傅里叶变换离子回旋共振质谱技术在稠油高低温氧化评价中的应用

为了认识稠油开发过程中低温氧化与高温氧化阶段原油变化规律,利用静态氧化釜开展稠油的高低温氧化实验,借助傅里叶变换离子回旋共振质谱分析技术对高低温氧化前后的原油分子量及O、N、S杂原子化合物特征开展研究,结果表明:原油低温氧化阶段分子量分布特征与原样相似,相对分子量分布范围在200~750,整体呈平缓状单峰型分布,高温氧化阶段分子量分布范围前移,呈明显的前峰单峰型分布;杂原子化合物中的O元素在低温氧化阶段主要以无环的饱和二元酸形式存在,在高温氧化阶段受环化、芳构化及脱甲基作用的影响,伴随着侧链烷基及杂原子基团的断裂和芳构化过程,造成原油中杂原子化合物向着碳数更小、双键当量(double bond equivalents,DBE)值更低的方向演化。该研究探索了温度与原油结构及化学组成之间的关系,对于指导稠油开发现场具有重要意义。

一种跳转向量的隐性加权分数傅里叶变换通信方法

加权分数傅里叶变换(Weighted fractional Fourier transform,WFRFT)技术可以极大地改变信号的特性,使信号的统计特性多样化,从而有效地保障通信信息安全。为解决单参数WFRFT通信抗扫描能力不足的问题,以单参数WFRFT为切入点,深入研究单参数分数域的形成机理,分析其潜在的微观特征和暗特征,从而提出了一种基于跳转向量的隐性WFRFT通信方法(Implicit WFRFT communication method of jump vector,IWVJ)。利用调制阶数与星座图的关系,建立了跳变矩阵和跳变向量,并以此制定了控制规则。此外,通过跳变向量控制获得动态调制阶数,从而达到安全通信的目的。仿真结果表明,IWVJ方法对授权接收机具有较高的反变换解调相似度和较低的误码率,相比于具有普适扫描能力的非授权接收机性能更优。同时对解调阶数误差、基础调制阶数和跳转频率等参数的设置给出了适用的建议,使IWVJ方法能够更好地应用于通信系统,为具有抗干扰、抗截获和抗欺骗能力的保密通信提供技术依据。

基于短时傅里叶变换和深度网络的模块化多电平换流器子模块IGBT开路故障诊断

针对现有模块化多电平换流器(MMC)子模块故障诊断过程中所需传感器较多、测量干扰较大等问题,提出一种基于深度学习的MMC子模块IGBT开路故障诊断方法。在对MMC子模块开路故障特征进行分析的基础上,利用短时傅里叶变换(STFT)提取桥臂电压信号的谐波分量信息作为故障诊断所需的特征参数。将所得到的特征参数进行处理后构建故障诊断样本,在通过深度置信网络实现故障类型快速检测的基础上,依据不同故障类型,构建多个基于卷积神经网络的故障定位网络,进而实现开路故障的检测与定位。通过129电平的MMC系统仿真模型和降功率的MMC实验系统搭建,对该文所提方法进行了验证。仿真和实验结果表明,所提故障诊断方法可以在减少传感器数量的基础上实现子模块开路故障的诊断,提高系统的可靠性。

离散傅里叶变换性质的可视化教学设计

离散傅里叶变换是“数字信号处理”课程的重要教学内容,然其定义及主要性质涉及大量数学公式推导表征,较为抽象枯燥,不利于学生直观深入理解;且课程内容中对理论知识的具体应用场景涉及较少,难以激发学生的学习兴趣。针对此问题,提出了将数字图像频谱分析作为离散傅里叶变换性质教学的辅助手段,对线性、循环移位、对称性、对偶性等主要性质,分别进行直观形象的可视化展示。课程实践结果表明,该教学设计能有效提高学生的学习兴趣和知识掌握度,取得了较好的教学效果。

基于傅里叶变换的不确定性原理

以波函数的规范化模平方积分作为概率密度函数,我们给出了在L 2意义下的位移函数与速度函数的方差乘积有正下界的海森伯不等式;并用傅里叶变换的微分性质、Plancherel等式以及Cauchy-Schwarz不等式作了证明.另外,Hardy不确定性原理表明可积函数和它的傅里叶变换不能同时迅速衰减,其最优的衰减方式是取高斯函数形式达到等式;基于Phragmen-Lindelof定理(无界区域上的最大模原理),给出了Hardy不确定性的复分析方法证明;最后我们给出了推广的Morgan不等式和Beurling不确定性.

傅里叶变换红外光谱技术对金银花中有效成分定量模型建立及含量测定

中药材“安全、稳定、有效、可靠”是中医药现代化发展的现实需求,针对中药材质量良莠不齐的实际情况探索快速、精准、无损新型含量测定方法是目前中药材质量控制领域亟待解决问题之一。金银花有效成分复杂、质量波动较大,利用傅里叶变换红外光谱技术对金银花有效成分进行高效、无损快速测定可能是推动其质量控制的有效措施。该研究将HPLC法与傅里叶变换红外光谱技术相结合,运用化学计量学方法,建立金银花有效成分的含量测定模型,以期为金银花的快速、精准含量测定提供新方法。利用傅里叶变换光谱仪采集了河南、河北、山东三个产地共64份金银花的红外光谱,使用高效液相色谱(HPLC)法同时测定金银花中绿原酸、当药苷、断氧化马钱子苷、木犀草苷、异绿原酸A、异绿原酸C六种有效成分的含量。使用TQ分析软件中多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)、偏最小二乘法(PLS)、逐步多元线性回归(SMLR)、一阶导数(1st)、二阶导数(2nd)及SG卷曲平滑和诺里斯导数滤波(ND)进行光谱处理建立模型。经过对河南、河北、山东共64份金银花样品的化学计量学分析,结果表明PLS+MSC+2nd Der+NS对绿原酸含量测定效果最好,相关系数为0.7549,平均绝对偏差为0.24%;PLS+MSC+1st Der+ND对当药苷的含量测定效果最好,相关系数为0.9369,平均绝对偏差为0.00%;PLS+MSC+1st Der+SG对断氧化马钱子苷含量测定效果最好,相关系数为0.9678,平均绝对偏差为-0.06%;PLS+MSC+1st Der+NS、PLS+MSC+1st Der+SG以及PLS+SNV+1st Der+SG对木犀草苷的含量测定效果最好,相关系数为0.8590,平均绝对偏差为0.01%;PLS+MSC+2nd Der+ND对异绿原酸A的含量测定效果最好,相关系数为0.9339,平均绝对偏差为0.11%;PLS+MSC+2nd Der+SG对异绿原酸C的含量测定效果最好,相关系数为0.8661,平均绝对偏差为0.01%。通过傅里叶变换光谱技术建立对金银花有效成分的定量模型可以实现对未知金银花有效成分的含量测定,该研究为金银花有效成分的快速、无损测定提供了新的方法依据,有助于推动中药材质量的稳定、可控。

自适应窗口旋转优化短时傅里叶变换的变转速滚动轴承故障诊断

针对短时傅里叶变换(STFT)中固定窗效应所导致的能量集中度不高的问题,提出了一种自适应窗口旋转优化短时傅里叶变换(AWROSTFT)的变转速滚动轴承故障诊断方法。通过变分模态分解(VMD)对原始振动信号进行降噪,并利用粒子群优化算法(PSO)解决了VMD参数选择困难的问题;利用切线思想对STFT中水平窗口自适应匹配一系列的旋转算子,使得窗口旋转方向接近甚至等于瞬时调频率,提高了时频表示的能量集中度;计算出谱峰检测法提取到的瞬时频率与转频的平均比值,将得到的结果与轴承的故障特征系数进行匹配,以此实现变转速工况下滚动轴承的故障诊断。仿真和实验的结果都表明,本文所提方法能够兼顾PSO-VMD和AWROST-FT的优势,通过切线思想自适应的旋转窗口使得信号与窗函数在全局上的夹角都为零,从而达到提高能量集中度和锐化时频脊线的目的,实现了变转速工况下滚动轴承的故障诊断。

基于傅里叶变换的多联机空调负荷提取及预测方法

多联机空调实际制冷量通常不等同于房间真实的空调负荷需求,导致基于数据驱动的负荷预测模型的预测效果往往较差。本文提出了一种基于傅里叶变换的从实际制冷量数据中提取空调真实负荷数据的方法。案例预测结果表明,该方法能够有效提取空调负荷数据,并能将基于人工神经网络的超短期空调负荷预测模型精度提升10.94%。

离散色散光域傅里叶变换的延时和带宽扩展研究

光域傅里叶变换为射频频谱分析提供了一种新的解决方案。光域傅里叶变换主要受限于大的二阶色散的获得,而离散傅里叶变换只需要控制离散点的相位,理论上可以解决大色散的获得问题。文章利用光纤环作为离散色散器件,用线性调频信号作为待测信号,进行了光域离散傅里叶变换的研究。该系统是一个快速傅里叶变换系统,每次变换用时约2.07ns。用示波器观测线性调频信号变换前与变换后的波形延迟,可以测出该系统的变换延时,约为100ns,其延时大小主要取决于系统中的光纤长度。该系统可以实现对信号的不间断处理。为了扩展系统的瞬时带宽,对片上集成光微环组方案的可实现性进行了分析。

基于傅里叶变换解耦的容错控制方法

在多相电机的容错控制中,对于通过多约束求解获得的较为复杂的非正弦型容错电流一般采用滞环控制方法进行容错控制。电压空间矢量控制相对滞环控制具有转矩脉动小、能量消耗小的优势,在多相电机的控制中更为普遍。为解决非正弦型容错电流不能直接解耦变换以适用于电压空间矢量控制的问题,引入傅里叶变换并将非正弦型容错电流分解为基波电流与三次谐波电流,实现非正弦型容错电流的解耦变换,基于此推导解耦变换矩阵,采用仿真分析的方法来验证处理方法的正确性。结果表明这种处理方法可以解决多相永磁同步电机开路容错控制下的非正弦型容错电流无法直接解耦变换导致的无法直接适用于电压空间矢量控制的问题,以实现降低转矩脉动、提高电机电流平稳性的目标。

同步热分析-傅里叶变换红外光谱-气相色谱/质谱联用法分析艾叶

应用同步热分析-傅里叶变换红外光谱-气相色谱/质谱联用法对艾叶样品的热分解过程和热解产物进行了研究。分别在氮气、氧气气氛下监测艾叶样品在程序升温下的热失重和红外变化,并将274和312℃时的热解产物切入到气相色谱/质谱仪进行同步检测和分析,两种气氛下共检测到了41个主要化合物,不同气氛下下检测到的化合物的种类是有差别的,在氮气气氛下检测到29个主要化合物,其中γ-松油烯、α-松油醇、马鞭草烯醇、对伞花烃、萜品油烯等含量较高。在氧气气氛下,共检测到27个主要化合物,其中对聚伞花素、γ-松油烯等含量较高。本方法操作比较简单,不需要对样品进行前处理,并可以对热解产物进行实时检测,为艾叶的研究提供了一种新的方法。

基于傅里叶变换红外光谱的鸦胆子主要成分分析

基于傅里叶变换红外光谱原理方法,对不同产地鸦胆子石油醚提取物成分差异进行分析。对比分析不同产地鸦胆子红外光谱数据,其成分含量变化与9个特征峰强度的变化相关,分别是3 471、2 931、2 854、1 743、1 463、1 377、1 238、1 165、723 cm^(-1)。不同产地鸦胆子在特征峰上的含量具有明显的差异,广西玉林和广东湛江产地鸦胆子的油酸和亚油酸含量相对较高,其次为广西百色的靖西、右江,广西田林与广州,含量最低为广西柳州。

傅里叶变换红外光谱在微塑料检测中的应用

塑料制品的生产在为日常生活提供便利的同时也产生了大量塑料废物,其降解产生的微塑料(Microplastics,MPs)的健康效应和生态系统效应已成为全球关注的环境问题。伴随MPs污染问题的严重性和日益突出的环境影响,开发MPs的有效检测技术或方法尤为重要。傅里叶变换红外光谱(Fourier Transform Infrared Spectroscopy,FTIR)技术开发已较为成熟,因其高灵敏度、快速分析、非破坏性等优点,在MPs检测中得到广泛的应用。焦平面阵列-傅里叶变换红外光谱(Focal Plane Array Fourier Transform Infrared Spectroscopy,FPA-FTIR)技术作为FTIR的一项新技术,具有短时间内对大量样品进行高通量光谱扫描的优势,目前用于MPs的鉴定、分析与表面特性研究,为研究MPs与环境间的相互作用机制提供了新的研究方法。对FPA-PFTIR技术在MPs检测中的应用进行着重介绍,同时对其在未来的发展前景进行展望,以实现FTIR技术在识别MPs污染问题上的新突破。

“工程光学”傅里叶变换光谱仪实验设计

“工程光学”是测控技术与仪器等专业重要的专业课程,该课程理论性较强,学生往往对课程涉及的物理原理认识不够深刻,难以应用到实践当中。通过设计傅里叶变换光谱仪实验,将仪器设计和研发实践融入到理论学习当中,有助于提高学生的创新精神和实践能力,探索工程实践与课堂教学的有机融合模式。

非线性最小二乘法在傅里叶变换红外光谱定量分析中的误差估计

根据统计学的参数估计理论,提出在傅里叶变换红外光谱定量分析中使用非线性最小二乘法进行浓度反演的参数误差估计方法。实验中,通过光谱平均次数来控制噪声水平,以此来评估不同噪声水平下混合气体中各组分反演结果的估计误差。结果表明,对于自研抽取式傅里叶变换红外光谱仪,8次平均光谱即可满足反演误差小于3%的需求,64次平均光谱的反演结果配合估计误差可以实现对平均浓度的覆盖率达到100%。随着噪声水平的降低,仪器、环境等非噪声因素的扰动是估计误差的主要部分。该方法在优化光谱定量分析的参数配置和指导光谱仪器系统设计等诸多方面具有重要的应用前景。

傅里叶变换红外光谱自适应数字滤波算法研究

针对傅里叶变换红外(FTIR)光谱仪在不同类型环境噪声下导致的仪器性能下降的问题,提出了一种根据不同环境噪声实时更新滤波参数的自适应滤波算法。对该算法的基本原理和实现过程进行了理论推导,分析了不同滤波参数设置下的滤波效果,进而利用设计的滤波算法对实测光谱数据进行了滤波处理,对比分析了不同滤波方法下的光谱信噪比(SNR)。研究结果表明:基于巴特沃斯滤波的自适应FTIR光谱滤波方法在2100~2200 cm^(-1)和2500~2600 cm^(-1)波段的SNR较传统硬件滤波分别提高了1.29倍和1.13倍,表明该算法可以有效提升FTIR光谱信噪比,改善FTIR仪器的性能指标。

短时傅里叶变换域最优非因果滤波器和滤波矩阵降噪算法

在现有短时傅里叶变换域单通道降噪算法考虑帧间相关性的基础上,为提高算法的灵活度以及滤波器的性能,提出了一系列最优非因果滤波器和滤波矩阵.具体地,通过引入非因果概念,设计出一组单通道非因果降噪滤波器,以实现同时利用过去帧和未来帧信息进行噪声抑制的目的.并在此基础上,推导出了一组最优单通道滤波矩阵,以降低算法的复杂度.将非因果滤波器以及滤波矩阵的思想相结合,进一步提出了一组单通道非因果滤波矩阵.随后,将所提算法扩展至多通道场景中,设计出了一组最优多通道非因果降噪滤波矩阵,以达到更好的降噪效果.最后,对所提算法进行了仿真实验.实验结果表明,与传统算法相比,本文提出的算法可有效改善带噪信号(输入信号)的信噪比,提升语音质量.

加权分数傅里叶变换信号参数估计方法

加权分数傅里叶变换(WFRFT)信号具有抗截获和抗调制识别等优点,在未来混合载波通信领域得到了广泛的应用;目前的研究大多集中在混合载波的应用及特性分析上,而在WFRFT参数估计方面研究较少;为了解决非协作通信场景中参数未知的问题,提出了一种基于Shintaro_K特征量的WFRFT参数估计理论;首先通过理论推导得到,最小化接收信号的Shintaro_K值可以准确估计出参数,然后对抛物线搜索算法进行改进,来搜索Shintaro_K特征量的最小值点;仿真结果表明,该WFRFT参数估计理论有效可靠,且与已有的研究方法相比,该方法具有相似的参数估计准确度,但具有更少的搜索次数和计算复杂度。

基于卷积神经网络的短时傅里叶变换

本研究提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的短时傅里叶变换方法,用于揭示非稳态信号的频谱随时间的变化规律。我们设计了一个卷积神经网络,采用双层结构,并随机初始化网络权重系数,不包含偏置系数。输入数据为随机生成的一维信号,其傅里叶变换作为标签数据。通过使用平方误差作为损失函数,并运用梯度下降法对网络进行训练,网络逐渐学得输入信号到其傅里叶变换的映射规则。同时,我们观察到网络权重系数在迭代过程中逐渐逼近傅里叶变换的核函数。基于学到的核函数,我们进行了信号的时频分析。数值试验结果表明,以通过训练获得的核函数作为基函数的短时傅里叶变换能取得与传统窗口傅里叶变换相一致的结果,证明了该方法的有效性。这一基于卷积神经网络的短时傅里叶变换方法为处理非稳态信号提供了一种新颖而有效的途径。

傅里叶变换红外光谱技术在法庭科学中的应用现状

傅里叶变换红外光谱技术因其方法简单快捷、结果准确直观、样品损耗小、检测成本低廉而被认为是适合分析各类物证的技术之一。通过介绍傅里叶变换红外光谱技术的原理及运用傅里叶变换红外光谱技术进行死后间隔时间推断、避孕套有关成分分析、微生物鉴定、土壤分析和车辆物证分析等几个方面阐述了其在法庭科学领域中的研究和应用现状,希望能够为该技术在法庭科学中的应用提供参考,并为鉴定相关案件中的物证提供一种新的思路。