时频分析在反辐射导弹检测中的应用

针对反辐射导弹检测的问题，利用在雷达回波中的载机信号为单频信号、反辐射导弹为宽带调频信号，且载机信号幅度远大于导弹信号的特点，提出了运用时频分析检测反辐射导弹的方法，该方法首先利用小波包变换滤除载机信号，然后对滤波后信号进行时频重排，最后对重排后信号用Wigner-Hough变换检测导弹信号．仿真表明该方法可以有效地将雷达回波中的强载机信号消除而保留微弱的ARM信号．     

QPSK信号谱相关性质研究

传统随机信号处理都假设所要处理的信号为平稳信号，然而实际中所遇到的信号却不一定能满足这一前提条件，即信号不具有平稳性，而是非平稳性信号，循环平稳信号就是一类较为重要的非平稳信号，文中介绍了循环平稳信号的定义性质，研究了QPSK这一类调制信号的循环平稳性，提出了一种利用循环统计量对这一类信号进行检测的方法，并进行了仿真实验．仿真表明，循环统计量具有很强的噪声抑制能力．     

混沌信号调制在计算机通信网络中的模拟

混沌信号的调制不需要低层信息信号与混沌信号相比较，信息信号通过允许更高安全级别的混沌信号频谱进行传送，为了更好地编码，该调制信号采用静音功能进行加密，揭示了混沌信号在普通网络中的调制和解调器的模拟与仿真。     

CO2焊接参数一元化试验研究

研究了CO₂焊接电流与焊接电压之间的匹配关系，通过实验获得了焊接电流与焊接电压、焊接电流目标信号与焊接电压目标信号的数据关系，应用一元线形回归理论建立了焊接电流目标信号与焊接电压目标信号之间的一元线性回归方程.回归方程表明，CO₂焊接随焊丝直径增加，其焊接电流目标信号与焊接电压目标信号的一元线性回归系数增加，回归方程的常数项减小.在一元线性回归分析的基础上，应用硬件电路实现了CO₂焊接电流目标信号与焊接电压目标信号的一元化调节，并且具有焊接电压目标信号的微调功能.     

发动机排气噪声自适应控制系统的仿真研究

介绍了发动机排气噪声自适应控制系统的工作原理，并建立了系统模型，对以振动信号作为参考信号的消声效果进行了仿真，并且将发动机机体上不同点的振动信号作为参考输入进行了消声效果的比较．结果表明：当选取振动信号作为参考信号时，不仅要考虑振动信号与排气噪声信号的相关性，还要考虑振动信号的能量分布．     

具有间断事件检测和分离的经验模态分解方法

针对在经验模态分解（EMD）筛选过程中间断信号引起的模态混叠问题，提出了一种新的解决方法．该方法为根据间断过程信号与正常背景信号时间尺度的不同，利用固有模态函数（IMF）的瞬时频率特性实现间断信号的精确定位，依据定位的间断信号段经端点延拓重新做EMD分离出间断信号，从而在后续的EMD中消除该间断信号的影响．将该方法与小波法消除间断信号的结果进行了比较，显示其滤除结果的信号失真较小，并可将间断信号分解为一固有模态函数．     

步进频雷达单频伪信号干扰效应机理分析

针对典型雷达装备受到单频电磁辐射时，雷达显示界面形成伪信号从而造成真实目标误判的问题，基于步进频雷达测距工作原理，以某型Ku波段步进频测距雷达为实验对象，开展了单频电磁辐射伪信号干扰效应实验，验证了两类伪信号干扰成像机理分析的正确性。通过实验得到了带内外典型频点的两类伪信号电平值随单频干扰场强的变化曲线，基于接收电路非线性失真分析分别解释了带内外伪信号电平值的变化规律，而后测得了两类伪信号干扰的敏感频段。实验结果表明：带内单频电磁辐射可对步进频雷达装备造成“脉冲”型伪信号干扰，伪信号出现的位置随机；带外单频电磁辐射可对步进频雷达装备造成“冲激”型伪信号干扰，伪信号出现的位置固定；随着单频干扰场强的提高，“脉冲”型伪信号电平值先线性增长，而后保持恒定；“冲激”型伪信号电平值先逐渐增大，达到最大值后逐渐降低。     

运用BP神经网络的FSK信号智能检测

针对强噪声背景下FSK信号的智能检测，提出了一种新的方法．运用接收端FSK信号与发射信号的互相关信息，作为特征量，利用BP神经网络实现模式分类，达到智能检测FSK信号的目的．仿真结果表明，该方法能够有效地抑制噪声，实现FSK信号的智能检测．     

时域平均在行星齿轮箱故障诊断的应用

测取了行星齿轮减速机太阳齿轮故障振动信号，提出了信号时域平均处理的新算法，解决了周期截断误差对平均结果的影响问题，采用时标脉冲技术，时标脉冲信号和振动信号同步采集，有效的确定了平均段数，试验结果表明，该方法在太阳齿轮故障信号的处理中取得了比较理想的效果。     

基于Hilbert-Huang变换的涡街信号处理方法

利用Hilbert-Huang变换(HHT)的固有模态分解特性，提出了一种涡街信号频率估计的新方法.采用压电传感器进行涡街信号的检测，通过分析信号经过固有模态分解后的时频特性，获得了不同模态所代表的噪声信号成分和实际涡街信号成分.模态中的一部分表示了信号中的噪声，而剩下的部分模态真实反映了信号的频率成分.在仿真的基础上，获得了去除噪声的部分模态瞬时频率与涡街频率的关系.研究结果表明，基于HHT的涡街频率估计方法，可以精确估计涡街信号频率并提高涡街流量计的抗干扰能力.该方法计算量小，能够满足涡街流量计在实际工程应用中的要求.     

场效应晶体管随机电报信号噪声的探测及分析

为了快速准确自动识别随机电报信号，文中基于Sagittarius操作平台，提出了一种适用于工业生产环境的场效应晶体管随机电报信号噪声的全自动测量系统，分析了随机电报信号噪声的识别算法．研究结果表明：以40nm低能耗CMOS工艺的实际产品验证了Sagit—tarius全自动测量系统的测试方法及分析算法，实现了MOSFETs随机电报信号噪声的快速、精确测量，满足了随机电报信号噪声的自动分析功能．     

周期信号的非整周期采样理论

研究了周期信号的采们理论，从理论上提示了Ｓｈａｎｎｏｎ采亲定理在应用于周期信号时的局限性。讨论了连续周期信号被均匀采样后的离散信号的频谱混迭，基于周期信号的Ｆｏｕｒｉｅｒ级数，提出了利用整周期，多整周期和非整周期采样值重构原始连续周期信号的方法。     

脑电波、心电图的测量

我们采用自制的放大器对心电信号进行测量，并且使用DEWE－3010虚拟数字示波器、DASYLAB数据采集和信号处理软件、Excel软件来完成信号采集、信号滤和信号处理等工作，并进行了相关的误差分析，绘制出了完整的心电图，并为测量脑电波信号打下了坚实的基础。     

不用同步信号的相干平均弱信号检测法

提出了将周期性信号从噪声中提取的数据处理方法，该方法用分段自相关算法快速计算周期性弱信号的自相关函数的估值，用其自相关函数求出周期性弱信号的周期。采用相干平均的方法提高信号的信噪比，提取真实信号，其方法不需额外的硬件设备和同步信号，适用于不能提供同步信号的应用，并利用此方法编制了实用程序，实际运行表明，该方法能提高信号细节的分辨能力。     

基于MRA的PD信号提取算法与实验研究

小波方法不但具有多尺度分辨和时频局部化特性，而且可以准确地捕捉突变信号的特征，并可以在不同尺度上考察“瞬变”信号特征的演化过程．针对PD信号的瞬变性和随机性，基于小波的MRA法，分析了PD和噪声信号的尺度和小波空间表征，给出了PD信号提取和重构算法，并进行了数学仿真．通过实验模拟验证，结果表明，基于小波MRA的PD信号提取和重构算法快速准确，可以为高压电器绝缘故障诊断、模式辨识提供准确信息源．     

PPM-UWB信号的GLRT同步捕获算法研究

提出了一种适合于PPM-UWB信号的基于广义似然比检测（GLRT）的同步捕获算法，首先采用了一种新颖的本地模板信号与接收信号进行滑动相关，得到符号速率的采样信号，然后通过精心设计训练序列的图案，利用GLRT实现信号时延估计．由于该算法采用了符号速率（几百兆赫兹）的采样信号，与传统的需要极高采样率（几吉赫兹）的同步算法相比，它极大地降低了系统的复杂度和运算量，同时也提高了捕获速度．通过在密集多径信道模型下，对PPM-UWB信号的同步捕获进行计算机仿真，仿真表明该算法能够快速有效地实现同步捕获．     

基于高阶谱的气液两相流差压波动信号的分析

针对水平管气液两相流差压波动信号的非高斯特性，提出了一种基于高阶谱技术的差压波动信号分析的新方法.通过对气液两相流差压波动信号的双谱分析，提取了不同流型下信号的非高斯特征.以信号双谱幅值的平均值作为特征值，对不同流型下信号偏离高斯分布的程度进行了定量地分析，并讨论了在不同管径下不同流型的差压波动信号的双谱特性及非高斯特征.实验结果表明，提取的特征值反映了信号偏离高斯分布的程度，据此可以作为气液两相流流型转变的判据.     

分形几何在故障信号特征提取中的应用

从工程应用角度介绍了动力系统维数及其计算方法，提出了关联函数，探讨了分形的无标度域理论，给出了波形的分形性验证方法.金刚石液压机顶锤声信号时域波形的实验曲线表明，基于动力系统维数的信号描述方法，定量地刻画了故障信号与正常信号以及它们的变化趋势，达到了识别故障的目的.     

一种新型雷达波形的平均模糊函数

根据Ｗｏｄｗａｒｄ对模糊函数的基本定义，详细推导了脉内脉间频率调制雷达信号的平均模糊函数．结果表明，脉内脉间频率调制雷达信号同时具有大的时宽和大的带宽，该信号经匹配压缩处理后具有距离和速度两维高分辨率，同单纯脉间频率相比消除了距离载上的模糊．该信号克服了一般均匀脉冲串信号距离分辨率差的缺点，是一种简单可行的两维高分辨率信号形式．     

基于高阶统计量和小波变换的差压信号分析

为分析气液两相流差压信号的内在特征，提高测量信号的信噪比（SNR），提出了一种基于小波变换和高阶统计量的信号分析方法.该方法利用小波变换技术将差压信号分解为多个不同频段的尺度函数，根据先验知识滤除信号中的高频噪声，同时提取不同尺度上的细节信号能量特征值.基于高阶统计量技术，提取不同工况下重构的已除噪差压信号的双谱特征值，分析了信号的双谱特性.初步研究表明，小波变换和高阶统计量相结合的信号分析方法能有效地抑制信号中的高斯有色噪声，提取的细节尺度能量特征和双谱特征可以提供更多的关于管道内复杂流动状况的信息.该方法为气液两相流流动状态的判别和过程监控提供了有益的借鉴.