非平稳信号的一种ARMA模型参数估计法

本文采用一种经过特殊处理的时变自回归滑动平均（ARMA）模型对非平稳随机信号进行分析．将这种模型左边的时变参数假设为一组基时间函数的线性组合，右边时变参数简化为常数，并用反馈线性估计法进行参数估计。该方法的主要特点是简单，计算量小，占用存储空间少．并用仿真的方法对算法予以验证，可用于一些常用的非平稳随机信号的分析．     

几种信号分析方法对非线性、非平稳信号分析效果的比较

本文通过时傅立叶变换，短时傅立叶变换，小波分析，经验模式分解几种信号分析方法在信号分析中的效果相比较，肯定了经验模式分解在分析非线性、非平稳信号中的作用，同时也指出了经验模式分解还存在的问题。     

一种适用于机械非平稳故障信号的分析方法

该文提出了一种适用于机械非平稳故障信号的特征提取方法,鉴于该类信号时域特征明显,首先利用小波包进行分解,对分解后的不同频带内的分解系数进行时域重构,分别对重构的时间序列用时域分析的方法提取对故障敏感的特征参数,通过简化特征参数,确定判别阈值,使该方法更便于现场工作人员对机器故障的识别.同时也为具有同类特征的非平稳信号提供了一种行之有效的分析方法.文中最后用某油田往复泵实测数据验证了该方法的有效性.     

一种新的非平稳信号分析方法－局域波分析

该文介绍一种新的非平稳信号分析方法一局域波分析。该方法源于瞬时频率的概念,它能把动态信号的局部特征正确地在时频域内予以描述。局域波分解的基不是固定的,而是随动态信号波形的变化而变化,具有自调节自适应的特征。与传统的时频分析方法相比,局域波分析有很多优点,它是分析非平稳信号的一般方法。该文讨论了局域波分析的应用,指出了该方法需进一步研究的有关问题。     

一种探地雷达回波信号的非平稳特性分析方法

针对传统的傅里叶变换已无法满足非平稳信号的分析,本文提出了探地雷达回波信号的短时傅里叶变换分析方法,这种方法可有效消除探地雷达回波信号的干扰和杂波。首先介绍了探地雷达系统设计原理及其工作过程,在此基础上,分析了典型的探地雷达回波信号特征、介绍了短时傅里叶变换原理,短时傅里叶变换持有的时频局域化特性非常适用于非平稳信号处...     

复循环平稳的非平稳信号的非参数谱估计

复准循环平稳信号为具有准周期时变统计特性的复随机信号，它对研究信息系统中的一些非高斯过程有重要意义。本文提出了平滑周期图作为离散时间复循环平稳过程的循环谱估计，并从理论上证明了该估计为相容估计，还导出了其渐近协方差表达式。     

基于二次型时频分析方法处理非平稳信号

使用时频分析方法处理非平稳信号,提取非平稳信号的时频分布。分别采用线性时频分析和二次型时频分析处理模拟仿真信号,仿真结果显示用二次型时频分析处理所得的时频分布的时频分辨率较高。仿真结果证明,二次型时频分析方法是处理非平稳信号的有效方法。     

非最小相位ARMA模型的一种自适应辨识算法

本文提出了一种加性有以高斯噪声中因果非最小相位ＡＲＭＡ模型的自适应辨识算法。模型输入假定为非高斯独立同分布随机过程。算法只利用了观测信号的高阶统计量。     

非平稳信号分析的广义解析模态分解方法

现有的非平稳信号分析方法都有各自不同的缺陷,短时傅里叶变换的时频分辨率受不确定性原理的限制,希尔伯特黄变换存在端点效应和模态混叠,易导致模糊的时频分布;解析模态分解只适合分析频率恒定的多分量信号;针对包含多个时变模态、特别是频谱重叠的非平稳信号,本文提出了一种新的信号分析方法———广义解析模态分解（Generalized Analytical Mode Decomposition,GAMD）．GAMD通过广义傅里叶变换将时变频率转换为频谱可分的,采用解析模态分解对其分解,再对得到的单分量信号进行逆广义傅里叶变换即可得到原始信号的分量．因此,GAMD非常适合分析时变的非平稳信号．通过仿真信号将GAMD与短时傅里叶变换和希尔伯特黄变换等方法进行了对比,结果表明GAMD方法的分解效果更精确,时频分辨率更高．     

一种高精度的非平稳随机信号实时建模算法研究

针对传统的非平稳随机信号时变参数筹分模型算法的不足,论文把非平稳随机信号时变参数差分模型与一种带自适应遗忘因子的RLS算法结合起来,形成一种有效的非平稳随机信号实时建模算法,仿真分析表明该算法不仅能获得快的收敛速度而且能获得高的建模精度。     

冲激超宽带雷达生命信号提取的新方法

冲激超宽带生命探测雷达中,传统的平均相消法不能有效去除直达波,从而影响目标回波信号的提取;同时对回波数据中呼吸、心跳信息的提取仍然基于FFT从频域上进行,因而呼吸信号谐波对心跳信号检测的干扰未得到很好解决.针对这两个问题,采用宽带互相关法对回波时延进行估计,然后提取各个回波时延序列的均值与方差作为特征量,采用C-均值聚类算法对回波进行分类,实现直达波与目标回波的分离;采用经验模态分解将目标回波时延序列分解成有限个固有模态函数,从时域上提取呼吸和心跳信号,从而避免呼吸谐波对心跳信号检测的干扰.     

嵌入固有模态函数的各向异性扩散方程用于图像降噪

该文利用经验模态分解技术对图像进行分解,获得表示图像不同频率属性的各个固有模态函数分量,并将代表图像高频信息和次高频信息的固有模态函数嵌入到Perona-Malik模型中。改进后的模型不仅在对高斯噪声降噪时优于原Perona-Malik模型,而且对椒盐噪声也能较好地去除。     

Robust Audio Watermarking Algorithm Based on Empirical Mode Decomposition

A novel robust audio watermarking algorithm based on empirical mode decomposition is proposed.The intrinsic feature of the final residual decomposed from the audio frame is selected to embed watermark and the algorithm works by shifting each element of the final residual to make its sum greater or less than 0.The experimental results show that the proposed algorithm does not change the property of the final residual after embedding watermark and the watermark is robust against various kinds of attacks.Compared with existing classic algorithms based on Empirical mode decomposition (EMD),the proposed algorithm largely improves both the robustness and imperceptibility of watermarking.     

基于SS过程的分数低阶时频自回归滑动平均模型参数估计及时频分布

针对SS过程下时频自回归滑动平均(TFARMA)模型分析方法的退化,该文用分数低阶共变取代二阶相关提出了分数低阶时频自回归滑动平均(FLO-TFARMA)模型的概念,并推导了模型参数的求解方法。在此基础上,给出了FLO- TFARMA模型时频谱估计算法,和已有的TFARMA模型时频谱算法进行了详细的比较。计算机仿真结果表明,在SS过程环境下,所提出的FLO-TFARMA时频谱明显优于TFARMA时频谱,尤其是当参数较小时,FLO-TFARMA时频谱优势更明显。     

ECG信号压缩算法的LabVIEW系统实现

本文以ECG信号压缩算法的系统实现为例,介绍了利用LabVIEW和Matlab进行混合程序开发的思路及方法.设计的ECG压缩算法评价系统采用MIT-BIH标准数据库的心律失常ECG信号作为实验数据,实现了基于经验模态分解或小波分解的ECG信号压缩算法的评价系统.该系统实现对ECG信号的显示、存储、压缩、解压缩及压缩算法的评估.     

信号分析与处理的方法研究

分解的思想与建模的思想在信号处理中具有重要地位.该文主要以分解思想为主线,引入变换胞元的概念,介绍了信号处理中常见的几种变换,又从建模的角度介绍了ARMA模型在谱估计中的应用,以及循环平稳概率模型.