利用加窗FFT和IFFT实现Hilbert变换

电力系统无功功率测量中,Hilbert变换方法应用较为广泛。传统的基于DFT和IDFT的Hilbert变换法计算时间长,实时性差且精度有待进一步提高。文中提出一种基于加窗FFT和IFFT的Hilbert变换新方法,具体实现过程为:对原始信号加窗;将加窗信号累加到一个周期并进行FFT运算,得到信号各次谐波参数;对处理后的谐波参数进行IFFT运算并将结果周期延拓,实现信号的90°相移。相对于传统方法,新方法计算量小且精度更高。理论推导表明,对于单周期采样64点的信号,改进算法节省时间量约为63%。将改进算法应用于工程实践,结果进一步验证了其快速性和准确性。

基于FFT插值的Keystone变换实现方法

Keystone变换(KT)是一种经典的雷达目标距离走动校正工具。针对现有实现方法计算复杂度高、抗噪效能不够理想的问题,提出基于快速傅里叶变换(FFT)插值的KT实现方法,先将慢时间回波转换至频域,再通过频域补零、快速傅里叶逆变换(IFFT)、时域抽取等操作,计算尺度化回波,完成KT去耦合。仿真结果表明,所提方法抗噪效能优于现有几种KT实现方法,且计算复杂度明显更低。

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。

基于FFT和Masking的实时语音通话降噪算法

针对语音通话质量的提升问题,提出一种基于快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)和Masking技术的实时语音通话降噪算法。首先,提出一个实时语音通话降噪的基本框架,并研究了帧分割、窗函数处理及FFT的数学原理。其次,阐述了基于人耳听觉特性的Masking方法及其在频域中的应用。最后,通过逆快速傅里叶变换(Inverse Fast Fourier Transform,IFFT)将信号转换回时域,并进行实验分析。实验结果表明,该降噪算法可以有效改善语音的清晰度和整体感知质量。

基于小波变换的谐波检测和定位方法研究

电力系统谐波和间谐波的实时精确检测是谐波评估和治理的前提和基础。本文针对瞬态谐波检测和谐波定位问题,将FFT和小波分析方法的效果进行了对比。由分析结果可知,FFT方法能够有效检测出电力系统稳态谐波分量,但是对瞬态谐波分量不敏感,且无法定位谐波发生时间,小波变换方法能够检测出稳态和瞬态谐波分量,并能对谐波起止时间准确定位,但是存在频率混叠缺陷。

应用于超宽带系统中的低功耗、高速FFT/IFFT处理器设计

设计了一种应用于超宽带(UWB)无线通信系统中的FFT/IFFT处理器。采用8×8×2混合基算法进行FFT运算,实现了2路64点或者1路128点FFT功能,并为该算法提出了一种新型的8路并行反馈结构。该结构提高了处理器的数据吞吐率,降低了芯片功耗。为了减少处理器中的乘法数目,提高时序性能,提出了改进型移位加算法。设计的FFT/IFFT处理器采用SMIC 0.13μm CMOS工艺制造,芯片的核心面积为1.44mm2。测试结果表明,该芯片最高数据吞吐率到达1Gsample/s,在典型的工作频率500Msample/s下,芯片功耗为39.6mW。与现有同类型FFT芯片相比,该芯片面积缩小了40%,功耗减少了45%。

基于FPGA的高速浮点FFT/IFFT处理器设计与实现

设计一种基于FPGA的改进的并行FFT/IFFT蝶形运算结构.该结构采用按时间抽选的FFT基-2蝶形算法对IEEE单精度浮点数构成的复数进行8路并行处理.利用Xilinx ISE13.1软件完成FFT/IFFT处理器的设计,并在Virtex6硬件平台上进行验证.结果表明,利用这种8路并行结构设计的FFT/IFFT处理器可在合理利用硬件资源的同时提高运算速度及精度.

FFT和小波变换在信号降噪中的应用

信号降噪是指滤除信号的高频噪声从而使信号尽量接近真实值,这是信号处理的关键环节。在分析FFT和小波变换的基础上,采用这两种方法对加入随机噪声的信号进行降噪处理,并在M ATLAB平台上仿真实现。用基于信号降噪的两大准则对两种降噪结果进行分析,表明小波变换在该信号的降噪处理中有明显的优势。

并行数据FFT/IFFT处理器的设计

针对采用快速傅里叶变换(FFT)技术的多种应用场合,在分析基-2及基-4按时域抽取Cooley-Turkey算法特点的基础上,提出一种高性能FFT/IFFT处理器的硬件设计架构.通过改进基-4蝶形单元,可进行形如2的幂次方点数的FFT/IFFT运算.该结构能够并行地从4个存储器中读取蝶形运算所需操作数.仿真结果表明,该结构可以运用于对面积和速度要求较高的应用场合.

FFT和Hough变换在织物纹理方向检测上的应用

针对人工测量织物纹理方向的方法存在自动化程度低、精度不高的缺点,提出基于快速傅里叶变换和Hough变换的自动检测和识别织物经向、纬向、斜纹斜向的方法。对织物图像进行二值化处理,对二值化后的织物图像进行快速傅里叶变换得到功率谱图,对功率谱图的二值图像进行Hough变换,从而检测出织物纹理方向。通过对同一试样的不同放置方式进行测试,证明该方法对织物放置方式无特殊要求,仅需确保试样平摊在光滑台面上不受任何张力;将该方法与人工测试结果作对比,证明该方法具有高精度、高自动化的优点。

FFT和小波变换在电力系统谐波测量中的应用

为满足测量要求,改进了FFT算法,并针对其无法调和的时域性和频域性矛盾的缺陷,讨论了小波变换的特性。仿真结果表明,FFT改进后频率、相位、幅值的测量精度提高,而小波变换克服了FFT不能时域局部化的缺点,能在时域、频域内揭示信号特征,较好达到了测量要求。

基于小波变换与FFT算法的电能质量信号分析

提出了一种基于小波变换和FFT相结合分析电能质量信号的方法.用小波变换检测电能质量信号的间断点,对由间断点分段得到的信号用FFT进行频谱分析,并进行了计算机仿真,取得了较满意的结果.

基于802.11a的FFT/IFFT处理器设计

设计了一种应用于802.11a的64点FFT/IFFT处理器.采用单蝶形4路并行结构,提出了4路并行无冲突地址产生方法,有效地提高了吞吐率,完成64点FFT/IFFT运算只需63个时钟周期.提出的RAM双乒乓结构实现了对输入和输出均为连续数据流的缓存处理.不仅能实现64点FFT和IFFT,而且位宽可以根据系统任意配置.为了提高数据运算的精度,设计采用了块浮点算法,实现了精度与资源的折中.16位位宽时,在HJTC 0.18μmCMOS工艺下综合,内核面积为:0.626 7 mm2,芯片面积为:1.35 mm×1.27 mm,最高工作频率可达300 MHz,功耗为126.17 mW.

ZFFT与Chirp-Z变换细化选带的频谱分析对比

在细化选带频谱分析中,复调制细化方法(ZFFT)和线性调频Z变换方法(Ch irp-Z变换)是常用的两种方法。通过理论分析和仿真计算,对两者在算法、特点和误差方面进行对比分析表明:对于单频率和谱线干涉不严重的多频率谐波成分,使用FFT后进行校正,或者使用CZT细化分析,均能得到高精度的频率、幅值和相位,不必使用ZFFT;对于发生严重干涉现象的密集多频率谐波成分,ZFFT通过增大细化倍数后重采样,把干涉的各频率成分分离后进行校正可获得高精度的信号参数,但CZT只是把细化分析频带局部放大,无法消除干涉影响,提高频率分辨率也无法分离出信号的真实频率成分。通过增大采样点数,减少干涉产生的误差,CZT可以获得较高精度的信号参数,但却大大增加了运算时间。

基于傅里叶变换光谱技术的Zoom-FFT算法研究

在分析经典的Zoom-FFT算法基础上,提出一种基于傅里叶变换光谱技术的Zoom-FFT算法,用matlab仿真常规FFT算法和Zoom-FFT算法,对不同采样步长的干涉条纹进行数据处理,通过反演出的光谱曲线图和原始光谱曲线图可以看出:采样步长小于20μm时,FFT和Zoom-FFT算法都可以反演出光谱;而当采样步长大于20μm且小于33.3μm时,FFT算法未能反演出光谱,而Zoom-FFT算法仍然可以反演出光谱。

基于FFT的近场-口径场变换方法

本文提出的近场 -口径场变换方法基于探头与被测天线 (AUT)的耦合方程 ,由Fourier变换求出 AUT发射场的平面波谱的切向分量 ,然后由 Fourier反变换求出被测天线口径场的切向分量 ,从而达到诊断天线口径场幅相分布的目的。口径场变换中的大部分计算采用 FFT算法 ,并且引入空间域的重构法 ,数值精度好 ,数据处理效率高 ,可以达到任意的诊断分辨率。通过数值模拟和诊断实验 ,说明了该方法的正确性和工程实用性。

FFT谱连续细化分析的富里叶变换法

本文提出了利用富里叶交换对ＦＦＴ谱的局部进行细化分析的方法．在细化频谱分析时，可以得到某个主要频率成份频率、幅值、相位的精确值，极大地提高了频率分辨力，对瞬态及恒定采样长度信号的频率细化分析十分有效。

利用FFT实现图像的快速高质量旋转变换

提出了一种快速高质量的图像旋转方法 ,即使用快速傅里叶变换来实现图像的旋转 .该方法将旋转分成三步来实现 ,每一步使用一维的FFT变换对图像进行重采样来实现 ,将图像旋转中几何位置变换和灰度插值合二为一 ,不需要另外的插值运算 .理论分析和实验结果表明 ,与以往的算法相比 。

基于dq变换、小波变换及FFT的电能质量扰动识别

利用dq变换有效值波形特征、小波变换和FFT对7种电能质量扰动信号进行分层次识别并求其取特征参数。首先根据扰动信号电压有效值的分布特性将扰动分为两类:电压暂降、暂升和中断为第1类:谐波、瞬态脉冲、低频振荡、电压波动为第2类。然后对第2类扰动进行小波多分辨率分析,由高频系数特征识别出瞬态脉冲和低频振荡,通过过零点个数将两者区分。最后再对小波变换后高频系数呈现相似分布的谐波和电压波动进行FFT变换,用频谱特性进行识别。该方法不仅能够有效识别扰动类型,同时还能够求出电压暂降等扰动的起止时刻和幅值,瞬态脉冲和低频振荡的峰值、峰值时刻等特征参数。仿真实验结果表明了该方法的有效性。

用FFT和IFFT计算圆度误差

简要分析了利用圆度仪测量国度误差的原理和评定方法，指出消偏和滤波是圆度误差数据处理过程中的关键问题。提出了用快速富里叶变换及反变换计算圆度误差的方法，给出了计算过程并进行了实验验证．该方法的主要特点在于统一了测量概念，为提高测量效率和简化仪器设计奠定了基础。