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.

离散傅立叶变换误差对声强测量技术的影响

离散傅立叶变换(DFT)存在误差。分析DFT泄露误差对声强测量的影响,进行模拟计算。计算结果表明:DFT泄漏误差将引起声强的泄露,在多个频率情况下还可能导致出现不合理的负声强。继而进行实验实测,实测结果与理论分析结论相同。

一种新的频谱校正计算方法

离散傅里叶变换(DFT)在实际工程应用中存在误差,需要进行校正,目前工程中常用的是比值校正法和相位差校正法等。本文提出一种新的频谱校正计算方法,首先,对信号进行一次快速傅里叶变换;然后对信号的一半进行内积运算,进行一次反余弦运算识别出信号的真实频率,并且以该方法为基础结合迭代运算进行密集频谱的识别。仿真结果表明,该方法具有较高的计算精度和抗干扰能力;与迭代运算结合以后,能够解决多频信号之间的交叉干扰,识别出密集频谱中包含的各个信号分量。

利用GRACE数据联合新型尺度因子校正法提高陆地水储量变化准确性

本文围绕GRACE数据在信号处理过程中存在泄露误差开展了探索性研究.第一,在传统尺度因子法的基础上,根据模型与CSR-SHc数据的均方根误差和相关性赋予权重,构建了新型尺度因子校正法.第二,以长江流域为例,评估该方法的校正效果,研究结果表明:新型尺度因子校正法校正结果综合GLDAS(Global Land Data Assimilation System)水文模型计算的尺度因子校正结果空间分布趋势的优点,避免了CSR(Center for Space Research)官方提供的尺度因子、WGHM(Water GAP Global Hydrology Model)尺度因子和迭代恢复法校正结果空间分布趋势不均匀的现象.在长期趋势上,该方法校正结果优于GLDAS水文模型计算的尺度因子校正结果;在周年振幅上,新型尺度因子校正法校正结果明显优于迭代恢复法和CSR Mascon数据的结果.第三,基于该方法校正结果显示,长江流域、上游和中下游在2002年4月—2017年1月水储量呈现上升趋势,分别为0.29 cm·a^(-1)、0.14 cm·a^(-1)和0.49 cm·a^(-1),相比于校正前CSR-SHc数据在长江流域、上游和中下游上升趋势0.21 cm·a^(-1)、0.07 cm·a^(-1)和0.40 cm·a^(-1),分别提高了38%、100%和23%.长江流域水储量上升趋势主要集中在中下游.