基于改进ApFFT的动平衡信号检测算法

动平衡信号的检测应用于精密仪器,需具有较高精度。针对传统方法在处理动平衡信号时存在的能量泄露和分析精度不够的问题,提出改进的全相位FFT (ApFFT)动平衡信号检测算法。ApFFT能够准确提取动平衡信号的相位信息,然后基于时移相位差法修正幅值与频率。仿真结果表明,相比于传统FFT与短时傅里叶变换,改进的全相位FFT算法能高精度测量频率、幅值及相位信息,其相位误差达到10-5级别,幅值与频率误差分别为0.11%和0.48‰,并具有极好的抗高斯白噪声的性能。     

工频信号相位和幅值测量的新方法

本文提出了一种利用8031单片微机系统测量工频信号的相位和幅值的新方法,此法只需对两个信号进行三次采样后,再经简单的运算,就能得到两个信号的相位差、幅值以及其它许多重要的电量。     

改进希尔伯特黄变换理论在配电网故障选线中的应用与研究

将一种新的非线性、非平稳信号处理方法-改进HHT(Hilbert-Huang Transform)方法应用于配电网故障选线中.改进HHT方法可以从非平稳的故障信号中准确地提取丰富的系统故障暂态信息.通过对故障后各线路零序电流特征分析,进而利用HHT提取零序电流高频分量幅值、频率和相位等信息,比较幅值和相位实现正确选线....     

幅相控制策略在六自由度运动模拟器中的应用

由于六自由度运动模拟器自身的闭环频率特性及非线性等因素,对于正弦输入信号存在幅值衰减和相位滞后,很难实现对高频正弦信号的精确跟踪,针对这一问题采用基于Widrow-Hoff学习算法的幅相控制策略.利用运动学正解间接得到的运动模拟器上平台位姿的反馈信号,通过该控制策略迅速地调整系统输入正弦信号的幅值和相位,使系统输出在短时间内对设定信号进行精确跟踪.仿真和实验表明,该方法在实现六自由度运动模拟器对正弦信号的精确跟踪问题上明显优于常规的经典控制,对于其他正弦运动的精确跟踪系统同样具有普遍意义.     

基于延时相移反馈控制的单环掺铒光纤激光器的混沌产生

为了拓宽单环掺铒光纤激光器延时反馈系统的混沌产生区间,提出了在延时反馈回路中加入电光相位控制器。通过调节作用在电光相位控制器上的正弦信号的频率和幅值,来调节其相位,并通过观察示波器上的时间序列和频谱,研究系统的混沌产生。结果表明,随着正弦信号的频率和幅值的增加,单环掺铒光纤激光器系统以阵发方式进入混沌状态。     

一种抗干扰无惯性快速相敏解调器

为了较好地解决一般相敏解调器的交流分量大、响应速度慢的问题,提出了一种快速无惯性相敏解调器,其直流分量的大小正比于交流有用信号的幅值,而极性则取决于交流有用信号的相位。     

齿轮裂纹早期故障的完全解调分析

齿轮轮齿发生早期裂纹时,裂纹故障信号十分微弱,为了有效提取早期裂纹故障特征,本文提出完全解调分析方法,即针对实际的齿轮振动信号调幅、调相同时存在的特点,进行幅值包络解调和相位解调相结合的完全解调分析．仿真及实例分析结果表明,本文所提出的方法能将齿轮早期裂纹故障信息从复杂的振动信号中提取出来,幅值包络解调和相位解调相结合的完全解调分析,可以提高故障诊断准确率．     

电厂换热器弯管远场涡流检测研究

利用远场涡流检测技术对20~#钢弯管上不同位置、不同大小的通孔进行了检测。经过分析对比后发现,弯管对远场涡流检测的信号幅值和相位都有明显的影响,缺陷越小,其信号受弯管影响越大。其中,外弧处的缺陷幅值最小,应作为幅值判伤的基准。     

利用AR模型解决全相位技术数据长度限制

针对在建筑结构领域全相位技术中对数据长度的限制问题,提出使用基于自回归（AR）模型的数据外推方法（AREX）,给出适用于全相位技术的AR模型定阶算法. 提出以有效频段最大能量集中为原则确定AR模型阶数的算法（ECC）,与最终预测误差（FPE）、阿凯克信息准则（AIC）、贝叶斯信息准则（BIC）及奇异值差分谱准则（SVD）进行对比. 结果表明,ECC算法更适合AREX方法. 将原始信号及AREX方法与常见数据扩展方法的估计信号进行全相位处理,结果表明,AREX估计信号的波形和频谱的相似程度均优于其余方法. 将AREX方法用于建筑结构有限元分析数据和振动台试验信号的全相位数据处理,结果表明,AREX估计信号基本上可以等效原始信号结果,表明AREX可以解决全相位数据长度的限制问题.     

一种用于脉冲星信号去噪的新方法

为改善脉冲星辐射脉冲信号的信噪比,提出了一种基于双谱重构的脉冲星信号消噪方法．该方法将含噪脉冲星信号变换到双谱域,利用α-删减滤波器分别对其双谱相位和幅值进行滤波处理,再根据滤波后的双谱重构信号的功率谱和相位．实验结果表明,该方法可有效地滤除脉冲星信号中的噪声,显著改善了信噪比．     

An HHT-based method to eliminate short-time strong disturbance from measured signals of bridge

According to the characteristic that Hilbert-Huang transform (HHT) can detect abnormity in signals, an HHT-based method to eliminate short-time strong disturbance was proposed. The signal with short-time strong disturbance was decomposed into a series of intrinsic mode functions (IMFs) and a residue by the empirical mode decomposition (EMD). The instantaneous amplitudes and frequencies of each IMF were calculated. And at abnormal section, instantaneous amplitudes and frequencies were fitted according to the data at normal section, replacing the fitted data for the original ones. A new set of IMFs was reconstructed by using the processed instantaneous amplitudes and frequencies. For the residue, abnormal fluctuations could be directly eliminated. And a new signal with the short-time strong disturbance eliminated was reconstructed by superposing all the new IMFs and the residue. The numerical simulation shows that there is a good correlation between the reconstructed signal and the undisturbed signal. The correlation coefficient is equal to 0.999 1. The processing results of the measured strain signal of a bridge with short-time strong disturbance verify the practicability of the method.     

最大熵谱的振幅谱和相位谱计算

最大熵谱估计是高分辩率的现代谱估计方法,它有着传统谱估计方法不可比拟的优越性。但最大熵谱估计中振幅失真,使它的应用受到很大限制。本文着重介绍了运用准确最小二乘法计算最大熵谱信号的最佳频率成分,再利用三角函数回归法求取原始信号的真实振幅谱和相位谱。对最佳频率成分位置的确定,采用一种既简便又准确的方法,比前人的方法更为优越。     

基于传播算子的间谐波参数智能估计算法

为了降低多重信号分类(MUSIC)法频率估计的计算复杂度,提出基于传播算子的间谐波频率估计方法.通过传播算子可以得到噪声子空间,不需要估计协方差矩阵和进行特征分解,并且不需要间谐波个数的先验知识,基于传播算子MUSIC算法的频率估计性能与MUSIC算法几乎相同.构造复数域自适应线性神经网络模型来估计谐波和间谐波的幅值和相位.该模型的输入变量和权值仅为实数域自适应线性神经网络的一半,简化了网络结构;采用Levenberg Marquardt(LM)算法对网络进行学习,大大减少了学习次数.仿真结果表明,该算法无需同步采样,能够快速准确地估计间谐波的频率、幅值和相位.     

超分辨在单脉冲雷达三维成像中的应用

超分辨方法基于信号和噪声的参数化模型,在阵列和统计信号处理中具有重要的意义,在高信噪比的情况下具有比傅里叶变换更高的分辨率．单脉冲成像要求对散射点的幅度相位有较精确的估计,文中利用超分辨算法对散射点的幅度相位进行估计,进而对目标三维成像,成像效果比基于傅里叶变换的方法要好．     

基于Root-MUSIC和Adaline神经网络的 间谐波参数估计

为了提高电力系统间谐波分析的精度和分辨率,提出基于求根多重信号分类法（root-MUSIC)和自适应线性神经网络的间谐波参数估计方法.该算法利用求根多重信号分类法估计信号中谐波和间谐波的个数及频率,将谐波和间谐波的频率作为Adaline神经网络的输入进行学习,用得到的权值确定谐波和间谐波的幅值和相位;将频率作为权值在改进的Adaline神经网络中参与学习,估计谐波和间谐波的频率、幅值和相位.Matlab仿真结果表明,该算法频率分辨率高、检测准确、收敛快;当频率估计准确时,基本Adaline神经网络与改进的Adaline神经网络具有相近的检测精度,且前者的实时性更好.     

水中声波之间非线性作用时能量变化的分析

为研究声波之间的变参数相互作用,以伯格斯方程为基础,用谱分解方法推导了泵波与弱信号波整倍频率相互作用后弱信号波的数学解析式,研究了弱信号波在受到泵波不同频率、幅度和初始相位干扰时的能量变化情况.研究表明:二者频率比为2时,信号能量变化最大,可达9.84 dB;随着幅度比增大,信号能量变化减小;频率比大于3时,可不考虑二者初始相位差对信号波能量变化的影响;间断距离内随着传播距离的增加,弱信号波能量变化增大.     

MMIC组件构成的天线阵变线极化扫描的研究

研究了由单片微波集成收发组件所构成天线阵的可变极化扫描问题。着重讨论了变线极化扫描的实现方法,提出一种确定单元激励幅度和相位的计算方法,利用该方法,在适当选择单元排列形式时,可以达到同时控制波束扫描和电场极化方向的目的。此外还研究了减少计算量的方法,研究结果表明,在适当给定约束条件时,单元激励幅度和相位的计算可大为简化,从而保证了扫描速度。     

基于改进小波阈值法的平移不变心电信号去噪

人体心电信号在采集过程中掺杂着各种噪声信号,而常用的小波阈值法在心电信号去噪中存在缺陷,为此在小波阈值法的基础上进行改进,得到新的阈值去噪方法,该方法能够较好保护心电信号特征,有效保持各种心电波形的幅度,并在一定程度上有效抑制脉冲噪声.此外,由于传统小波阈值法去噪都是基于离散小波变换进行的,所以在幅度较小的Q,S波处会产生Pseudo-Gibbs现象,而文中以改进的小波阈值法为基础对心电信号进行平移不变的去噪处理,有效地克服了这个问题.利用美国麻省理工学院的MIT-BIH心电数据库对以上方法进行验证,取得了良好的去噪效果.实验结果表明,所提出的算法与传统的小波阈值法比起来能够更好的保持心电信号的几何特征,且具有更高的信噪比.     

一种应用于超声无损检测的广谱反卷积技术研究

为了提高复合材料超声无损检测（UNDT）分辨率,提出一种基于小波变换和粒子群算法（PSO）的广谱反卷积新技术.在利用小波变换多分辨率分析能力对超声反射回波信号消噪,并确定超声反射系数位置集的基础上,采用粒子群优化算法求出相应位置反射系数的幅值,从而消除畸变小波的平滑作用,有效改善检测分辨率.同时,该技术还突破传统方法仅适合于超声回波信号为平稳、检测噪声为白色以及先验知识已知的场合应用的局限性.计算机仿真和实验研究表明,与传统反卷积技术相比,该方法能极大地提高超声检测的分辨率,并体现出较强的广谱适应性和鲁棒性.     

相控超声激发系统的设计

针对相控阵列声涡旋中的多路相控信号的激发问题,选用波形存储和窄带滤波谐振相结合的信号发生芯片MD2134实现信号的输出和功率放大,并利用FPGA编程技术控制输出信号的相位,设计了一个相位可调的8路相控超声激发系统,达到高集成度、操控灵活、相位差可控的目标. 在设计中,用Quartus Ⅱ软件编写寄存器代码,控制信号发生电路输出带有相位差的信号,经过D/A转换和功率放大后驱动换能器形成谐振. 将同步输出的8路中心频率约为500 kHz,相位差为π/4的信号分别激励8个换能器,用示波器采集水听器所接收到的声波波形,并测量各路声波的相位差. 结果表明设计系统的集成度高,输出信号幅度和相位稳定,各路声波相位差和理论结果一致,可在相控超声系统中推广和应用.