基于Kaiser窗的分数阶Fourier变换与时频分析

分数阶Fourier变换作为传统Fourier变换的推广,与传统Fourier变换分析平稳信号类似,在实现对非平稳信号的时频分析过程中往往出现同样的频谱泄漏问题。为了提高分数阶Fourier变换与时频分析的精度,依据Kaiser窗可自由选择主瓣和旁瓣宽度的特性,提出一种基于Kaiser窗的分数阶Fourier变换算法,论述了Kaiser窗在分数阶Fourier变换中的作用原理,从理论上推导出一般信号基于Kaiser窗的分数阶Fourier变换解析时频表达式以及特性,最终得到非平稳信号的时频分布与时变结构参数识别算法。通过任意线性调频信号的仿真算例以及非平稳激励三层框架结构振动台试验,对结构进行瞬时频率识别和算法的验证。结果表明,瞬时频率识别值与理论值和试验结果吻合良好,Kaiser窗可以提高分数阶Fourier变换算法时频分析的精度,体现出该方法有一定的鲁棒性。

重叠加窗下卫星直序扩频通信干扰非线性抑制方法

由于离散傅里叶变换是通过对整个窗口内的信号进行频域变换,如果信号在窗口的两端产生不连续性,会导致频谱泄漏。而重叠加窗技术能够通过窗口的重叠部分来平滑信号,在不同时间窗口之间实现平滑过渡,减小频率泄漏和旁瓣效应的影响。因此,为提高通信性能,文中研究重叠加窗下卫星直序扩频通信干扰非线性抑制方法。将卫星直序扩频通信信号分成两路,通过改进升余弦窗函数,分别进行1/2重叠加窗处理;利用调制离散傅里叶变换算法变换加窗后的两路扩频通信时域信号,得到频域信号;采用自适应门限干扰检测算法非线性干扰抑制两路频域信号;由改进自适应幅度恢复非对称算法还原抑制后的频域信号,并对其进行逆变换处理,得到时域信号;按照1/2重叠加窗思想,融合两路时域信号,完成通信干扰非线性抑制。实验结果证明:该方法可有效重叠加窗处理卫星直序扩频通信时域信号,避免了旁瓣效应的影响,准确地抑制了卫星直序扩频通信干扰。

基于插值线性调频Z变换的间谐波分析方法

为获得准确的间谐波信号的频率分布估计值,文章提出了基于插值线性调频Z变换(chirp Z transform,CZT)的间谐波分析方法。该方法通过CZT变换获得精确的等价于离散傅里叶变换结果的间谐波信号的频率分布估计值,利用基于Rife-Vincent Ⅲ窗的双谱线插值修正公式修正上述估计结果,得到了较精确的各次谐波和间谐波参数。仿真结果验证了该方法的正确性和有效性,与现有方法的比较结果表明,相同采样频率下该方法的检测精度更高。

一种新的LFM信号检测算法仿真分析

关于线性调频信号的检测,目前的一个主要研究方向是先对信号进行时频分析,获取信号的时频分布特征,然后对时频平面采用Radon变换,投影到Radon变换空间进行峰值检测,以实现线性调频信号的检测。在此基础上,提出了一种新的时频分布积累检测算法。该算法联合运用多种窗长的傅立叶变换分析和Radon变换二值积累,有效的利用了信号能量,通过多层积累处理,取得了较好的效果。通过详细的仿真分析,验证了该算法的有效性,并明确了算法应用中应当注意的问题,具有一定的参考价值。

基于时频波谱对易原理分析莫尔条纹谱

数值解析信号波形时频域对易演变过程,研究任意信号波形与频率组分的内在联系,并将该对易原理应用于莫尔条纹相位分析,提取相位信息。采用矩形窗模拟冲激波形和直流波形的变换过程,通过控制矩形窗函数窗宽,获得各种宽度矩形脉冲,窗宽趋于零情况下获得冲激波形,趋于∞获得直流波形。自开发快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)系统,对矩形脉冲实施离散傅里叶变换,方便快捷获得相应频谱数值解析波形,分析波形与频谱对易关系。结果发现,矩形窗函数频谱是Sa函数,窗宽变化导致Sa函数波形变化。窗宽减小时,Sa函数波形展宽,振动舒缓,趋于零极限时,变成直流波形。窗宽增大时,Sa函数波形紧缩,振动加剧,趋于∞的极限时,演变成δ冲激波形,信号波形时频域是对易的。根据时频域波形与频谱对易关系,在分析莫尔条纹时,将莫尔条纹的一级谱滤出并归一,由波谱对易原理,时域信号将体现Sa函数,使条纹对比分明,便于提取相位信息。

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。

加窗付里叶变换用于非线性模型的分析

本文将加窗付里叶变换用于典型非线性模型Ｌｏｒｅｎｚ模型与Ｒｏｓｌｅｒ模型的分析中，展示了非线性模型独特的时频分布特征。

基于FrFT的最优平滑伪Wigner-Ville分布

分数阶傅里叶变换具有旋转性、时移特性、频移特性等重要数学性质,将其结合广义时频带宽积准则,可设计出平滑伪Wigner-Ville分布(SPWVD)的最优时域窗函数,该窗函数能根据实际处理信号自适应地变化,从而提高SPWVD的精度。为了验证所设计窗函数的有效性,本文使用调频信号进行测试,仿真结果显示,该窗函数能有效提高传统SPWVD的精度。

时频域去模糊提取目标回波亮点

为解决短时傅里叶变换(STFT)的时频定位能力受限于窗函数,影响分辨目标亮点的能力,本文提出了一种STFT去模糊提取水中目标回波亮点的方法。通过建立STFT卷积模型,分析获得图像点散射函数(PSF)与STFT的窗函数的关系,并将图像去模糊理论运用到STFT中。仿真研究表明,该方法具有比STFT更优的时频分辨能力,并且能有效抑制背景噪声,同时分析了信号形式、信噪比、亮点特征参数对其性能的影响。松花江声学试验数据结果表明:该方法在水中目标亮点提取处理中具有一定稳健性与实用性。

自适应窗口旋转同步压缩变换及其在电机转速估计上的应用

针对同步压缩变换(Synchrosueezing Transform,SST)中短时傅里叶变换(Short-time Fourier Transform,STFT),固定窗效应在处理非线性时变信号上的不足,提出了一种自适应窗口旋转短时傅里叶变换(Adaptive Window Rotating Short Time Fourier Transform,AWRSTFT)方法,该方法通过自适应匹配一系列的旋转算子,实现信号在全局上的频率带宽最小。进一步地,在SST的框架下,用AWRSST方法替换STFT,提出了自适应窗口旋转同步压缩变换(Adaptive Window Rotating Synchrosueezing Transform,AWRSST)方法,并用于电机转速信号的处理,该方法能够兼顾AWRSTFT和SST的优势,进一步锐化时频脊线,从而增强时频表示的能量聚集水平。通过数值仿真和电机转速估计实验,验证了该方法的有效性。

脉冲噪声下基于NAT函数的LFM信号多径时延估计

针对脉冲噪声环境下无法准确估计线性调频(LFM)信号多径时延的问题,分析非线性幅值变换法抑制脉冲噪声的原理,设计了一种新的非线性幅值变换函数P-NAT(piecewise-NAT)函数,证明了任意随机变量经该函数变换后存在有限二阶矩,提出了基于P-NAT函数的LFM信号多径时延估计方法。分别对发射信号和P-NAT函数变换后的含噪多径接收信号进行最佳阶次FRFT,根据FRFT域的峰值位置偏移量和时延的关系,实现LFM信号的多径时延估计。仿真结果表明,该方法在广义信噪比为0 dB、噪声特征指数大于0.2的情况下,时延估计归一化均方根误差小于10^(-4),适用于低信噪比和强脉冲噪声环境下的LFM信号多径时延估计。

基于批量匹配算法模型的配电网故障诊断方法

配电网发生故障后线路电流增加、电压迅速下降,对配电网的电能质量和供电可靠性产生影响,研究建立配电网故障诊断系统,利用采集到的线路故障信息迅速发现并定位故障位置;采集断路器跳闸前两个周波的变压器低压侧相电压波形,并进行傅里叶加窗变换计算基波的有效值,分析发生故障后低压侧相电压的变化规律;系统应用基于多语义交互的批量匹配算法,利用改善后的编码器进行故障文本信息的编码;实验结果显示该研究系统的故障诊断模型的训练速度较快,故障诊断准确率最高达到100%,语言推送任务测试中,SNL数据集的准确率为100%。

数字全息干涉相位导数计算的研究

应变测量对材料评估与分析非常重要。通过计算数字全息干涉的相位导数可实现应变测量。本文针对数字全息干涉相位导数提取问题,对数字剪切法和基于二维伪维格纳法进行研究。数字剪切法通过对干涉复相量的数字平移实现剪切,确定干涉相位导数,而二维伪维格纳法则通过对干涉复相量的二维伪维格纳分布变换,由变换模极值对应的频域参数确定相位导数。数字剪切法需干涉复相量的数字剪切过程,还需相位去包裹。由于激光散斑噪声的影响,直接数字剪切法处理效果较差,通过对剪切干涉复相量滤波,能较好消除散斑噪声影响。二维伪维格纳法无需数字剪切和相位去包裹,就可同时得到2个方向的干涉相位导数,但处理时间较长,处理效果较差。最后,用数字全息干涉法对四周固定、中心加载铝圆盘进行了实际测量,并分别用数字剪切法和二维伪维格纳法进行了分析。结果表明,滤波数字剪切法处理时间适中,处理效果较好。