分数阶Fourier变换在多分量信号谱图分析中的应用

作为时频分析方法的一种,谱图对多分量信号分析时受交叉项影响,特别是当信号相隔很近时尤为严重,而且频率分辨率会受影响。给出了结合分数阶Fourier变换(FrFT)对多分量信号进行谱图分析的方法。首先利用分数阶二阶矩极值点而找到相应的最优旋转阶数,对所给多分量信号按此阶数做分数阶Fourier变换,再在此基础上做谱图分析。仿真实例表明,该方法对初始频率、调频率很接近的多分量的chirp信号能有效识别,交叉项可得到较好的抑制。

基于快速傅里叶增强深度网络的树皮种类识别

快速且准确的树种识别为生态系统分析提供重要指导,但现有基于深度学习的方法无法满足林场实际作业需求,需要更简化、可部署的模型,为此笔者提出一种基于快速傅里叶增强深度神经网络的双分支网络。在第1个主干分支ResNet34中引入了门控通道注意力模块(GCT),以保证使用轻量模型且识别精度稳定;第2个分支利用快速傅里叶变换进行辅助监督,将树皮图像的灰度分布转换为频谱图分析图像纹理,通过辅助监督主干网络学习纹理差异性特征。本方法在3个树皮图像数据集上进行实验,其中,在23类树皮图像数据集中,准确率、预测精度和召回率3项评估指标分别达到了91.01%,89.65%和88.60%。此外,本方法显著减少了模型参数量,与原模型ResNet34相比,减少了33%的权重参数量。结果表明,该方法不仅提高了识别效率,降低了人力资源浪费,而且通过减少模型参数量,便于在各种终端设备上进行部署。

Improved Spectral Representation for Birdcall Based on Fractional Fourier Transform

A novel spectral representation based on fractional Fourier transform （FrFT） is proposed and applied to birdcall analysis. The FrFT-based spectrogram of a signal is derived and compared with its FT-based counterpart, and the spectrum gathering method is used to show the energy distribution related to the pitch frequency. The fixed transform order and adaptive orders for FrFT are tested. The fixed order can be obtained empirically or calculated according to the known chirp rate. The adaptive optimal orders are determined by using ambiguity function. Experimental results with birdcalls show that the FrFT-based spectrogram with an optimal transform order has higher resolution than its STFT-based counterpart, and the better performance can be achieved if adaptive orders are used.

基于生成对抗网络的数字音频信号多声道增强方法

基于生成对抗网络的数字音频信号多声道增强方法,提升数字音频清晰度、降低噪声对其的干扰。以结合傅里叶的双边语谱图滤波算法初步实现数字音频多声道信号去噪;构建基于对抗神经网络的数字音频信号多声道增强模型,将去噪后的数字音频多声道信号作为该模型的输入数据,输出增强的多声道数字音频信号,完成数字音频信号多声道增强。实验结果表明:该方法增强后的数字音频信号传输效果较好,同时信噪比和音频客观评判基准较高,且去噪后语谱图中噪点以及模糊区较少,能够有效去除信号中的噪声,提升数字音频信号质量。

一种改进的基于FrFT的SAR运动目标检测与成像方法

针对传统的基于FrFT的SAR地面运动目标检测方法的不足,该文结合分数阶Fourier域滤波、重排谱图以及CLEAN思想,提出了一种改进的方法。该方法能够以较高精度估计目标的多普勒起始频率和中心频率,并能分辨在时频平面位于同一直线的多个目标。最后给出了FrFT数值计算结果与有量纲的多普勒参数之间的转换公式。仿真结果表明了该方法的有效性。

基于短时傅里叶变换的纺织材料纤维取向度测量方法

为了更准确地表征纺织材料的纤维取向分布,基于纺织材料纤维扫描电镜(SEM)图像,提出了一种利用短时傅里叶变换的纺织材料纤维取向度测量方法.把纤维图像看作总体非平稳、局部平稳的信号,首先通过对纤维图像加窗并使窗口平移覆盖整个时域,实现纤维图像的短时傅里叶变换;然后选取频谱图中的感兴趣区域;接着统计频谱图中感兴趣区域沿不同方向角的能量并找出每个子块中纤维的主方向;最后对所有子块的主方向进行统计得到纺织材料纤维取向度.对4个样品的测试结果表明:使用本文方法得到的测量结果与传统的FFT方法测量结果相比较,90°方向和180°方向的纤维比例平均分别减少14.75%和15.25%,说明本文方法能有效减少边界效应,更准确地表征纺织材料纤维的取向度.

分数域反褶积Gabor谱图地震信号谱分解

应用Gabor谱图可以将地震信号映射到二维时频域,可提供地震信号的频率随时间的变化规律。然而Gabor谱图的分辨率受到海森堡不确定原理的限制,时频分辨率较低。为此,本文将分数域自适应的最优窗函数引入Gabor谱图,得到分数域Gabor谱图。为了提高分数域Gabor谱图的时频分辨率,将自适应最优窗函数的Wigner-Ville分布(WVD)作为点扩散函数(PSF),再由分数域Gabor谱图和PSF做反褶积得到分数域反褶积Gabor谱图,同时给出了反褶积分数域Gabor谱图的计算方法和计算复杂度分析。测试信号和实际地震信号的谱分解结果都证明了分数域反褶积Gabor谱图在提高信号时频分辨率方面的优势。

语谱图二次傅里叶变换特定人二字汉语词汇识别

以语音信号的语谱图作为处理对象,提出了基于语谱图二次傅里叶变换对特定人二字词汇识别的方法.首先对语谱图二次傅里叶变换频域图的图像意义以及相应的语音特性表征进行了详细剖析;然后对语谱图频域图像进行二进宽度行投影,将投影值作为语音识别特征值,以支持向量机为分类器,进行特定人二字词汇语音整体识别.采用1 000个语音样本进行了仿真实验.结果表明,该方法正确识别率可达到92.4%,为汉语词汇整体识别提供了新的思路.

面向沉底目标的分数阶傅里叶变换谱重排回波时频处理

基于谱重排原理,在混响限条件下,根据工程需要讨论Wigner-Ville、短时傅里叶变换(STFT)和分数阶傅里叶变换(FrFT)3种谱重排下目标宽带回波时频特征的表征过程。用二维FrFT重排谱表征目标回波,在此基础上设计时频匹配检测器。研究结果表明:FrFT谱重排有利于表征沉底目标回波时频局部化特征,且在一定程度上抑制混响,提高二类目标回波在时频面的能量集聚性,便于设计二维匹配检测器,提高水下目标检测性能。

语谱图傅里叶变换的二字汉语词汇语音识别

以语音信号的语谱图作为处理对象,提出一种基于宽窄带语谱图傅里叶变换频域图像二进宽度分带投影特征融合的二字汉语词汇语音识别算法。首先,对宽窄语谱图傅里叶变换频域图的图像意义以及相应的语音特性进行分析;然后,分别对宽窄带语谱图频域图像进行二进宽度分带列投影和行投影,将投影值作为语音识别的第一个特征参数集合和第二个特征参数集合,将以上两个特征集进行特征融合作为二字词汇语音识别的特征量,以支持向量机为分类器实现二字汉语词汇语音识别。实验结果表明,该方法对特定人二字汉语词汇语音的识别率可达96.8%,对非特定人二字汉语词汇语音的识别率可达98.8%,为解决汉语词汇整体语音识别提供了一种新的思路。

基于反褶积短时傅里叶变换的薄储层流体识别——以元坝为例

元坝地区长兴组台地边缘礁滩相储层油气资源潜力巨大,礁后滩储层厚度薄,气水识别是该区的勘探难点之一。低频伴影是进行流体识别的有效方法,但对薄储层进行流体识别难度巨大。为此,引入了反褶积短时傅立叶变换。相较于传统时频分析方法有更高的时间分辨率和频率分辨率。由于该方法利用了信号短时傅里叶变换,在理论模型和实际数据分析中发现同一地震剖面取不同时窗时其"低频阴影"油气检测结果存在很大差异。为此,通过建立模型以及实际地震数据实验,得到了最佳时间和频率分辨率的地震主频与时窗组合关系式。在此基础上可进行高分辨的低频伴影分析。实例应用表明该方法效果明显。

联合时频分析应用于局部放电信号处理的研究

将短时傅立叶变换谱、Wigner分布及 Gabor谱等 3种联合时频分析方法应用于离散时间域 ,分析并处理了油中沿面放电波形。结果表明 ,时频分析方法可以较好地描述局部放电信号频谱的时变特性。其中 ,Gabor谱不仅在时频域具有和 Wigner分布相同的高分辨率 ,优于短时傅里叶变换谱 ,而且能有效地消除 Wigner分布中交叉干扰的影响。对时频谱的分析还发现局部放电信号的频率分量可达到 GHz,为超高频和超宽频带局部放电检测的研究提供了理论依据。

基于短时傅立叶变换语言信号分析算法

文中利用基于短时傅立叶变换的频谱分析技术快速地在普通PC机上完成语音信号的实时频谱分析。使用该方法所需的编程简单,对硬件设备的要求低,易于实现。

基于短时傅里叶谱的调节阀流场扰动研究

为了解决调节阀对管道中流体的扰动问题,采用皮托管对扰动后的压力波动信号进行取压的方式,对调节阀流场扰动问题进行了研究。在考虑皮托管总压信号与流场扰动之间关系的基础上,提出了一种基于短时傅里叶变换谱的总压波动信号分析方法。另外,为了提高皮托管总压信号的应用泛化能力,对得到的皮托管总压信号进行了无量纲化处理,得到了量纲1量。同时对归一化后得到的皮托管总压波动信号进行短时傅里叶变换谱分析,得到了相同流量不同开度及相同开度不同流量下的短时傅里叶变换谱的分布特征。

精密气动液压伺服系统用于傅里叶变换光谱仪光谱测量

讨论了傅里叶变换光谱仪动镜稳定平移的重要性 ,研制了以高压无氧氮气为动力源的精密气动液压系统用于推进在研傅里叶变换光谱仪“猫眼”动镜系统 ,并在此基础之上测量了ZYGO干涉仪光源光谱图。

基于STFT谱图滑窗相消的微动杂波去除方法

微动杂波往往具有较大的多普勒展宽,会抬高噪底、湮没弱目标,造成虚警和漏检。有效去除微动杂波对提高雷达性能具有重要意义。该文利用匀速目标回波和微动杂波在短时傅里叶变换(STFT)谱图中的形态差异,提出了一种基于STFT谱图滑窗相消的微动杂波去除方法。具体地,匀速运动目标回波在STFT谱图中表现为特定频率单元上平行于时间轴的直线型能量条带,而微动杂波具有时变非平稳特性,在STFT谱图中呈现出横跨多个频率单元的时变复杂形态。将原始STFT谱图沿时间维滑窗得到新的STFT谱图,则目标回波分布在这两种谱图中的相同位置,而微动杂波在这两种谱图中的位置存在明显差异。因此将上述两种谱图相减,根据相减前后谱图中各单元的强度变化情况,即可将目标回波和微动杂波分离,达到去除微动杂波的效果。仿真和实测结果均验证了所提方法的有效性。与常见基于时频变换的L-statistics算法相比,所提方法能够在去除微动杂波的同时,较好地保留了目标回波。

基于现场可编程门阵列的语谱图显示与增强

在基于现场可编程门阵列(FPGA)的语谱分析研究与设计中,直接显示的语谱图不能够体现语谱的细节变化情况,针对这一问题,提出了一种适合FPGA实现的语谱图增强显示的方法。该方法通过非线性变换,将高灰度分辨率图像压缩为低灰度分辨率图像,能更好地体现语谱图的细微变化。由于人眼对灰度的分辨能力远低于对色彩的分辨能力,对灰度图像进行了伪彩色处理,并将结果通过视频图形阵列(VGA)方式显示。实验结果表明,通过该方法可以获得更多的语谱图所表达的视觉细节信息。

基于Matlab的藏语语音频谱仿真和分析

语谱图是语音信号处理过程中的重要参数之一,直观地反映语音信号的动态频谱特征。语谱图是将语音的时域信号转换成二维和三维图像信号的重要方法。介绍了语谱图的算法原理、关键技术和仿真流程,阐述了藏语辅音发音特征和拼读规律;采集了藏语拉萨语辅音真人录音数据、在Matlab环境下进行了预处理、分帧、加窗和语谱图的绘制;分析了频谱分布情况,提取了辅音的基音、共振峰等藏语语音参数。研究结果对藏语语音声学分析、藏语语音合成和识别的研究具有一定的参考价值。

一种适合FPGA实现的时频谱图增强算法

在基于FPGA的时频分析研究设计中,针对直接显示的时频谱图无法体现频谱细节变化的问题,提出了一种适合硬件实现的谱图增强算法.该算法以正弦信号的频谱结构为原型,选用反比例函数逼近正弦信号的频谱包络,并结合实际应用情况推导出具体的增强算法,利用该算法不仅对时频谱图的灰度级进行了压缩,而且进行了谱图增强处理.实验结果表明,此算法可有效显示出时频谱图的细节变化,与对数变换相比,具有运算量小,实时性好,适合硬件实现等特点.

基于时频表示的跳频信号分析

针对跳频信号的非平稳性 ,提出了基于时频表示的跳频信号分析方法。该方法能够有效地描绘出跳频信号的频率随时间跳变的规律 (跳频图案 ) ,具有很高的时间 -频率分辨率 ,同时能够有效抑制或减小交叉项的干扰 ,计算时可采用递归算法 ,运算量较小 ,因此能够满足跳频系统的快速分析、跟踪、测量等要求。计算机仿真验证了应用时频表示法分析跳频信号的有效性和实用性。