基于FFT的波动方程VOFFLC控制

针对复杂波动方程的无穷维特性,基于Simulink平台利用FFT(Fast Fouri-er Transform)方法将其从时域PDE(Partial Differential Equations)模型转化为频域ODE(Ordinary Differential Equation)模型,并在频域上搭建类似于集中参数的控制系统。通过FFT和成熟FDM(Finite Difference Method)模拟实验结果的对比,证明采用FFT原理模拟PDE波动方程的思路正确;在频域ODE模型上施加自适应VOFFLC闭环控制,并设计了两种控制反馈规则。其中,采用乘法法则的VOFFLC控制时,波动呈现和原有形态一致、而周期缩短和振幅减小的现象;采用减法法则的VOFFLC控制时,可以实现类似边界控制的结果,然而在空间维度上可以实现向量级控制,即实现对该维度上任意函数形状、插值函数或者散点的向量级别控制,而这是边界控制做不到的。因而,基于FFT的波动方程VOFFLC控制有进一步的研究意义和广阔的实用价值。

基于高倍过采样与加窗插值FFT的电力谐波分析

为提高谐波分析精度,分析了信号加窗引起的信噪比损失以及AD转换产生的量化误差,阐述了过采样技术提高信噪比的原理。在此基础上,提出了基于高倍过采样和加窗插值快速傅里叶变换(fast Fourier transform, FFT)的谐波分析方法。该方法充分利用AD转换器的潜力,以尽量高的采样速率进行AD采样,同时通过均值滤波避免高倍过采样引起的采样数据量激增问题。详细研究了所提谐波分析方法对信号中谐波分量幅值和相位的影响,并给出了简洁实用的谐波幅值和相位校正方法。仿真表明,所提方法可在不增加系统成本的前提下改善加窗插值FFT的抗噪声能力,提高谐波分析精度。

基于PMF-FFT的北斗B2a信号捕获算法研究

为了对北斗三号B2a信号进行快速且准确地捕获,提出了一种基于PMF-FFT的捕获算法。首先,通过建立数学模型,分析了PMF-FFT算法的特性;然后,对PMF分段长度、FFT运算点数、相关积分时间、非相干积分次数和判决门限等参数的选取进行了详细地分析;最后,利用Matlab工具对PMF-FFT捕获算法性能进行了仿真与分析,验证了算法的有效性,为算法的实现解决了首要问题。

基2-FFT输入分级截断算法在频域合成孔径超声成像中的研究

为提高超声频域成像算法的计算速度,提出一种应用于超声频域成像算法的基2-FFT输入分级截断算法。首先,借助于COMSOL多物理场仿真软件,建立钢件中含有孔缝缺陷的有限元模型进行声场仿真。仿真结果得到关于缺陷的回波信号,并通过PSM算法对频域内声场进行重建,得到成像区域的聚焦图像,和原始仿真信号的B扫图像相比效果更加直观且成像质量更好,验证了PSM算法的可行性。然后为了避免超声频域成像算法中二维傅里叶变换的冗余计算,进一步提出了支持任意非0值输入的基2-FFT输入分级截断算法。实验结果证明,基2-FFT输入分级截断算法比标准基2-FFT算法快27%,超声频域算法成像速度提高13%。

改进FFT算法在频域全聚焦超声成像中研究

针对钢块中孔洞缺陷的超声成像检测,目前普遍采用时域超声成像算法。该方法中的延时叠加过程需要进行重复、繁琐的迭代运算,无法满足高质量实时成像的需求,频域超声成像算法具有更高的成像分辨率和更快的成像速度。提出了一种针对任意非0值输入的基2-FFT输入分级截断算法,将该算法应用在频域FMC-PSM算法成像中,得到改进的FMC-PSM算法,用于钢块中孔洞缺陷检测超声成像。实验结果证明,相较于标准FMC-PSM算法,改进的频域FMC-PSM算法能够在呈现更高质量图像的同时将成像速度提高了15%,有望解决超声成像中成像质量和成像效率难以兼顾的问题。

基于DIC技术和贝叶斯FFT方法结合的结构位移监测和模态参数识别

文章基于计算机视觉技术拍摄的一系列结构振动图像,运用数字图像相关(DIC)技术获取监测节点的亚像素振动位移数据,在此基础上,采用快速贝叶斯FFT方法对被测试结构的动力模态参数进行辨识。为了验证计算机视觉结构振动测试和快速贝叶斯FFT方法相结合在结构模态参数识别中的有效性和准确性,以某实验室5.6 m跨钢桁架模型的振动视频为算例,针对结构有无构件损伤等6种不同工况条件下的振动视频数据,进行振动位移的提取,进而分析桁架不同位置处监测节点识别位移与实际位移之间产生的误差大小及其原因,并借助快速贝叶斯FFT方法,对从不同部位采集的振动视频数据进行结构动力模态参数识别结果的精确度和不确定性对比分析。实验结果表明,文章将DIC位移测量技术和贝叶斯FFT方法相结合,能够有效实现对结构动力模态参数的精准识别。

基于FFT-LSTM的抽水蓄能发电机定子匝间短路故障诊断方法

定子短路故障是抽水蓄能发电机常见的故障之一,其会对发电机的性能和安全性产生严重影响,为确保抽水蓄能发电机安全稳定运行,提出基于FFT-LSTM的抽水蓄能发电机定子短路故障诊断方法。建立抽水蓄能发电机定子绕组匝间短路故障模型,分析定子绕组匝间短路故障时,发电机定子电、磁相关状态。以抽水蓄能发电机定子绕组匝间短路故障时的三相电流信号为依据,基于磁势相等原理将三相电流变换成两相电流后,利用FFT转换定子两相电流的时域信号为频域信号,获取故障电流频谱图输入LSTM网络中进行处理,输出抽水蓄能发电机定子绕组匝间短路故障诊断结果。实验结果表明,该方法可以更好地区分抽水蓄能发电机正常与故障状态,实现抽水蓄能发电机定子绕组匝间短路故障诊断,且故障诊断的交叉熵损失低。

全相位FFT算法高精度谐波测量方法

针对电力系统精确测量谐波信号频谱特性这一技术问题,该文提出一种基于全相位FFT算法的高精度谐波测量方法。通过低漂移信号转换电路和程控滤波器对被测信号进行调理,再经高精度A/D转换器变换成数字量传至MCU进行全相位FFT变换,选择离散频谱中幅值最大的两根谱线进行校正得到信号精确测量结果。利用LTspice电路与Matlab算法协同仿真,结果表明:在输入信号为理想谐波、复杂谐波与间谐波、叠加白噪声信号的基波情况下,所提出的方法均可实现对信号频率和幅值的准确测量。在与传统FFT双谱线校正和加窗FFT双谱线校正相比,该文提出的测量方法精度更高、抗噪性更好,频谱泄漏抑制能力更强,适用于对电力信号的高精度测量。

基于Slepian和Parzen互卷积窗插值FFT的电力系统谐波分析方法

谐波是电力系统中最为突出的电能质量问题之一。谐波参数的准确估计是电力企业和用户评价电能质量的重要参考依据。目前,电网谐波参数的估计方法主要基于傅里叶变换算法,但该算法在分析和处理信号时需要对原始信号进行截断和离散化处理,会不可避免地导致频谱泄露和栅栏效应,从而严重影响电网谐波参数的准确测量。而具有优良旁瓣特性的窗函数以及插值算法可有效改善因频谱泄露和栅栏效应所带来的参数估计误差。为此,文中提出一种基于Slepian窗和Parzen窗的新型互卷积窗(slepian and parzen mutual convolution window,SPMCW)插值FFT的谐波分析方法。SPMCW具有较低的旁瓣电平和快速的旁瓣衰减速率,因而可有效抑制频谱泄露,进而实现弱谐波幅值的检测。在MATLAB下的仿真实验验证了文中算法的准确性和可靠性。实际构建的硬件平台验证了算法的有效性和可行性。

接触问题的三角形载荷离散FFT加速算法

接触问题控制方程的有效求解,往往涉及到复杂的数学理论知识,而在实际工程应用中,接触应力分布又具有高度随机性。为高效快速求解任意载荷分布下固体的接触响应,基于三角形载荷离散单元,嵌入离散卷积快速傅里叶变换(DC-FFT)算法,提供了一种高精度、高可靠度的计算方法。相比于通常采用的分段均布载荷离散方法,三角形单元的解析求解略显复杂,但能更好地模拟接触载荷任意分布的特性,对于接触边缘处载荷由零递增或递减为零的情况,也可以予以充分考虑。为优化三角形载荷离散单元的求解方法,根据接触影响系数矩阵的“激励-响应”特性,推导了三角形载荷单元和均布载荷单元作用下的应力分量解析解。通过构造包含影响系数矩阵的离散卷积形式应力解,将某一目标节点在所有载荷单元作用下,重复度极高的矩阵运算叠加过程,采用DC-FFT算法来简化加速计算。通过程序编程计算,分析验证了所提出算法的精确度和高效性。

一种基于FFT的快速多波束形成算法设计

多波束形成算法在相控阵雷达、无线通信、测量等多领域均有重要应用,而波束形成数量直接决定了阵面空域覆盖能力,为了提高多波束形成算法的计算效率,节约硬件设计成本,在空间域中对阵元接收数据进行有效重排,利用快速傅里叶变化将阵元接收数据从空间域变化到波束域,实现多指向的接收多波束快速形成。通过仿实验分析,256线阵元数目下形成256波束,采用快速傅里叶变换(fast Fourier transformation,FFT)方式的快速多波束形成算法运算量大约是传统算法的125%。快速多波束形成算法能够有效提升计算速度,降低工程实现的硬件成本。

基于FFT算法的稀布线阵列天线优化

在许多实际工程应用中,只要求天线阵列具有窄的扫描波束,而不要求有相应的增益。稀布阵列能够在采用较少的天线单元的条件下实现满阵的孔径效能、具有窄的扫描波束,这有效地节约了设备成本,但是天线阵元的稀布也带来了旁瓣电平(PSL)抬高的问题。本文提出一种基于FFT算法的稀布线阵列优化方法,利用阵元激励与方向图函数间的傅里叶关系,在一定有效阵元数量和旁瓣电平的约束条件下,对初始化产生的阵元激励进行多次迭代FFT处理,根据有效阵元数量约束将部分阵元激励置成0来完成阵列稀疏,优化稀布天线阵元的排布方式,实现天线旁瓣电平的优化。给出了具体实现步骤及仿真实例,结果表明,采用FFT算法只需要经过少量次的迭代运算,可以得到更低的稀布线阵列天线旁瓣电平,收敛速度快,处理时间短。仿真证明了该算法的快速性、有效性和稳健性。

FFT和MEM在冲击回波法识别混凝土缺陷尺寸中的对比研究

针对冲击回波法识别混凝土缺陷尺寸的两种信号分析方法,通过理论分析与现场模型试验,研究了FFT(快速傅里叶变换)和MEM(最大熵法)在冲击回波信号处理中的应用,结果表明:FFT算法简单快速,但分析过程添加的窗函数会导致频谱泄露和分辨率降低;MEM算法可以对已知数据外的信号进行合理估计,具有较高的分辨率,更加符合实际工程的要求;频谱图和卓越周期图可以携带缺陷信息,缺陷在FFT计算结果中体现为峰值提前,在MEM计算结果中体现为峰值延后;等值线图可以更加直观地识别缺陷位置,MEM的计算结果比FFT计算结果精度更高。

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。

Blackman-Nuttall窗FFT序列重构四谱线插值介损角测量方法

采用快速傅里叶变换(FFT)在非同步采样时会产生频谱泄露和栅栏效应,影响介质损耗角的测量精度。为提高介质损耗角的测量精度,该文提出并建立一种基于Blackman-Nuttall窗FFT序列重构的四谱线插值介损角测量方法,对采样信号加Blackman-Nuttall窗进行FFT获得离散频谱序列,通过五点变换重构离散频谱序列,然后对重构后的序列进行四谱线插值修正得到电压和电流信号的基波相位,最后由两者的基波相位得到介质损耗角。通过在频率变化、采样点数变化、初始相位变化、直流分量变化、谐波分量变化和不同信噪比的噪声下仿真实验,表明该方法具有较高的介质损耗角测量精度。在与已用加窗傅里叶变换法相比,该方法运算量小、测量精度高,适用于对介质损耗角的精确测量。

基于FFT的高频信号注入法在永磁同步电机中的应用

为解决静止和低速问题,许多学者提出了高频注入的方案,通过注入一个已知的高频信号,再提取电流响应中的高频成分,得到关于转子角度信息的变量,再从中求解转子位置。传统的高频注入存在磁极难以识别的问题。为此,提出一种基于快速傅里叶变换(FFT)的信号提取方法,通过傅里叶变化即可求出转子位置信息,省去大量滤波器的使用。

基于PMF-FFT的多普勒频偏估计与跟踪算法

为降低高动态环境下卫星通信系统中信号的捕获与跟踪时间,文章提出了一种多普勒快速捕获与跟踪方法。在信号捕获阶段通过高倍采样率下进行匹配FFT进行快速捕获,大大提高了捕获带宽且捕获时间控制在两个帧周期以内;在多普勒跟踪阶段,通过捕获算法计算频偏值并进行补偿,再采用锁频环(FLL)辅助锁相环(PLL)进行多普勒的跟踪,频偏值的补偿缩短了FLL的入锁时间,从而提高了多普勒的跟踪速度。仿真和工程实践结果表明,该算法实现了在频偏范围为4倍符号速率,频偏变化率在2倍导频速率下的多普勒快速捕获与跟踪。

基于双窗全相位FFT的变流器阻抗高精度辨识新方法

为了提高变流器阻抗辨识精度,提出将布莱克曼双窗全相位快速傅里叶变换算法应用于并网变流器输出阻抗高精度辨识之中。首先,建立了dq坐标系下的三相并网变流器的dq阻抗模型;其次,基于原理分析论证了所提方法具有优良的频谱泄漏抑制性能以及较强的抗噪能力,特别适合于在施加小扰动信号背景下非线性特性较强的并网变流器输出阻抗的高精度辨识,并给出变流器阻抗辨识流程;最后,通过仿真试验,验证了方法的优越性。基于布莱克曼双窗全相位快速傅里叶变换的阻抗辨识方法,相比传统方法能以更高的精度辨识出变流器输出阻抗。

Enhanced Wideband Frequency Estimation via FFT: Leveraging Polynomial Interpolation and Array Indexing

Accurate frequency estimation in a wideband digital receiver using the FFT algorithm encounters challenges, such as spectral leakage resulting from the FFT’s assumption of signal periodicity. High-resolution FFTs pose computational demands, and estimating non-integer multiples of frequency resolution proves exceptionally challenging. This paper introduces two novel methods for enhanced frequency precision: polynomial interpolation and array indexing, comparing their results with super-resolution and scalloping loss. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed methods in contemporary radar systems, with array indexing providing the best frequency estimation despite utilizing maximum hardware resources. The paper demonstrates a trade-off between accurate frequency estimation and hardware resources when comparing polynomial interpolation and array indexing.

可扩展架构的超大点数FFT处理器设计

面向合成孔径雷达、遥感、电子对抗等领域研究了一款高性能的超大点数快速傅里叶变换(FFT)处理器。文中提出了一种可扩展架构,即针对不同的应用场景可以动态实时调整FFT算法的基数以及处理点数;存储器划分为16个存储模块,可以通过产生无冲突地址进行访问,输出与输入数据帧可以共享同一存储器,具备高效存储器特征。FFT运算采用并行流水线排布,当采用高基算法时,可高并行度访问存储器,实现并行计算,从而获得明显的实时性优势。FFT各级运算采用循环移位寄存器产生地址,以保证蝶算单元输入数据的抽取间隔,并在最后一级输出时进行循环移位寄存器反转操作产生地址,实现输入输出共享存储器。所提设计方法规整、高效、适用范围广泛,便于现场可编程逻辑器件以及集成电路实施,并且也将持续受益于存储器工艺的提升。