基于DFT滤波器组实现zoom—FFT算法分析

本文介绍了一种基于ＤＦＴ滤波器组实现ｚｏｏｍ—ＦＦＴ算法，该算法是利用ＤＦＴ滤波器组将待分析的信号带宽分解成多个子带，经过子带选择，再进行ＦＦＴ运算。分析表明：该算法运算效率高，能实现运算量和运算精度的折衷；与Ｙｉｐ级连ｚｏｏｍ—ＦＦＴ算法比较，该算法有更大的适应性，Ｙｉｐ无修正级边ｚｏｏｍ一ＦＦＴ算法是该算法的一种特例，利用基于 ＤＦＴ滤波器组实现 ｚｐｐｍ一ＦＦＴ算法可推导出 Ｙｉｐ无修正级边 ｚｏｏｍ一ＦＦＴ算法的通用修正公式；与复调制ｚｏｏｍ一ＦＦＴ算法比较，在保证同样精度的情况下，该算法运算量为复调制ｚｏｏｍ－ＦＦＴ算法运算量的１／Ｍ（Ｍ为子带细化倍数）．

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Zoom-FFT-CEEMD和小波包降噪的风电机组齿轮箱故障特征提取和诊断

基于信号处理的风电机组齿轮箱故障诊断是风力发电领域中的重要研究方向。针对风电机组齿轮箱故障特征提取问题,提出了一种基于Zoom-FFT-CEEMD和小波包降噪的方法。通过对在风电机组齿轮箱振动测点所采集到各个测点的振动加速度信号做RMS趋势分析,找出RMS趋势明显上升的测点和时间段。利用小波包降噪技术对该测点的振动信号进行降噪处理,互补集合经验模态分解(CEEMD)得到的分量对振动信号进行多尺度分析,再使用Zoom算法对齿轮箱振动信号进行局部放大,以突出故障信号。利用快速傅里叶变换(FFT)对放大后的信号进行频谱分析,以提高故障特征的提取准确性。实验结果表明,与传统频谱分析法相比,该方法能够有效地提取风电机组齿轮箱的故障特征,具有较高的准确性和稳定性,为风电机组齿轮箱的早期故障诊断提供了一种有效的方法。

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。

基于傅里叶变换光谱技术的Zoom-FFT算法研究

在分析经典的Zoom-FFT算法基础上,提出一种基于傅里叶变换光谱技术的Zoom-FFT算法,用matlab仿真常规FFT算法和Zoom-FFT算法,对不同采样步长的干涉条纹进行数据处理,通过反演出的光谱曲线图和原始光谱曲线图可以看出:采样步长小于20μm时,FFT和Zoom-FFT算法都可以反演出光谱;而当采样步长大于20μm且小于33.3μm时,FFT算法未能反演出光谱,而Zoom-FFT算法仍然可以反演出光谱。

基于MATLAB复调制ZOOM-FFT算法的分析和实现

频谱细化技术近年来发展迅速,常见方法有:基于复调制的Zoom-FFT法、Chirp-Z变换、Yip-Zoom变换等。从分析精度、计算效率、分辨率、灵活性等方面来看,基于复调制的Zoom-FFT方法是一项行之有效的方法,因而也得到了比较广泛的应用。在介绍复调制Zoom-FFT算法基本原理的基础上,用Matlab实现该算法,并通过仿真进行验证,表明该算法简明、易实现。最后讨论算法的运算量和局限性。

ZOOM-FFT算法在数字音频分析仪中的实现

一种基于数字信号处理(DSP)技术的音频分析系统,采用细化频谱分析(ZOOM-FFT)算法,对音频处理中的频谱进行分析。首先对经过数字下变频和低通滤波后的信号进行整数倍抽取,再进行FFT运算以减小分辨率带宽,提高频率测量精度。仿真比较结果表明,该算法在音频频谱分析时能有效提高频谱的分辨率和分析带宽。

改进的自适应Zoom-FFT算法研究

在分析了经典的Zoom-FFT算法的基础上,提出了一种改进的自适应Zoom-FFT(AZ-FFT)频域细化算法,通过比例因子的自适应取值算法和频谱调制校正算法,使得AZ-FFT算法运算量减少,满足了工程应用的实时性要求,且通过仿真验证了该算法的实用性能。

基于CORDIC旋转器的基-3 FFT算法高效设计

设计出一种可以用于FPGA高效实现的基-3 FFT算法,采用改进的三端前馈延迟转换器结构,优化了延迟和运算过程。针对蝶形运算中复数乘法器占据大量内存的问题,引入了CORDIC旋转器实现输入与旋转因子相乘的运算,可以降低乘法运算的复杂度,该CORDIC旋转器采用改进的高基CORDIC算法,解决了传统的CORDIC算法迭代次数多、延迟大的问题,从而达到高吞吐率要求。该基-3 FFT算法以寻址变序、流水处理的方式,可以满足最高运行频率为404 MHz的FFT处理要求。与基于传统复数乘法器的基-3 FFT算法相比,基于CORDIC旋转器的基-3 FFT算法使功耗平均减少了22%,使总延迟平均减少了29%。

二次电缆寻线仪及保护序列化测试仪FFT算法优化研究

针对快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)算法在单片机中运行耗时较长的问题,开展了耗时原因分析。针对现有耗时较长的三角函数计算、2的N次方计算,优化为查表法计算;平方和的根号计算,优化为运行速度更快的简化计算。该优化方法简单实用,可运用于其他需要计算优化的场景。最后对该优化方案进行了比较,研究结果表明,该优化方法显著提升了FFT的计算效率,具有很强的工程实用性。

基于复解析带通滤波器的ZOOM-FFT算法的分析和实现

文章介绍了基于复解析带通滤波器的ZOOM-FFT算法原理;讨论了该算法的核心部分:等波纹复解析带通滤波器的设计方法,从而能有效地控制滤波器的通带和阻带特性。通过判断是否需要调整细化中心频率(如果需要,调整中心频率)-构造复解析带通滤波器-选抽滤波-若中心频率未经调整,移频—FFT的流程,在TMS320DM6437 DSP上实现了ZOOM-FFT算法,从而对信号频谱进行了细化。

基于复调制ZOOM-FFT算法下阻尼比识别的研究

利用半功率带宽法识别系统的阻尼比是一种简单、常用的方法,但精度受到作图准确性及人员判读的经验所制约,严重时甚至不能准确拾取出半功率点。该文提出识别阻尼比的一种方法:细化-半功率带宽法,采用FFT变换对全谱进行识别,确定谱峰,利用复调制ZOOM-FFT算法对感兴趣谱峰处进行局部细化,最后结合半功率带宽法可有效提高阻尼比的识别精度。

基于Zoom-FFT的改进Rife正弦波频率估计算法

Rife算法是正弦波频率估计的一种经典算法,但其根本缺陷在于低信噪比且被估计频率接近量化频率点时估计性能差。本文通过分析Zoom-FFT的基本原理,验证了其具有可控的局部频谱放大功能,进而提出了一种改进的Rife频率估计算法。通过对信号进行Zoom-FFT处理实现以被估计频率为中心的较窄频段频谱的大幅度细化和放大,然后利用Rife算法进行精确频率估计。仿真结果表明,该算法具有高于传统Rife及其改进算法的估计精度和抗噪声性能,且对真实频率与量化频率点的位置关系不敏感,但计算复杂度有一定增加。

硬同步型FFT算法在微电网监控系统中的应用

针对微电网实际运行时存在各类干扰导致电气参数测量精度不高的问题,论文提出一种改进硬同步型FFT算法应用于微电网监控系统中,实现电气参数的精确采集,快速还原被测信号的原始波形,并采用限幅优化去极值平均滤波算法增强监控系统的抗干扰性能。实验结果表明,改进硬同步型FFT算法和限幅优化去极值平均滤波算法可有效提高监控系统电气参数检测精度与可靠性。

北斗卫星船载导航信号并行捕获算法

信号捕获作为实现北斗卫星船载导航的第一阶段,也是最重要的一环,为此研究基于北斗卫星船载导航信号并行捕获算法,在短时间内捕获卫星信号,为船舶提供高精度的定位和导航服务。建立北斗卫星导航信号模型,依据模型生成的北斗卫星导航信号,采用傅里叶变换(Fast Fourier Transformation,FFT)算法以及快速傅里叶逆变换(Inverse Fast Fourier Transform,IFFT)算法,通过并行频率搜索和并行码相位搜索分别将伪随机码相位、载波频移的二维搜索变成一维进行并行搜索,获取北斗卫星信号的伪随机码和载波频移,实现北斗卫星船载导航信号并行捕获。实验结果表明,该算法可以成功地捕获船载导航信号,并且捕获耗时短;对船载导航信号的载波频率估计误差小。

基于独立成分分析与FFT的火焰检测算法

针对锅炉炉膛火焰检测产品普遍存在的偷看现象,采用独立成分分析(ICA)和FFT相结合的算法,对燃烧火焰进行盲源分离和功率谱分析。结果表明:FastICA+FFT算法能够正确分离出本体火焰信号、旁路火焰信号和炉膛背景火焰信号,判断出锅炉燃烧状态,提高了系统检火的可靠性,降低了偷看漏看概率。

基于频谱细化算法的超声多普勒流量计设计

流量计作为一种计量传感器设备,是水务信息化综合系统的重要组成部分,其数据精度直接影响系统计量结果。本文基于频谱细化的方法设计了高精度超声多普勒流量计,该流量计采用低功耗单片机(MCU)作为主控芯片,产生频率可配置的中高频脉冲信号,经功率放大电路后驱动由大功率金属氧化物半导体场效应管(MOSFET)组成的超声波发射电路。设计了回波信号提取电路,实现回波信号的放大、噪声滤除、频差信号提取等功能。采用复调制ZOOM FFT频谱细化算法进行频谱分析,显著提高了频率分辨率和频移计算精度。经实验测试,在低流速(0.19 m/s)、中流速(0.5 m/s)和高流速(0.984 m/s)状态下,流量计测量误差分别为5.161%、2.248%和1.985%。

电力系统谐波分析的高精度FFT算法

快速傅立叶变换存在较大的误差，无法直接用于电力系统谐波分析。本文对ＦＦＴ的泄漏误差进行了分析，根据Ｊａｉｎ和Ｇｒａｎｄｋｅ提出的插值算法提出了多项余弦窗插值的新算法，对ＦＦＴ的结果进行修正，极大地提高了计算精度，使之适用于电力系统的准确谐波分析。文中给出了该算法进行谐波分析模拟计算的算例，计算结果表明，不同的加窗算法计算精度不同，新算法的计算精度显著提高。

应用FFT进行电力系统谐波分析的改进算法

采用快速傅立叶变换(FFT)进行电力系统谐波分析时很难做到同步采样和整数周期截断,由此造成的频谱泄漏将影响到谐波分析的结果。通过加窗以及采用插值修正算法可以改善计算谐波频率、相位和幅值的准确度。该文针对已有算法存在的问题,提出了一种基于两根谱线的加权平均来修正幅值的双峰谱线修正算法,利用距谐波频点最近的两根离散频谱幅值估计出待求谐波的幅值;同时,利用多项式逼近方法获得了频率和幅值修正的计算公式,这些改进能够进一步降低泄漏和噪声干扰,提高谐波分析的准确性。基于该改进方法,文中推导了一些常用窗函数的实用修正公式。仿真结果验证了该改进算法的有效性和易实现性。

电机测试中谐波分析的高精度FFT算法

快速傅立叶变换在非同步采样情况下存在较大的误差 ,因而无法在电机测试过程中获取准确的谐波参数。为了减小非同步采样对快速傅立叶变换的影响 ,提高电机测试中的谐波分析精度 ,该文通过加窗和插值对原算法进行了改进。该文先是对非同步采样的泄漏效应进行了简要说明 ,然后详细分析和推导了加Blackman Harris窗的插值算法 ,并借助MATLAB软件求解高次插值方程得到准确的频率偏移量 ,进而得出较准确的谐波参数。在此基础上 ,对插值公式作适当改动 ,可以进一步提高各种情况下特别是泄漏程度较严重时的计算精度。该文最后提供了一个模拟分析实例 ,分析结果进一步验证了改进后算法在非同步采样时 ,仍然具有非常高的分析精度。