当维数为1时,算法退化为著名的频域抽取向量基2FFT算法。为了便于编程实现,以频域抽取3维向量基FFT算法为例,给出了快速算法实现流程,该流程易于向任意整数维推广。计算量比较结果显示,频域抽取多维向量基FFT算法比多维分离式FFT算法计算量低。

一种改进的基于FFT的PIV互相关算法

针对粒子图像测速(particle image velocimetry,PIV)技术中互相关算法运算量巨大的问题,提出了一种改进的基于快速傅里叶变换(FFT)的互相关算法.改进算法根据频域抽取原理,设置相关窗口重叠率为50%,重叠窗口一个维度的FFT值可由其相邻重叠子窗口的同一维度FFT值经频移叠加获得,无需进行FFT,有效减少了互相关运算中的重复FFT运算量.最后,利用CCD相机连续采集多帧粒子图像进行了算法对比验证及分析.实验结果表明,改进算法在运算效率方面实际提高了约12.25%.

DPIV的FFT互相关算法

详细研究了基于快速傅立叶变换（ＦＦＴ）的数字粒子图象测速技术（ＤＰＩＶ）的互相关算法．该算法速度很快，使ＤＰＩＶ具备实时性成为可能．文中阐述了算法原理，分析了算法的运算量。

基于互相关函数的毫米波雷达测距算法研究

经典的线性调频连续波(LFMCW)雷达测距方法用快速傅里叶变换(FFT)进行数据处理,采样点增多时计算量显著增长,使测距系统实时性不理想。为解决此问题引入了互相关函数测距方法,利用LFMCW雷达信号频率成三角形变化且回波延时小于一个周期的特点,进行一个周期内的相关运算就能测出距离值.结合互相关函数测距法测得的值,对采样信息的部分采样点进行FFT变换,可以快速高效地测出更精准的距离信息。MATLAB仿真实验表明,结合互相关函数的测距方法测距误差平均减小1.434 m,平均运算时间减少了0.5 s,提高了测距系统的实时性、精确性。

高维离散Fourier变换的一种快速算法

给出了一种高维整点的编码技术,进而得到了高维离散Pourier变换的一种快速算法。与现行的行列算法相比,乘法次数和迭代次数都大大减少。

一种适合于光电联合变换相关器的相关算法

光电联合变换相关器具有实时处理光学图像能力,因此可用于景像匹配系统。提出了一种适合于光电联合变换相关器的相关算法,该算法利用实数傅里叶矩阵的对称性,减少了运算中的存储和计算量,通过改进频谱的滤波算法,提高了相关结果的输出信噪比,从而提高了匹配精度。

Hankel矩阵的离散Cosine变换的快速算法

在图像和信号处理研究邻域,经常会涉及到结构矩阵的离散sine、快速傅里叶变换(FFT)及离散cosine变换.文献[6]的作者利用FFT给出了离散cosine变换的一个算法,计算变换矩阵的M个元素所需的计算量和存贮空间分别为O(N2logN)+O(M)和O(N2).本文利用Hankel矩阵的结构特点导出一递推关系式(见式(8)),给出了Hankel矩阵的离散cosine变换(DCT)的一个快速算法.该算法所需要的存贮空间为O(N),计算变换矩阵的M个元素所需的计算量为O(NlogN)+O(M).

混合阵列误差校正与快速极化MUSIC算法

为解决通道不一致性对传统极化敏感阵列长矢量模型的测向精度影响及传统长矢量多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法实时性不高的问题,本文在传统极化敏感测向系统基础上,在阵列中心增加一个标量平面螺旋天线,利用其天线方向图的增益稳定性,作为内部源对其他矢量通道不一致性进行实时校正;然后将结合标量圆阵和快速傅里叶变换(fastFouriertransform,FFT)的快速MUSIC算法推广到矢量阵列,提出降维快速极化MUSIC算法.仿真结果验证了此误差校正方法的有效性,且快速算法在保证测角精度前提下有效提高了算法实时性.本文为极化敏感阵列测向提供了一种误差校正方法及一种快速实用的测向算法.

不使用W码情况下捕获Y码的相关算法及其快速实现

GPS军用定位系统使用P/Y伪随机码进行捕获,进而后续进行跟踪与解算。研究在不使用W码的情况下对Y码进行捕获的可行性方案。首先,提出捕获方法的一种新的相关算法,然后,进行算法的仿真,并与标准的相关算法进行比较,说明新的相关算法的性能特点。最后,提出了一种基于分段FFT的快速计算方法,用来加速新的相关算法的计算。给出快速计算方法的正确性证明,并使用Matlab仿真验证快速计算方法的高效性。

一种基于FFT的快速高精度的频偏估计算法

在卫星通信系统中,低速率信号的传输和接收端的低信噪比会导致很大的频率偏移。针对这一问题,本文提出了一种基于快速傅里叶变换(FFT)的三谱线内插算法。

应用插值FFT算法精确估计电网谐波参数

深入研究了插值快速傅里叶变换(FFT)算法在电网谐波参数估计中的应用.加窗宽度和窗函数的类型是影响插值FFT算法分析精度的主要因素.通过对常用窗函数的特性分析,得出了加窗宽度关于分析精度的估计公式.电网信号的基波幅值远大于各次谐波幅值,分析表明,Hanning窗比较适合分析电网信号,同时给出了基于Hanning窗的电网谐波幅值、频率和相位的显式计算公式.仿真结果证明,应用上述分析结果,电网谐波幅度、频率和相位的估计达到了预期的分析精度.

工业电力系统谐波分析的高精度FFT算法

为了减少非同步采样对快速傅里叶变换的影响,提高电力系统谐波分析的精度,详细介绍了一种基于五项窗Rife-Vincent(Ⅰ)插值FFT算法的谐波参数估计的新方法,并推导了其谐波参数估计公式。利用选择性暂态程序ATP建立一个实际的400/33kV工业电力系统的仿真模型,对系统的谐波电流进行仿真。然后针对不同程度的频谱泄漏,采用FFT和所提出的五项窗Rife-Vincent(Ⅰ)插值FFT两种算法对16次谐波参数估计值进行对比分析,实验结果表明:在相同条件下,五项窗Rife-Vincent(Ⅰ)插值FFT算法较FFT算法在频率、幅值和相位的估计值精度上有明显提高。

一种更有效的素数长度DFT快速算法

离散傅立叶变换（ＤＦＴ） 在数字信号处理、数字图象处理等许多领域起着重要作用．素数长度ＤＦＴ的快速计算是任意长度ＤＦＴ快速算法的基础及重要组成部分．传统的素数长度ＤＦＴ快速算法效率较低，且具有程序过于复杂，子进程调度较多等许多不利因素，很难在实际问题中得到应用．本文采用了一种新的傅里叶分析技术———算术傅立叶变换（ＡＦＴ） 来计算ＤＦＴ．该方法乘法计算量仅为Ｏ（ Ｎ） ，当用于计算素数长度ＤＦＴ 时，其效率比传统的方法高，且算法程序简单，并行性好．从而解决了传统方法计算素数长度ＤＦＴ 的困难，同时为任意长度ＤＦＴ 的快速计算开辟了一条新的思路和途径．

基于DSP的实数FFT算法研究与实现

介绍了一种实数快速傅里叶变换(FFT)的设计原理及实现方法,利用输入序列的对称性,将2N点的实数FFT计算转化为N点复数FFT计算,然后将FFT的N点复数输出序列进行适当的运算组合,获得原实数输入的2N点FFT复数输出序列,使FFT的运算量减少了近一半,很大程度上减少了系统的运算时间,解决了信号处理系统要求实时处理与傅里叶变换运算量大之间的矛盾.同时,给出了在TMS320VC5402DSP上实现实数FFT的软件设计,并比较了执行16,32,64,128,256,512,1024点实数FFT程序代码与相同点数复数FFT的程序代码运行时间.经过实验验证,各项指标均达到了设计要求.