一种基于能量重心矫正的信号失真度测量系统

以MSP432E401Y单片机为核心器件,设计了一款低成本高精度的信号失真度测量系统,采用能量重心矫正算法提升了精度。该系统由信号调理、信号测量分析与发送、手机APP、显示4部分组成。初步处理后的信号经过自动增益控制以及迟滞比较器后,可以为系统提供与基波同频率的脉冲,以便系统测量频率,设置不同的采样率,减轻栅栏效应影响。快速傅里叶变换(FFT)经过离散频谱的能量重心校正法校正后,对谐波参数的分析精确度明显提高。APP通过蓝牙从单片机接收数据,能够绘制信号波形,并显示谐波的归一化幅值。测试表明,装置对500 Hz~200 k Hz、(10~600)m V信号的频率、5次以内谐波的归一化幅值以及总谐波失真的测量误差绝对值小于1%,测量并显示等功能均在2 s内完成。

离散频谱能量重心法频率校正精度分析及改进

研究噪声对离散频谱能量重心法的频率校正精度的影响,推导了在高斯白噪声背景下用能量重心法对加对称窗的离散频谱进行校正的频率误差理论公式,分析找错和找对最大值谱线情况下的理论误差和某些情况下校正误差较大的原因,为了提高能量重心校正法的频率校正精度,提出用谱线间相位差为阈值作为选择用3条或4条谱线进行校正依据的改进措施。通过对加Hanning窗的离散频谱进行计算机仿真计算,结果表明在大噪声背景下改进的能量重心校正法有很高的频率校正精度,与理论推导十分吻合,验证了理论推导的正确性,表明改进后的能量重心法具有更高的抗噪性能,扩大了能量重心校正法的工程应用范围。

基于能量重心法的列车轴承多普勒畸变故障声信号校正诊断研究

由麦克风采集的运动声源信号存在多普勒畸变现象,这极大的增加了对信号分析的难度,针对这一问题,提出了一种基于能量重心法的多普勒畸变校正方法,并将其应用在列车轴承故障诊断中。首先由基于能量重心法的瞬时频率(IF)估计(IFE)来获取IF向量,在莫尔斯声学理论的基础上,对IF向量进行非线性拟合,进而得到在时域进行重采样的时间间隔序列,再对原信号进行重采样处理,即可实现多普勒畸变的消除。最后做了一个仿真和列车轴承内外圈故障声信号的实验,分析的结果验证了此种方法的有效性。

离散频谱四点能量重心校正法及抗噪性能分析

在对比离散频谱能量重心法采用不同点数时的频率、幅值和相位校正精度的基础上提出了4点能量重心校正法,推导了高斯白噪声背景下单频率谐波信号采用4点能量重心法进行频率、幅值和相位校正的统计方差公式,通过仿真计算验证了其正确性。分析对比了采用不同点数进行能量重心校正时的优缺点,建议在工程中采用Han-ning窗4点能量重心法进行谐波信号离散频谱校正。

基于自相关检测法和能量重心法的正弦信号频率估计算法

为了提高淹没在高斯白噪声中的实正弦信号的频率估计精度,提出了一种综合的结合自相关检测法和能量重心法的正弦信号频率估计算法。该算法首先通过多次自相关运算对输入信号进行预处理,可检测出淹没在噪声中的微弱正弦信号,来提高信噪比;然后对信号进行FFT(fast fourier transform)运算可得信号的功率谱,通过搜索最大值谱线的位置可粗估计出信号频率;最后运用离散频谱能量重心法,可精确估计出正弦信号的频率。仿真结果表明本算法在整个频段上频率估计性能比较稳定、频率估计的均方根误差更小,性能优于Rife算法、Quinn算法和能量重心法,并易于硬件实现,具有工程实用价值。

离散频谱的能量重心校正法

针对离散频谱三点卷积幅值校正方法只能校正幅值 ,不能校正频率和相位的问题 ,从理论上推导了常用离散窗谱函数的能量重心就是坐标原点 ,由此得到了能量重心法校正频率和相位的公式。误差分析和仿真计算表明 :与其它校正方法相比 ,此方法能对多段平均功率谱直接进行校正 ,算法简单 ,计算速度快 ,负频率成分和间隔较近的多频率成分产生的干涉现象所带来的误差对精度的影响小 ,校正方法适用于各种对称窗函数 ,解决了三点卷积幅值校正法不能校正信号频率和相位的缺点。在工程应用中 ,对噪声小的信号 ,推荐加 Hanning窗 n=1(三点卷积法 )的方法进行校正 ,频率间隔大于等于 4个频率分辨率的信号校正后的幅值误差小于 1% ,频率误差小于 0 .0 1个频率分辨率 ,相位误差小于 5度 ;这种方法不适用于频率过于密集的分析场合或连续谱。

基于Welch谱估计和能量重心法的多普勒速度测量

在内弹道雷达测速的工程应用背景下,针对多普勒信号处理中时域法测量精度低和时-频域法处理计算量大的问题,提出了一种基于Welch功率谱估计和能量重心法的多普勒速度测量方法。在分析其基本数学原理的基础上,进行了该测量算法的计算机仿真和误差分析。仿真结果表明:在Welch功率谱分析的基础上,先利用改进的能量重心法进行多普勒频率测量,再根据多普勒原理完成运动目标的速度计算,无论有无噪声的干扰都可以达到比较高的测速精度。

能量重心法的改进FFT算法分析及应用研究

研究噪声引起的谱线定位错误对能量重心法校正精度的影响。为了提高频率校正精度,在分析能量重心法理论和现有谱线选择方法的基础上,提出了一种减少谱线定位错误率的改进FFT校正算法。该算法在D. Macleod法基础上,利用谱线间的相位差确定谱线,减少了谱线定位错误。最后给出了通用的频率校正公式。仿真结果表明,改进算法谱线定位错误率低,抗噪性强,高斯白噪声条件下进行频率估计时较其他方法具有更小的均方根误差。在模拟井下套管的管道长度检测应用中进一步表明,改进方法具有更高的校正精度,有效地减少了长度测量误差。

能量重心法在机载选呼系统解码中的应用

为提高机载选呼系统解码正确率,提出了基于能量重心法的机载选呼解码算法。通过能量重心法校正选呼信号频率及幅值的估值,降低频谱泄露及栅栏效应的影响,并设计解码状态机完成解码过程。通过对高噪声环境下的仿真和某型飞机实验室试验验证算法有效性和实用性,结果表明所提出算法连续长时间试验均成功解码,且频率估计值与理论值基本无误差,幅度值误差低于10%,因此基于能量重心的解码算法适用于机载选择呼叫系统。

基于能量重心法和动态加窗谐波分析法介损计算

在实际应用中,谐波分析法由于受到频谱泄漏和栅栏效应的影响往往会产生很大误差。为了减小谐波分析法的计算误差,提高测量精度,同时考虑处理器的运算能力。提出了一种适用于谐波分析法的介损高精度估算算法。该算法首先对信号进行加Hanning窗的FFT变换后,然后采用能量重心法进行校正。同时使用动态加窗算法对介损角进行了进一步修正,该算法是通过跟随电网的频率波动而动态调节加窗长度,从而使采样更接近整周期采样。经过理论推导和仿真计算,并与其它的改进谐波法进行对比,表明该方法较之前的算法的精度进一步提高,且计算量小,易于工程实际应用。

基于能量重心定位的水下防护薄板结构撞击识别方法

为弥补传统能量重心定位方法的不足,综合考虑薄板结构上孔的非对称分布,创造性地提出一种基于加权能量重心定位的撞击识别方法。通过有限元模拟验证该方法的有效性和准确性,结果表明,该方法能快速而准确地对非对称、非连续薄板结构的撞击位置和撞击应力进行识别判定。研究成果可为结构撞击识别方法的改进优化提供理论支持,为工程中复杂结构的撞击监测和识别提供技术支撑。

基于Hilbert能量重心法的轴承状态识别方法研究

状态识别是机械系统状态监测中重要的一环,而信号的特征提取又是其中的重要一步。时域中特征中有幅值、峰-峰值等,频域中有各阶频率幅值等,上述指标各有其优缺点。时频分析中,局域波利用了希尔伯特变换的瞬时频率的概念,使得它在信号的时频表示方面得心应手。本文以轴承在10Hz、15Hz、25Hz下正常、内环故障、外环故障为例利用希尔伯特能量重心值为特征来对希尔伯特能量重心进行研究和验证。

能量重心校正法在提高激光多普勒测速精度中的应用

多普勒效应可以用于激光雷达对目标速度的探测,在处理探测信号的频谱时,由于栅栏效应的存在,会导致离散多普勒频谱和真实速度之间的偏差。在雷达测速系统中运用能量重心校正算法来对离散频率进行校正,从而达到提高测速精度的目的。实验结果表明,该雷达测速系统的探测精度优于厘米每秒量级。

基于快速傅里叶变换和能量重心联合算法的法布里-珀罗腔长解调方法

在基于快速傅里叶变换的光纤法布里-珀罗传感器解调方法的理论分析基础上,引入了离散频谱能量重心校正方法,改进了FFT算法。仿真结果表明该联合算法解调值与真实值一致性较好。并通过实验加载0~10 Mpa的油压,对压力和解调得到的传感器腔长数据进行拟合,并将拟合得到的曲线与参考值比较,相对误差为0.003%。实验结果表明,FFT与能量重心联合解调方法可以得到较高的精度。

基于莫尔条纹的全周转角精密测量方法

由于将莫尔条纹图进行快速傅里叶变换时会导致频谱泄露,导致无法实现360°的全周精确测量,因此提出基于莫尔条纹的全周转角测量方法并搭建转角测量系统。以1°为步距,利用CMOS相机采集不同宽度的莫尔条纹图像,采用快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)对条纹进行处理,得到光栅频谱信息。同时采用汉宁窗能量重心校正算法(Hanning-window energy centrobaric method,HnWECM)校正频谱,得到莫尔条纹图像表征转角的真实有效信息,实现全周精确测量。实验结果表明,该系统可快速精准地实现转角的全周测量,测量范围广,最大误差率为0.2433%。

基于CR下界无偏能量估计的高炉料面点云锐化成像

高炉雷达获取的料面信息是钢铁冶炼中布料控制的重要参数.但高炉内部环境复杂,料面具有非均匀流态化特性,传统信号处理方法难以准确稳定提取料面有效信息,会导致高炉布料误操作.本文借鉴遥感SAR雷达成像原理,设计了工业SAR扫描式雷达,多倍增加料面采样点密度,提出一种新的料面点云锐化成像算法.分析了高炉雷达料面回波信号干扰信号特征,从图像处理角度,设计多级滤波器对2D频谱图进行去噪处理分离出一条带状的料面回波信号区域.对料面距离估计问题,基于克拉美罗下界(Cramer-Rao lower bound,CRLB)提出一种先加权采样锐化料带峰脊再利用能量重心法估测料面距离频率的方法,生成3D料面点云模型,并利用CRLB评价本文算法性能.在恶劣条件下,实测高炉雷达料面回波信号的点云成像验证显示,本文方法优于传统寻峰法,能有效处理低信噪比信号,准确提取料面有效信息.同时料面距离频率估计精度更高,且相较于其他方法频率估计误差更接近CRLB下界.

一种稳健的离散频谱校正方法

该文提出了一种适用于连续波雷达测速的、稳健的离散频谱校正方法,即三角形法。该方法具有原理简单、计算量小、易于实现、校正精度高等优点。该文介绍了三角形法频谱校正的原理,分析了三角形法校正效果随信噪比以及参与校正的谱线根数变化情况,并给出了仿真结果。最后将三角形法和能量重心法进行了对比,得出了三角形法受信噪比变化影响较小的结论。

无转速计的旋转机械Vold-Kalman阶比跟踪研究

结合旋转机械升降速阶段振动信号的特点,提出一种无转速计的旋转机械Vold-Kalman阶比跟踪方法。该方法利用能量重心法对振动信号进行频谱校正,估计瞬时频率,获得参考轴转速信号,再对振动信号进行Vold-Kalman阶比跟踪,提取阶比分量。与需要转速计的经典Vold-Kalman阶比跟踪方法相比,该方法无需鉴相装置,完全用软件方式实现,算法精度高。仿真和应用实例分析结果表明此方法能够在时域中准确地提取幅值和频率变化的阶比分量。

基于频谱校正理论的阶比跟踪分析

传统阶比分析必须在获得参考转速的前提下才能进行,这就使得某些不便安装转速计的情况无法应用阶比分析。而且对于已经采集得到的信号,也会因为缺少转速信号而无法进行阶比分析。为了解决这一问题,结合瞬时频率估计理论和离散频谱校正方法中的能量重心法,提出一种无须转速测量的阶比跟踪分析算法。这种方法利用能量重心法进行瞬时频率和幅值校正,可在精确提取参考转速的同时,一次提取出分析各阶次的幅值;算法简单,计算量相对较小,频率分辨率能自适应地变化,且分析精度受频率分辨率的影响较小;而且简化测试设备,降低测试成本。仿真和试验结果表明该方法的有效性和实用性,将进一步扩大阶比跟踪分析的应用范围。

一种检测铁路2FSK信号频率的新方法

为实时高精度获取铁道二进制频移键控信号的上、下边频和基带低频信息,提出一种可兼容国产制式和法国UM71制式的频率检测新方法.该方法将自相关解调技术、FFT技术、能量重心频谱校正技术有机结合起来,算法简单且计算复杂度低,在FFT长度选为256时,频率测量结果即可符合技术要求,具有较高应用价值.