瞬时频率估计算法研究进展综述

首先介绍了瞬时频率的物理概念、经典定义及其适用范围。结合瞬时频率估计算法的最新研究进展，根据相似性将估计算法进行了系统分类，其中将单分量信号估计算法分为相位法、谱峰检测法、过零点法与Teager能量算子法以及求根估计法；将多分量信号估计算法分为相位法、谱峰检测法、求根估计法和希尔伯特一黄变换（HHT）法。特别地，对近年来出现的各种多分量信号估计算法的估计原理、适用范围及优缺点进行了详细的分析和比较。最后展望了瞬时频率估计算法研究的主要发展方向。     

脉冲噪声下基于 NAT 函数的 LFM 信号多径时延估计

针对脉冲噪声环境下无法准确估计线性调频(LFM)信号多径时延的问题,分析非线性幅值变换法抑制脉冲噪声的原 理,设计了一种新的非线性幅值变换函数 P-NAT(piecewise-NAT)函数,证明了任意随机变量经该函数变换后存在有限二阶矩, 提出了基于 P-NAT 函数的 LFM 信号多径时延估计方法。 分别对发射信号和 P-NAT 函数变换后的含噪多径接收信号进行最佳 阶次 FRFT,根据 FRFT 域的峰值位置偏移量和时延的关系,实现 LFM 信号的多径时延估计。 仿真结果表明,该方法在广义信噪 比为 0 dB、噪声特征指数大于 0. 2 的情况下,时延估计归一化均方根误差小于 10 -4 ,适用于低信噪比和强脉冲噪声环境下的 LFM 信号多径时延估计。     

基于S变换的间谐波检测算法研究与仿真分析

间谐波是反映电能质量的一个重要参数,其测量算法有多种。研究了一种基于改进S变换的间谐波检测方法,它是一种短时傅里叶（STFT）和连续小波（CWT）变换相结合的时频分析法。与STFT相比,S变换的窗口高度、宽度都可随频率调整;与CWT相比,实现了相位的修正,提高了间谐波的测量精度。本文在MATLAB平台上对稳态信号、非稳态信号以及不同信噪比时的信号进行了仿真分析,给出了间谐波的频率和幅值测量精度。     

基于插值线性调频Z变换的间谐波分析方法

为获得准确的间谐波信号的频率分布估计值，文章提出了基于插值线性调频Z变换(chirp Z transform，CZT)的间谐波分析方法。该方法通过CZT变换获得精确的等价于离散傅里叶变换结果的间谐波信号的频率分布估计值，利用基于Rife-Vincent III窗的双谱线插值修正公式修正上述估计结果，得到了较精确的各次谐波和间谐波参数。仿真结果验证了该方法的正确性和有效性，与现有方法的比较结果表明，相同采样频率下该方法的检测精度更高。     

基于虚拟仪器的CDMA2000频率误差测量

给出了一种基于虚拟仪器的精确测量CDMA2000信号频率误差的方法。该方法用FFT来对信号频谱进行粗略的估计,获取需要细化分析的窄带频谱范围,再在该窄带范围内利用线性调频Z变换（CZT）进行频率细化分析,在限制运算量的情况下实现较高的频率分辨率。实验证明,该方法能够有效地精确测量信号的频率误差。     

一种基于Chirp-Z变换的闪变测量方法

对IEC推荐的闪变测量方法进行分析后发现,如果波动分量的频率和幅值已知,则瞬时闪变视感度S可以直接由其得出,本文在此基础上提出了一种新的闪变测量方法.首先使用平方检波法提取出产生闪变的波动信号,对其进行线性调频Z变换(Chirp-Z Transform,CZT)得出波动分量的幅值和频率,然后根据波动分量的幅值和频率求出瞬时闪变视感度.使用CZT进行波动分量的提取,可以在不延长采样时间的前提下获得比快速傅里叶变换(FFT)更高的频率分辨率,有效降低了频谱泄漏造成的误差.通过仿真和试验对IEC方法和本文提出的方法进行了比较,结果证明了本文所提方法的正确性和有效性.     

电功率微机测量新算法

研究一种基于时域积分的电功率数字测量新算法。算法先将有功功率、无功功率的测量，转化为对瞬时有功功率和瞬时无功功率的直流分量的估计，然后基于加窗离散傅里叶变换(discrete Fourier transform, DFT)和离散傅里叶逆变换(inverse discrete Fourier transform, IDFT)实现Hilbert变换，将周期电压信号各频率分量准确移相90°，最后利用矩形自卷积窗，设计高性能FIR梳状滤波器，高效率地滤除瞬时功率信号中的基波及谐波分量。算法实现了在采样存在同步误差时有功功率和无功功率的高精度估计，仿真和科研实践验证了算法的可行性和有效性。     

基于FrFT和三次样条插值的瞬时频率估计方法

瞬时频率估计作为非平稳信号分析的主要内容,具有重要的研究意义。针对基于微元法和分数阶傅里叶变换的瞬时频率估计方法在实时性、抗噪性等方面的不足,改用黄金法快速搜索最佳分数阶比以增强其实时性,引入三次样条函数对分段信号中间点频率进行插值以提高其抗噪性。仿真结果表明,本文方法时耗约为现有方法的1/3,在不同信噪比下,本文方法的RMSE和MAE都约为现有方法的1/2,是一种有效的瞬时频率估计方法。     

基于变分模态分解的电能质量扰动检测新方法

为了更加准确地提取扰动信号特征,提出了基于变分模态分解(VMD)的电能质量扰动检测新方法。该方法由VMD和希尔伯特变换(HT)2个部分组成。首先,对扰动信号进行傅里叶变换以确定VMD的预设分解尺度;然后,利用VMD将扰动信号分解为系列调幅-调频函数之和;最后,对每个调幅-调频函数进行HT,求取瞬时幅值和瞬时频率,进而确定扰动信号特征。较之希尔伯特-黄变换和局部均值分解方法,VMD方法不仅可分析不同时间支集的扰动信号,处理复合扰动和频率相近的奇数次谐波,也不存在模态混叠,获取的瞬时幅值和瞬时频率更加准确。仿真信号和变电站电容器组投入时的电压信号分析结果证明了所提方法的可行性和有效性。     

利用卡森准则的正弦调频信号参数估计方法

针对现有的正弦调频(SFM)信号参数估计算法运算量大、受调频系数范围限制等缺点,提出了一种利用卡森准则的SFM信号参数估计算法。首先分析信号及其瞬时频率的频谱特征,推导了信号载频和调制频率的估计表达式;然后通过带宽测量,依据卡森准则提取了信号的调制指数。该算法不受调制指数取值的制约,且运算量仅为相同条件下WVD分布的1%。仿真表明,当SNR≥6dB时,参数均方根误差小于?10dB。     

应用复小波变换对电力变压器局部放电超高频信号去噪研究

以电力变压器超高频局部放电在线检测系统为例,提出了一种基于复小波变换技术的分离局部放电超高频信号和噪声的方法;研究了三步骤去噪算法,对其最优复小波的选择、复小波分解阶数的确定及其阈值算法的选取作了重点研究。针对不同的噪声给出了不同的阈值算法——惩罚阈值法和SURE法的阈值选取能方便地捕捉噪声范围内存在信号分解的微小的细节信息,而普通阈值法和渐进SURE法的阈值选取能有效地去除噪声;最后,给出了在线去除局部放电超高频信号噪声的步骤和方法。结果表明:利用复小波变换技术,抑制电力变压器超高频在线监测的局部放电信号中的噪声是一种极为有效的优化方法。     

基于快速傅里叶变换的调频引信噪声干扰抑制

噪声干扰是一种有效的压制性干扰信号,能干扰任何形式的信号检测.线性调频引信根据回波信号可有效提取目标信号,但噪声干扰的存在影响了引信获取目标信息的能力.为提高线性调频引信抗噪声干扰的能力,根据在一个调频周期内线性调频引信差频信号可近似认为为一单频信号的特点,提出基于快速傅里叶变换的线性调频引信噪声干扰抑制方法,分析了噪声干扰抑制原理,并对噪声干扰抑制效果进行了仿真.仿真结果表明,在信干比-10 dB时,仍能达到很好的噪声干扰抑制效果.     

雷达辐射源信号无意调制的加入方法分析及仿真

雷达辐射源信号无意调制的加入方法主要是指相位噪声的加入方法,是理论分析雷达辐射源信号无意调制特征的前提。在单环锁相式频率合成器电路模型基础上,得到雷达频率源的相位噪声,通过相位噪声与频率源瞬时频率相对应的关系,分别分析了常规雷达信号（CW）、二项编码信号（2PSK）和线性调频信号（LFM）3种雷达辐射源信号无意调制的加入方法并进行了仿真。仿真结果表明在加入相位噪声后,3种辐射源信号波形均存在微小差异,这种差异正是无意调制的体现。     

Hilbert-Huang变换发展历程及其应用

Hilbert-huang(希尔伯特黄)变换是20世纪90年代末兴起的一种重要的非平稳信号处理方法,其中的经验模态分解(EMD)算法更是近年来的研究的热点之一。回顾了EMD算法近十余年来的发展历程,介绍了EMD算法的改进算法及其在工程领域中的运用,包括目前最新的演化算法BEMD、EEMD、CEEMD、MEMD、DEMD等,并结合作者的相关研究介绍了该算法在去噪及盲分离中的一些运用。讨论了EMD算法存在的不足和需要进一步研究的工作。     

一种基于HHT的失真度测试方法

正弦信号波形失真的精确测量是电学计量中一个基本问题,尤其是小失真度的测量一直是失真度测量中的重点和难点。为提高正弦信号失真度的测量精度,引入希尔伯特-黄变换（HHT）时频分析方法,采用一种基于HHT的基波拟合算法进行失真度测试,并通过大量实验仿真验证了该算法的正确性。运用该算法可以扩展失真度测量的频率范围,并实现小失真度的准确测量。     

编码激励带宽对超声气体流量测量性能的影响

对比研究了四种不同带宽线性调频信号激励下,超声流量测量系统的性能。超声换能器为Senscomp中心频率125kHz,带宽10kHz的收发型压电换能器。信号产生、数据采集和时序控制由FPGA设计的专用电路实现。对接收信号进行脉冲压缩处理后,测得流速与横河1.0精度等级的涡街流量计比对,计算标准偏差和读数误差。结果表明,在B=20kHz的线性调频信号激励下,流速测量的误差和标准偏差最小;B=10kHz时,带宽与换能器带宽匹配,系统流速测量性能次之;B=5kHz时和B=50kHz时,流速测量性能最差。     

基于EMD的WVD分布方法在电力系统低频振荡监测中的应用

为了更加准确地进行电力系统低频振荡分析,引入了一种新的非线性、非平稳信号的处理方法-EMD(经验模态分解)的维格纳—威力分布(WVD)方法,通过EMD分解以及WVD算法处理分析非线性和非平稳电力信号的局域动态行为和特征,得到低频振荡的模态参数-振幅、频率、阻尼比、相位、开始与结束时刻。该方法准确地反映了系统所包含的多个振荡模式在时间上的变化规律以及模式之间的互相影响,并且有着高分辨率和有效地处理少量样本的短数据的优势,可提高识别能力和处理效果。通过多次试验表明该方法能够较准确地识别振荡特征。     

基于LFM信号的高分辨力距离像研究

雷达目标识别是现代雷达技术的一个十分重要的发展方向。由于高分辨雷达一维距离像（HRRP）能够提供更加精细的目标结构和形状信息,因此,基于一维距离像的雷达目标识别研究具有重要的理论意义和现实意义。本文主要研究基于线性调频信号的高分辨力一维距离像的实现,采用匹配滤波方法,利用回波信号的复包络进行分析,通过对点目标的仿真成像,很好地得到一维高分辨距离像,对雷达目标识别技术有广泛的应用价值。     

局部放电信号处理相关方法的研究

分析了FFT阈值滤波和基于能量比预处理的FFT阈值滤波法,分别采用这两种方法对实际监测信号进行处理,并对比分析了两种信号处理结果。结果表明,FFT阈值滤波法采用不同的滤波系数时,信号处理结果会呈现很大的差异;基于能量比预处理法能找到能量突变的点,信号处理更具针对性,但采用能量比预处理阈值滤波过程中应当注意选取合适的窗口长度,且在信号处理的时候应当尽可能地减少局部放电信号能量的损失。