基于DFT快速算法对扩频码捕获过程的优化

针对基于FFT的频域捕获方法采样点数必须为2的整数次幂的局限性,应用Colley-Tukey和Good-Thoma算法对DFT求解过程进行分解,并引入Winograd DFT算法将短点数DFT优化从而得到一种改进算法。利用改进算法对GPS的L5频段上扩频码捕获进行了仿真分析。与FFT算法相比,改进算法在保证精度和灵敏度的同时,降低了计算量,提高了信号捕获速度。

基于DFT的嵌入式普通话语音快速识别

基于选定的频率普通话发音识别技术,由定义的输入普通话语音拾取的普通话语音识别腔共振曲线,通过对中文分词、韵母声母频谱识别,对中文语音的声母、韵母、声调集成、输出的中文拼音词序列组合,形成句子的中文拼音序列。通过韵母分析方法进行单音节,频域幅频特性分析技术,不需要学习或培训事先要用于一个特定的人的声音,能够识别非特定的单词和句子的普通话语音,采用速率自适应梳状(Discrete Fourier Transform,DFT)谱分析算法,只需极少量的计算,就能够确定地包含4个声调的普通话,具有响应速度快,所需存储空间小,能方便的移植到嵌入式设备的应用程序中。

基于频域采样的DFT纺织纱条波谱分析新算法

波谱分析是纺织工业中检测纱线质量的关键技术,长时间以来波谱分析均采用滤波方法实现,但采用模拟滤波法,可靠性和稳定性得不到保证,而采用数字滤波,其算法复杂且实现比较困难。针对这一问题,本文提出基于频域采样的DFT算法直接计算分析纱条信号的波谱,从而避免了大量滤波器的设计与实现问题,具有算法复杂度低与计算量小的特点,并用MATALB软件仿真验证了该算法的可行性。

DFT与FFT在实际应用时的性能比较

分析了离散傅立叶变换 (DFT)和它的快速算法 (FFT)的计算 ,对DFT和FFT在应用时的特点作了深入的比较 。

基于PMAC卡的运动伺服系统数据采集和分析

论述了在飞行器仿真转台运动伺服系统中基于PMAC（Programmed Muti Axises Contorller）卡的几种数据采集方法，着重介绍了数据的采集和存储原理，PMAC卡与PC机的通讯方法及数据的解码原理。同时，对伺服系统的相差和幅差的计算方法进行了研究。最后，在某转台控制系统应用这些方法对系统的相差幅差进行了分析，并与外接CF920的测试结果进行了比对，取得了满意的效果。

基于离散傅里叶变换的频谱分析新方法

针对现有的测频算法和频谱分析方法还存在一些不足之处,提出了基于离散傅里叶变换的频谱分析新方法,它能准确计算出信号中的基频分量,整次谐波和非整次谐波的幅值、频率和相角,以及衰减直流分量的幅值和衰减时间常数。公式推导的过程先从简单的单信号模型入手,得到单个余弦信号的幅值、频率和相角,再推广到一般情况下的复杂信号,采用牛拉法迭代求解。算法精度高,不受初始采样点、采样频率和阶数的影响,实时性强。最后对具体算例进行仿真,所得结果验证了算法的正确性。

靶丸X射线数字图像的轮廓分析及功率谱评价

针对多层靶丸X射线数字图像的成像原理和轮廓边缘进行了理论分析;推导了由靶丸边缘特征点确定靶丸圆心和半径的精确最小二乘拟合算法;对于不同类型(阶跃状或屋顶状)的靶丸图像边缘,采用均化二阶微分算法或径向吸收强度最小二乘洛伦兹型拟合寻峰算法获取亚像素精度的靶丸圆周轮廓边缘数据;应用快速傅里叶变换算法对靶丸圆周轮廓数据进行分析,获得了靶丸表面外轮廓或内轮廓模数-功率谱特征曲线。

基于长序列FFT和LMS原理的调制线谱分析

从数学上证明了长序列FFT分析可实现噪声抑制,从而提高信噪比,其实质相当于时间积累。利用变步长的自适应线谱增强器进行线谱增强,可以提高信噪比。用两种方法分析了实际舰船信号的调制谱,讨论了合理选取参数的方法。实验证明,合理运用这两种方法,可以达到较好的分析效果。

采用谱分析建模和基于人工神经网络的短期负荷预测方案

提出了一种基于谱分析法进行建模的短期负荷预测方案,该方案利用负荷历史数据的谱分析结果进行人工神经网络(ANN)模式分类和选择输入变量。方案采用快速傅立叶变换(FFT)进行负荷数据预处理,运用滤波算法及小时负荷曲线的频谱分析来研究电网负荷的周期特性,所得结果表明四季负荷的谱特性具有明显差异,应采用不同的模型和方案进行预测。谱分析有助于各时段预测方案提取输入变量。利用该思路构造的基于人工神经网络的负荷预测方案被用于预测广东省网的负荷,与其他普遍采用的输入变量预测结果的对比表明,所提方案在短期负荷预测中的性能良好。

移位离散傅里叶变换的分裂基算法

提出了一种计算移位离散傅里叶变换（ＳＤＦＴ）的分裂基快速算法。与已有的基２ＳＤＦＴ算法￣［２］相比，它可节省大约１６％～２８％的计算量，大大提高了计算效率。新算法可以应用于高精度线性频率估计和内插ＤＦＴ计算等场合。

Gabor展开与变换研究综述

Gabor展开与变换是非平稳信号重要的时频分析工具之一,由其变换系数得到的Gabor时频谱揭示了信号中所包含的频率分量及其演化特性.综述了Gabor展开与变换的基本理论、研究进展与现状,简介了其在一些领域中的应用,并展望了未来的进一步研究.

在运动状态下脉搏信号的级联滤波算法

为了减小在剧烈环境中脉搏波信号产生的运动伪迹,采用mimic数据库中由光子器件构成的光电传感器采集的脉搏信号,通过陀螺仪信号和三轴加速度互补滤波来矫正三轴加速度的角度,运用奇异谱分析将矫正后的三轴加速度信号分组为不同频率成分的信号,作为三级快速横向递归最小二乘(FTRLS)算法的参考信号自适应消除运动伪迹。结果表明,与最小均方算法、递归最小二乘法相比,信噪比分别提升了12.2%、6.7%,均方根误差分别减少了30%,11%,并且提高了计算速度。该研究对去除频域上脉搏波的运动干扰谱峰,保留重博波信息是有帮助的。

基于DSP的快速频谱细化分析的方法

在低通采样的频谱分析仪中,DSP需要进行大数据量的频谱分析,存在工作时间过长、运算复杂的问题。使用FFT分解的方法,充分利用DSP的内部存储器资源,将大量数据的FFT运算分析分解成为多次小量数据的FFT和DFT分析,得到了设置频率范围内的频谱分析数据,减少了频谱分析的数据量和运算量,缩短了DSP处理时间,提高了频谱分析仪的工作效率。

加密信号的频谱分析与快速算法

本文提出了等间隔加密信号的频谱分析方法和计算加密信号的快速算法。与FFT算法比较,这种算法的计算效率提高一倍。

用于降糖类药物真伪快速检测的3种拉曼光谱处理方法的比较

目的比较3种用于药品真伪快速检测的拉曼光谱处理方法的适用性。方法采用必达泰克便携式拉曼光谱仪测定6类降糖类药物对照品和相应的市售药品与12种常用制剂辅料的拉曼光谱,采用上海技术物理研究所专利改进方法(MSFDSS)、局部直线筛选法(LSLS)和改进的局部直线筛选法(MLSLS)等3种处理方法对光谱进行处理。结果 MLSLS法处理结果的灵敏度、专属性、阴性预报性和检出效率分别为96.77%、97.20%、99.29%和96.02%,总体结果在3种处理方法中最佳。结论发源于红外光谱的LSLS方法经过改进后,可以用于药品真伪的拉曼光谱法快速检测。

采用参数自适应最大相关峭度解卷积的滚动轴承故障特征提取

针对滚动轴承故障特征信号因受传输路径和强噪声的干扰而导致周期性故障脉冲难以提取以及最大相关峭度解卷积(MCKD)参数依赖人为经验选择的问题,提出一种参数自适应MCKD的滚动轴承故障特征提取方法。以解卷积信号的包络谱熵作为适应度函数,利用麻雀搜索算法强大的全局搜索能力自适应地选择MKCD方法的最佳参数组合;利用参数优化后的MCKD方法对故障信号进行解卷积运算,滤除掉信号中的噪声,以突显由轴承故障激发的周期性故障脉冲;对解卷积信号进行包络解调,以提取出轴承故障特征频率成分。仿真结果表明,与遗传算法和粒子群算法相比,采用麻雀搜索算法可使MCKD参数在优化中具有更快的收敛速度和更强的稳定性。对滚动轴承进行全寿命周期实验及对工程案例的实验结果表明:所提方法能自适应提取强噪声中的轴承周期性故障脉冲成分,信号的峭度提高了3倍,鲁棒性更强;与直接谱分析和快速谱峭度方法相比,所提方法能完整提取信号中的故障特征频率成分,成功率可达100%,有效提高了滚动轴承的故障诊断精度。

一种用于红外光谱独立成分分析的混合新算法

含能材料合成过程复杂,如果能从混合物光谱数据(中红外光谱)中分离出参与反应的中间体与过渡态的纯光谱信号和相对浓度信息,并使其尽可能独立,就能够准确地推断出未知物,从而得到含能材料合成反应机理。本文提出了一种基于主成份分析的快速定点算法与特征矩阵联合对角化算法混合的新算法,用于中红外光谱数据的分离研究。实验证明该混合算法具有可行性与有效性,同时相比经典算法可获得更多的分离物质。

智能化就车式车轮平衡机的研制

本文系统阐述了轮胎平衡的理论基础，重点讨论了智能化就车式轮胎平衡机电测系统软硬件设计。