基于时频加窗短时傅里叶变换的LFM干扰抑制

通过对线性调频(LFM)信号分数阶傅里叶变换的分析,该文提出了一种基于时频加窗短时傅里叶变换(TFW-STFT)的LFM干扰抑制算法。由于提出的时频窗对LFM干扰具有较好的频域能量聚集性能,因此TFW-STFT对信号的影响要小于无聚集性能的短时傅里叶变换。仿真结果证明该算法在信噪比损失和系统误比特率上明显优于基于短时傅里叶变换的算法。     

匹配傅里叶变换快速算法及在雷达信号处理中应用

为了减小匹配傅里叶变换分析的计算量,提出了一种基于快速傅里叶变换的快速算法。根据匹配傅里叶变换的分解将积分形式转化为离散形式,推导出快速算法表达式。该算法与直接的数值离散匹配傅里叶变换算法相比较,计算量大大减少。同时给出了其在雷达信号处理中线性调频信号的检测与参数估计的应用。理论及计算机仿真结果表明了该算法的有效性和精确性,有良好的工程应用前景。     

数字瞬时测频——傅里叶变换测频

对信号采样后；可以对采样数据作傅里叶变换，将时域信息变换成频域信息。这当然可以用来测频，它就是傅里叶变换法测频。所谓傅里叶变换，实际上是将信号按一批预定的频率做相关叠加，分别得到与这些频率对应的频率分量的幅度和相对相位。为了占据尽可能少的计算时间，以提供尽可能高的反应速度，我们多采用数据点数为2的整次幂的快速傅里叶变换算法。     

分数傅里叶域上宽间隔跳变的透明语音信息隐藏模型

语音信息隐藏一直是信息安全领域内研究的热点和难点。本文基于掩蔽效应和扩频码理论,提出了一种新的基于跳变分数傅里叶变换的高透明语音信息隐藏模型,首先从时频域掩蔽出发,提出了分数傅里叶变换域上的隐秘信息嵌入算法,并提出了在分数相关倒谱域上的隐秘信息提取算法。同时又提出了一种宽间隔多进制伪随机序列来控制分数阶因子α。理论分析和实验结果表明,该模型具有很强的透明性,在时域、频域和倒谱域都无法发现隐秘信息的存在,同时能够抗信道噪声的影响。研究表明该模型在语音信息隐藏领域具有较高的应用价值和广阔的应用前景。      

高抗噪性的SFFT-DT快速捕获算法

针对稀疏快速傅里叶变换(Sparse Fast Fourier Transform,SFFT)并行码相位捕获算法抗噪性能较差的问题,提出了一种新的高抗噪性快速捕获算法.该算法依据伪码相关函数峰值唯一的特点,利用降采样快速傅里叶变换(Downsampling Fast Fourier Transform,DFFT)取代了...     

关于信号tu(t)的傅里叶变换的探讨

傅里叶变换是“信号与线性系统”课程中一个非常重要的教学内容,是理解信号频域特性和进行线性系统频域分析的基础。课程中对于一些不满足绝对可积条件的信号,通过引入广义函数获得了它们的傅里叶变换。斜坡信号tu(t)不是绝对可积的信号,虽然一些文献中给出了它的傅里叶变换表达式,但对于该信号的傅里叶变换是否存在的问题却存在不同观点。论文对斜坡信号傅里叶变换的求解方法进行了研究,指出了常见的错误方法,并对斜坡信号的频率特性给出了一种观点。     

基于傅里叶-梅林变换的图像匹配方法研究

图像匹配是计算机视觉中的重要应用之一,相位相关算法是其中的一种常用方法。但是该算法只能准确匹配存在平移的情况,对带有旋转和缩放的情况无法正确匹配。针对这一问题,本文提出了基于傅里叶-梅林变换的匹配方法,利用图像傅里叶变换幅度谱中的包含的信息,计算出旋转角度和缩放系数,根据结果变换模板图像,进一步计算出平移量。本文设计了模拟和实际实验对算法进行验证。结果显示本文算法不仅在模拟条件下具有较好的匹配效果,在实际情况下也能准确匹配。     

基于基本光学单元的分数傅里叶变换算法

提出两种分数傅里叶变换数值计算新方法。本文用分数傅里叶变换描述信息在光学系统中的传输过程 ,分别基于分数傅里叶变换与菲涅尔变换之间联系和基于基本光学单元 (薄透镜及其组合 )实现分数傅里叶变换。该算法与光传输物理过程有着直观的联系 ,计算时光学系统的焦距、距离等参数可调。避免了传统算法中“变换核”等复杂计算 ,便于计算复杂光路和缩短计算时间。以三种飞机 (及字符 )光学模式识别实验为例 ,给出了空域 -频域变换混合光路的计算流程与结果     

应用于电能质量的压缩感知稀疏基的研究

为了解决基于傅里叶变换基的压缩感知对电能质量干扰信号压缩采样丢失时变信息的问题,本文进行了基于小波变换基的压缩感知电能质量研究。首次提出采用不同小波基的小波变换基作为稀疏基,来提高压缩感知对电能质量干扰信号的重构效果,为电能质量研究提供了一种新的研究方向;并通过实验仿真对比了基于傅里叶变换基和基于小波变换基的压缩感知重构效果。在压缩感知重构算法分别采用正交匹配追踪算法和压缩采样匹配追踪算法下,仿真结果表明,压缩感知应用于电能质量时,基于小波变换基的压缩感知重构效果优于基于傅里叶变换基的压缩感知重构效果;当压缩采样比是20％,稀疏基采用db3小波变换基时,均方误差均低于0．1％,良好地完成了原始电能质量干扰信号的重构。     

基于交替投影的MIMO雷达最优波形设计

该文研究用于多输入多输出(MIMO)雷达的具有低相关旁瓣的恒模波形设计方法,这类波形可以抑制距离旁瓣遮蔽和不同信号回波之间的相互干扰。首先,根据非周期相关函数与功率谱(PSD)之间的傅里叶变换对关系,将波形的相关特性优化问题转换为功率谱优化问题;然后,基于功率谱拟合的思想,将设计波形的功率谱向理想波形功率谱逼近;最后,在时、频域交替投影的算法框架下,利用快速傅里叶变换(FFT)实现波形的优化设计。计算机仿真表明,该算法能够设计具有良好相关特性的MIMO雷达波形且运算效率较高。     

织物图像增强技术的研究

对具有不同特性的织物数字图像利用二维离散傅立叶变换进行图像增强和图像复原等操作,能有效地改善图像的 质量,突出所需要的细节,为织物密度的自动测量提供最佳质量的图像.研究了二维离散快速傅立叶变换算法,以及利用该 算法在频率域中进行图像增强和图像复原的新方法.实验结果分析表明,利用提出的方法可以较好地改善织物图像的质量.     

基于傅里叶变换的双音多频信号识别实验设计

傅里叶变换是建立信号时间域与频率域之间的一种变换关系。针对傅里叶变换的学习难点,分析了不同类型信号的傅里叶变换关系。结合工程应用,设计了电话拨号的双音多频音频信号按键识别综合实验,通过信号分段、滤波处理和快速傅里叶变换算法提取信号的特征频率,实现了双音多频音频信号的按键号码识别功能。     

基于多尺度结构特征的快速异源图像匹配

针对异源图像提出一种基于多尺度密集结构特征的快速匹配算法。算法首先利用Gabor滤波器逐像素提取图像中的结构响应,再根据主方向响应对多尺度结构特征融合,然后使用快速傅里叶变换在频域计算各特征分量图像之间的卷积,最后将卷积生成的系数矩阵求和计算出图像之间的相似性并选择相似性最大位置作为匹配结果输出。本文算法能有效适应异源图像间的非线性灰度变化和噪声干扰问题。测试使用可见光、红外、雷达图像组成的异源图像数据集对本文算法和现有算法进行测试比较,结果表明:本文算法的平均误匹配率最低,并且计算速度有明显优势。     

基于频率轴反转的机动目标距离徙动补偿方法

机动目标在长时间积累时间内发生严重的距离徙动与多普勒徙动,影响雷达对目标的检测性能.针对该问题,该文提出一种基于频率轴反转变换与广义自相关变换的机动目标检测与高阶运动参数估计快速算法.首先在距离频域利用频率轴反转变换校正距离徙动,信号变为立方相位信号;然后利用广义自相关变换与广义变尺度傅里叶变换实现信号降阶与参数非搜索估计;最后利用估计参数对原始信号解调频,并完成目标能量的积累.与现有的Keystone,广义Radon-Fourier变换,Radon-吕分布和Radon-分数阶傅里叶变换相比,本文方法可以快速校正距离徙动,实现非搜索的目标参数估计,达到低计算复杂度与检测性能的折中.仿真实验表明,该方法可有效完成机动目标的检测与参数估计.     

MEMS测量中一种新型的亚像素定位技术

亚像素定位技术是实现基于视觉的高精度MEMS测量的关键。文章提出了一种混合非线性优化和离散傅里叶变换的亚像素定位方法。首先通过相位相关法估计出像素级平移参数,然后利用互功率谱的整体信息,在其邻域范围内进行上采样矩阵傅里叶变换,精确定位相位互相关谱的峰值,测得亚像素级平移参数,最后实现了图像的高精度匹配。实验表明,该算法的定位精度优于扩展的相位相关法,像素定位精度能达到0.01像素,能够满足MEMS运动图像的高精度定位,且具有更好的噪声抑制能力和计算复杂度较低的特点。     

结合小波变换与相位相关的图像匹配方法

图像匹配技术是图像测量系统中的关键技术,是目标定位中最基本的方法。相位相关作为一种图像匹配技术对噪声有较高的容忍程度,检测结果与照度无关,受几何失真影响小。但该方法对旋转变化非常敏感。为解决此问题,本文提出结合小波变换和相位相关的匹配算法,该算法首先对图像进行小波分解,并对结果中的近似信号进行空域旋转校正;然后利用相位相关方法进行图像匹配,从而达到快速精确的定位。该方法在掌纹图像匹配定位中的应用证明了它的有效性。     

基于小波变换的自动小音点法测向

自动小音点测向法,首先对测向信道接收机输出的连续信号进行抽样,将连续的模拟信号转换成离散的数字信号,之后,在频域上进行处理,主要是对模拟信号进行FFT变换处理,其缺点是FFT变换的窗口函数大小、形状均固定不变,这对于分析时变信号是不利的。文中提出基于小波算法的最小信号测向方法,该方法利用小波变换对时、空域突变信号的敏感特性,可以更准确地捕捉＂小音点＂,从而提高测向精度。     

基于频域遮隔及分数阶相关的反辐射导弹检测技术

该文提出一种基于频域遮隔及分数阶相关来检测反辐射导弹(ARM)的新方法。该方法利用雷达回波的频域(Fourier变换)数据,根据尖锋作遮隔处理后,直接运用基于分数阶Fourier变换(FrFT)和Fourier逆变换的分数阶相关方法,通过一维搜索来检测ARM。由于该方法利用了现有的Fourier数据,且分数阶Fourier变换可以通过Fourier变换实现,无需多通道相位补偿和二维搜索,故计算量小。仿真结果表明,该方法能够在ARM信噪比低达#61485;10dB,ARM与载机回波功率比为#61485;27dB的情况下,准确地检测出ARM,从而实现ARM发射的早期告警。     

基于二代curvelet与wavelet变换的自适应图像融合

针对同一场景红外图像与可见光图像的融合问题,提出了一种基于二代curvelet与wavelet变换的自适应图像融合算法。首先对源图像进行快速离散curvelet变换,得到不同尺度与方向下的粗尺度系数和细尺度系数;根据红外图像与可见光图像的不同物理特性以及人类视觉系统特性,对不同尺度与方向下的粗尺度系数和细尺度系数采用基于离散小波变换的图像融合方法,在小波域中,对低频系数采用基于红外图像与可见光图像的不同物理特性的自适应融合规则,对高频系数采用基于邻域方向对比度与局部区域匹配度相结合的自适应融合规则,然后进行小波逆变换得到融合的curvelet系数;最后,进行快速离散curvelet逆变换得到融合图像。实验结果表明,该方法能够更加有效、准确地提取图像中的特征,是一种有效可行的图像融合算法。     

基于盲源提取的强混响背景下LFM信号回波检测

在主动声纳进行浅海区域的沉底、掩埋目标探测中,海底混响是主要的背景干扰,其严重影响了LFM信号回波的检测。基于自回归(AR)模型的预白化算法虽能适应匹配检测,但在低信混比时检测效果不甚理想;基于分数阶傅里叶变换(FRFT)的分数域滤波算法虽能抑制混响,但随着混响增强检测性能衰减较快。本文提出一种改进的基于线性预测的盲源提取算法(LP-BSE),通过利用待提取信号与发射信号强相关的先验知识,采用最小二乘法估计并固定对应线性预测器参数;然后通过构造最小均方预测误差准则,迭代求取解混向量以提取用于匹配检测的期望回波。仿真结果表明,该算法有着更好的匹配检测效果且更稳健。串联LP-BSE与FRFT形成联合方法,匹配检测性能得到进一步提升。