基于匹配滤波器组与AR谱估计联合的目标检测

针对水下高速运动小目标探测问题,提出一种使用主被动检测技术相结合的方法。使用匹配滤波器组与AR模型功率谱估计相结合的检测方法,首先指出目标回波在经过匹配滤波后存在单频分量,进一步对存在的单频分量利用AR模型谱估计方法进行检测,最后给出仿真的ROC曲线。通过仿真分析可以看出,该方法与一般的匹配滤波相比可以实现更低信噪比下的检测。

基于AR谱估计和插值FFT的间谐波检测方法

现有插值FFT算法是由已知仿真信号频率成分附近的谱线来修正FFT的结果,而实际信号的间谐波和谐波分布往往无法事先确定,这将给插值修正带来不便。提出AR模型谱估计与双峰谱线修正算法相结合的间谐波检测方法。根据信号的AR谱分布进行插值修正,同时提出由谱估计确定B lackm an-Harris窗插值修正所需最小数据长度的方法,并采用多项式逼近的方法导出B lackm an-Harris窗插值算法的简单修正公式,在减少FFT计算量的同时保证了结果的高精度。仿真结果表明了该方法的有效性。

Burg法AR谱估计图像滤波分析与实现

首先分析现代谱估计的参数模型方法、AR谱估计模型方法和Burg法AR模型参数提取方法,然后用VisualStudioC#.NET编程实现Burg法AR谱估计图像滤波,最后提供滤波前后对照图并对结果进行讨论.

基于AR谱估计的软土密实度瞬态锤击测试信号分析

在室内试验的基础上,提出了基于AR谱估计的土密实度瞬态锤击测试信号的分析方法,以及根据模型的阶数同信号的主峰频率之间的关系来确定模型阶次的方法.对土密实度瞬态锤击测试信号的AR谱分析结果表明,在含水量基本一致的情况下,随着试样的干密度的增大,信号的主峰频率呈增大的趋势;在干密度基本一致的情况下,随着试样含水量的增大,信号的主峰频率呈减小的趋势,证明了利用瞬态锤击测试法对软土密实度进行测试的思路是可行的.

基于AR谱估计和频谱分析的间谐波检测方法

自回归(Autoregressive,AR)谱估计方法频率分辨率高,但不易对间谐波幅值和相位实现精确计算;基于DFT的频谱分析方法能在辨识出各分量频率的基础上计算得到高精度的间谐波参数,但频率分辨率低。为此提出了一种结合这2种方法优势的算法来检测间谐波。首先采用基于最优窗加权修正的Burg算法估计出信号所含分量的大致频率,然后结合软件同步采样后的FFT频谱来分析计算各分量参数。同步采样时基波和谐波无泄漏,可以根据同步采样FFT谱线中只与间谐波有关的谱线来计算间谐波,此时间谐波谱线之间的相互干扰可通过利用间谐波谱线求解与间谐波参数有关的方程组来克服。最后对间谐波所靠近的基波和谐波谱线进行修正,就能保证谐波和间谐波参数精度都较高。实验证明,这种基于AR谱估计和频谱分析的间谐波检测方法能在分辨率和精度上得到兼顾。

基于阶比分析与AR谱估计的发动机故障特征提取

提出了一种基于阶比分析和AR谱估计相结合的发动机故障诊断方法。在发动机急加速过程中拾取油底壳振动信号,将等时间间隔采样所得的非稳态信号按等角度间隔重采样,得到角域中的稳态信号,再进行AR谱估计,得到阶比AR谱。最后进行阶比带的谱幅值累加。结果表明,某些阶比带的谱幅累加值分别更明显地反映发动机曲轴轴承和连杆轴承的磨损故障特征。

AR谱估计的谱线分辨力

本文就ＡＲ谱估计在应用中比较突出的谱线分辨力问题，从理论上作了分析。单个正弦波的谱线宽度和阶数Ｍ的平方及信噪比α的乘积成反比。对于含有多个正弦波的噪声信号，各个频率的谱线之间是互相耦合的，其耦合程度和自回归阶数Ｍ及信噪比α有关。提高谱线分辨力的有效途径是提高自回归阶数Ｍ。

AR谱估计在异步电机故障诊断中的应用

目前,在异步电机轻载和小转差率(0.005～0.02)时,转子断条故障的诊断还没有行之有效的方法。本文在分析大量文献和试验的基础上,提出用BURG算法的AR谱估计方法来诊断异步电机转子断条故障。该方法和经典谱估计相比,由于其对数据和自相关函数进行了有效的外推,故频率分辨率有显著的提高。在异步电机轻载和小转差率情况下,利用该方法对转子断条故障进行诊断,取得了较好的效果。

基于a参数平均的AR谱估计在心率变异性研究中的应用

利用 a参数平均的 AR估计法分析研究心率变异性信号的 AR谱。分析结果表明 ,这种方法 (特别是在低信噪比场合 )能够明显改善了 HRV信号 AR谱的测频性能。

AR谱估计法在感应测井中的应用

应用AR谱估计法求取感应测井的纵向传递函数,可用于感应测井数据反褶积校正。在地层电导率分布统计模型的基础上,确定感应测井传递函数的两个约束条件是,H(0)=1和H(f)=H(-f)。文中应用不同地区的两口井的感应测井数据,采用AR谱估计法估算其感应测井传递函数,再同共轭梯度法进行反褶积校正。把校正后的数据,与油基泥浆岩心数据、七侧向测井数据、原始的感应测井数据进行对比,表明校正明显地提高了分辨率。校正前后感应数据的散点图的对比也说明校正使感应测井数据在数值上更接近岩心数据。

AR谱估计及其在气象资料分析中的应用

本文首先介绍了AR谱估计的Marple算法和Burg算法的主要原理以及它们的特点。通过模拟数据的分析,表明AR谱估计比经典的常用语估计具有更高的分辨卒。最后用该技术分析了乌鲁木齐地区近40年来的降水资料,从中分辨出降水量有近11年、6.5年、4年及3年的长周期和近1年及半年的短周期。

基于AR模型谱估计的调制方式自动识别算法

使用现代谱估计技术估计出平滑的调制信号功率谱,从信号的功率谱和信号平方的功率谱中提取出谱峰个数和谱峰的峰态量两个特征参数.在不需要先验知识的情况下,可对常用的MPSK和MFSK信号进行自动识别.仿真结果表明,两个新特征值在信噪比较低时(-2 dB)仍然能有较高的识别率.

脉冲噪声环境下基于相关熵的AR模型α谱估计方法

在高脉冲水平条件下,基于分数低阶统计量的α谱估计方法对脉冲噪声变得敏感,并且分数阶参数值的选取影响估计精度,其性能会出现不同程度的下降。根据信号的相关熵函数对非高斯噪声不敏感的特点,提出了一种基于相关熵的模型α谱估计方法。仿真结果显示,在相同混合信噪比条件下,所提方法具有无需预设分数阶参数值和顽健性强的特点,特别在高脉冲水平噪声下相比其他方法频率分辨能力更具优势。

基于AR谱的频率估计改进方法

在振动信号测量中,为了提高AR谱估计器频率估计的精度,提出一种基于AR谱估计的频率估计改进方法。通过在测量过程中调整采样频率,达到提高频率估计精度的目的。仿真实验结果说明,该方法简单、有效,有工业应用的前景。

基于EMD-AR谱频带能量特征的故障特征提取方法研究

通过将经验模态分解(EMD)和AR功率谱参数估计模型相结合,提出一种基于EMD-AR谱估计提取频带能量特征的方法。对振动信号进行经验模态分解,并将分解后能量占比较大的前几组固有模态函数分别进行AR谱估计得到EMD-AR谱曲线;按照频带对EMD-AR谱曲线分段并分别对每一段的能量进行求和,归一化后作为特征值。搭建齿轮箱故障试验平台,采集振动信号进行EMD-AR谱频带能量特征提取,并将所得特征值输入到SVM中进行训练和诊断。结果表明:该特征提取方法结合SVM所得到的故障诊断模型具有较高的识别准确率,能够有效、准确地进行诊断识别。

参数化双谱估计在中医脉象信号识别中的应用

采用AR模型参数化双谱估计法对15例吸毒者和15例正常人的脉象信号进行了参数化双谱估计,在得到每一例脉搏波的归一化双谱幅值对角切片后,应用K-L变换得到30个样本特征矢量,利用这些特征矢量和BP神经网络对两类脉象数据进行分类,得到平均的正确识别率高达96.7%,研究结果表明应用双谱对角切片作为脉象信号特征矢量,利用BP神经网络对海洛因吸毒者和正常人的脉象信号进行分类,具有很高的识别率。

海杂波AR谱多重分形特性及微弱目标检测方法

该文研究了海杂波功率谱的多重分形特性。为了克服频谱傅里叶分析的缺点,用现代谱估计的方法来计算海杂波的功率谱。AR模型是一个线性预测模型,它通过序列的自相关函数矩阵来估计功率谱,并且具有更精确的频谱分辨率。该文主要分析基于AR谱估计的海杂波功率谱的多重分形特性,以及在微弱目标检测中的应用。首先,以分数布朗运动(FBM)模型为例,证明其功率谱具有多重分形特性。其次,根据X波段雷达的实测海杂波数据,通过多重去趋势分析法(MF-DFA)验证了海杂波AR谱的多重分形特性。最后,分析了海杂波AR谱的广义Hurst指数以及影响参数,并提出一种基于局部AR谱广义Hurst指数的目标检测方法。实验结果表明,该种检测方法具有海杂波背景下微弱目标检测的能力。与现有的分形检测方法和传统的CFAR检测方法对比,该算法在低信杂比情况下具有较好的检测性能。

基于AR模型的直升机桨叶模态的识别方法有效性研究

采用基于AR(自回归)模型的功率谱估计方法的频域分解法,研究旋转桨叶的模态识别效果。利用仿真信号,研究基于AR模型谱估计的频域分解法对密集模态的识别效果,并与采用一些常规频域分解法求功率谱的识别结果进行仿真比较,最后利用旋转梁模型进行试验,验证这种方法对识别旋转桨叶模态的有效性。结果表明,识别结果较为理想,对桨叶模态分析具有一定实用价值。

指数函数型过程信号的统—AR模型

为了把描述过程信号的三种方法:AR谱估计法、prony方法、pisarenko方法归纳在一个理论模型下.通过对指数函数型复数过程信号的建模研究,得出了一个统一的方程组,即统一的AR模型.由该模型出发,经过预测分析、无衰减正弦过程参数估计和定价讨论后可知:在不同的条件下,此理论模型可分别导出AR谱估计法,无衰减信号的prony谱估计方法和pisarenko方法.

炭阳极气泡振动信号的谱分析与阳极效应预报

本文提出一种新的阳极效应预报方法 ,该方法根据故障检测原理 ,采用谱估计和时频分析等现代信号理论 ,可对阳极效应有效地进行预报 ,不仅可以提高铝的产量和质量 ,而且对节能和保证整个电解系列平稳安全生产 。