离散频谱的校正方法综述

回顾了近年来平稳信号处理领域中离散频谱校正的理论研究和发展现状。根据时域信号的组成结构不同,分为两个方面:一是包含单频率成分或者多个间隔较大的频率成分信号的频谱校正方法,另一方面是包含多个密集频率成分信号的频谱校正方法。综合论述了各种离散频谱校正方法的原理、特点及其在工程中的应用。最后还对利用高阶统计量进行谐波恢复和信号重构的频谱分析方法进行了阐述,并对离散频谱校正领域的发展前景进行了探讨和展望。     

极低频信号的一种离散频谱校正新方法

对于振动工程中常见的极低频、极短时、极高频(接近奈奎斯特频率)等极端频率信号,常用的离散频谱分析与校正方法存在较大误差.对极端频率信号的典型情形进行了分析,针对极端频率信号中的极低频信号,提出了一种计及负频率成分干涉影响的离散频谱校正新方法.该方法基于Blackman窗,利用局部谱峰附近的三条谱线,建立包含正负频率贡献的离散频谱校正模型,通过对模型的求解获得频率、幅值和相位校正公式.采用频段内扫描的方式对频谱校正公式进行了仿真验证,结果表明所提方法有效降低了负频率成分的干涉影响,对极低频信号的频率、幅值和相位校正有较高的精度.     

频谱校正理论的发展

在分析国内外各种频谱校正方法优缺点的基础上 ,系统地评述三点卷积校正法、比值 (内插法 )校正法及相位校正法等若干理论发展及应用问题。目前频谱校正理论已经能准确地自动识别出离散频谱中的单频成分和间隔较远的多频率成分 ,并自动校正其频率、幅值和相位 ;对多频成分谱线干涉中的单频成分能自动判定 ,且能用参数识别法对两个密集频谱进行校正 ;对于密集频率成分信号 ,可用频谱细化的方法 ,将发生谱线干涉的各谱峰分离开 ,再进行识别和校正。在不采长样时 ,密集频率成分和连续谱的识别和校正技术将是主要研究方向。频谱校正理论在振动信号分析和故障诊断中具有广阔的工程应用前景     

离散密集频谱细化分析与校正方法研究进展

对近年来频谱校正领域中离散密集频谱细化分析与校正方法的理论研究和发展现状进行了回顾。根据信号所包含的频率分量的数目,将密集频谱细化分析与校正方法分为两类：一类是包含两个密集频率成分信号的频谱细化方法,另一类是包含三个及以上密集频率成分信号的频谱细化方法。综合阐明了各种离散密集频谱细化分析与校正方法的基本思想、算法原理、特点及其在工程中的应用。分析了现有密集频谱细化分析与校正方法的优缺点,并对离散密集频谱细化分析与校正领域的发展前景进行了展望。     

两个密集频率成分重叠频谱的校正方法

在离散频谱分析中当频率成分比较密集时,各频率成分的谱线相互重叠,产生干涉,使谱线的幅值和相位产生误差,此时无法直接使用比值校正法对频谱的幅值、频率和相位进行校正。该文针对具有两个相互重叠频率成分的密集频谱,分析了两个重叠频率成分在复频域的叠加情况,在不增加采样长度的条件下,通过向量分解和单频率成分的识别、校正方法,推导出其校正公式。仿真研究表明,这种校正方法简单易行,可以对谱峰间距大于０．０１个频率分辨率的两个有重叠干涉的频率成分进行精确的幅值、频率和相位的校正,幅值误差小于０．０２‰,频率误差小于０．００００２个频率分辨率,相位误差小于０．００３度。     

离散频谱的频率抽取校正法

在对几种现有的离散频谱校正的方法作了综合分析和回顾的基础上,对现有的频谱校正方法进行了改进,提出了一种新的校正方法——频率抽取校正法,通过抽取幅值谱中最大谱线处的频率成分来确定信号分量的频率,采用最小二乘拟合法修正其幅值和相位,如此循环抽取和修正即可逼近原始信号。仿真结果表明,该方法提高了离散频谱校正的精度,且实现方便,适用于一般的工程平稳信号处理。     

频谱分析中用于相位和频率校正的相位差校正法

提出了一种对连续时域信号分前后两段作傅里叶变换,利用其对应离散谱线的相位差校正出谱峰处的准确频率和相位的新校正方法——相位差校正法,通过窗谱函数的公式还可以校正其幅值,以解决离散频谱分析中由于谱峰谱线没有对正峰顶时所带来的较大误差。该方法原理简单,通用性好,运算速度快,校正精度高,可以在不知道窗谱函数表达式的情况下,直接用其相位差进行求解。仿真研究表明,对单频率成分的频率、相位、幅值进行校正,频率误差小于0.0002个频率分辨率,相位误差小于0.1 度,幅值误差小于0.02% 。     

离散频谱的能量重心校正法

针对离散频谱三点卷积幅值校正方法只能校正幅值,不能校正频率和相位的问题,从理论上推导了常用离散窗谱函数的能量重心就是坐标原点,由此得到了能量重心法校正频率和相位的公式。误差分析和仿真计算表明：与其它校正方法相比,此方法能对多段平均功率谱直接进行校正,算法简单,计算速度快,负频率成分和间隔较近的多频率成分产生的干涉现象所带来的误差对精度的影响小,校正方法适用于各种对称窗函数,解决了三点卷积幅值校正法不能校正信号频率和相位的缺点。在工程应用中,对噪声小的信号,推荐加Hanning窗n=1（三点卷积法）的方法进行校正,频率间隔大于等于4个频率分辨率的信号校正后的幅值误差小于1％,频率误差小于0.01个频率分辨率,相位误差小于5度,这种方法不适用于频率过于密集的分析场合或连续谱。     

ZFFT与Chirp-Z变换细化选带的频谱分析对比

在细化选带频谱分析中，复调制细化方法（ZFFT）和线性调频Z变换方法（Chirp—Z变换）是常用的两种方法。通过理论分析和仿真计算，对两者在算法、特点和误差方面进行对比分析表明：对于单频率和谱线干涉不严重的多频率谐波成分，使用FFT后进行校正，或者使用CZT细化分析，均能得到高精度的频率、幅值和相位，不必使用ZFFT；对于发生严重干涉现象的密集多频率谐波成分，ZFFT通过增大细化倍数后重采样，把干涉的各频率成分分离后进行校正可获得高精度的信号参数，但CZT只是把细化分析频带局部放大，无法消除干涉影响，提高频率分辨率也无法分离出信号的真实频率成分。通过增大采样点数，减少干涉产生的误差，CZT可以获得较高精度的信号参数，但却大大增加了运算时间。     

加三角窗的频谱校正

频谱校正是抑制快速傅立叶变换的栅栏效应和频谱泄漏的有效方法,但是加三角窗的频谱校正尚无文献报导。针对三角窗,给出了两种频率校正方法。第一种方法利用主瓣内的最高和次高谱线,但是需要数值法求解非线性方程。第二种方法利用最高谱线左右两侧两条谱线,它存在显式解。利用单频实正弦的仿真信号对两种算法的频率、幅值和相位等恢复精度进行了考核。结果表明:1)两种方法都显著优于传统的简单谱线近似法;2)负频率的泄漏是影响精度的重要因素。     

变速机械弱时变信号幅值谱校正的多点平均法

系统而完整地提高了处理变速机械弱时变响应信号的离散频谱多点平均幅值修正法的理论和方法,严格证明了该方法能精确地计算出平稳信号和频率微弱波动信号的幅值,能近似地计算出幅值和频率均微弱波动的信号的平均幅值,并应用这套理论成功地解释了频率微弱波动信号的幅值谱表现出较严重的“动率泄露”效应的原因。     

频谱校正的线性调频Z变换方法

提出了一种用线性调频Z变换进行频谱校正的的新方法,通过提高局部频段内的频率分辨率解决离散谱线不能对准实际谱峰时所带来的误差。介绍了线性调频Z变换的原理以及将该变换应用于频谱校正的具体方法和步骤,并通过仿真计算对该频谱校正方法有效性进行验证。模拟计算表明该方法具有校正精度高、速度快和灵活性强的特点。     

基于离散频谱校正的差分吸收光谱数据处理方法研究

差分吸收光谱法(DOAS)常利用傅里叶变换滤波法来滤除光谱数据中的噪声, 但因其频率分辨率的限制,致其幅值误差较大,从而影响气体的测量精度。提出了一种离散频谱校正的差分吸收光谱数据处理方法,利用离散频谱主瓣内的谱线重心求出峰值的坐标,对幅值误差进行补偿,提高气体的测量精度。对不同浓度的SO2气体进行了浓度反演实验,结果表明:频谱校正法的反演误差小于5%,相对于传统的最小二乘法和傅里叶变换滤波法误差分别减少0.36%和0.88%;在谱线漂移两个采样间隔为0.28nm时,传统最小二乘法的平均误差为31.8%,频谱校正法的最大误差则为3.8%,效果明显优于前者。     

离散频谱四点能量重心校正法及抗噪性能分析

在对比离散频谱能量重心法采用不同点数时的频率、幅值和相位校正精度的基础上提出了4点能量重心校正法,推导了高斯白噪声背景下单频率谐波信号采用4点能量重心法进行频率、幅值和相位校正的统计方差公式,通过仿真计算验证了其正确性.分析对比了采用不同点数进行能量重心校正时的优缺点,建议在工程中采用Han-ning窗4点能量重心法进行谐波信号离散频谱校正.     

被动声纳线谱检测技术综述

船舶辐射噪声的功率谱由连续的宽带谱和离散窄带线谱组成。在被动声纳系统中，线谱检测是一个至关重要的问题。本文对线谱检测技术进行了综述。该领域最新进展表明，为了能够在低信噪比下检测和提取线谱，往往采用两种或多种组合方法，并且利用了多个时刻的数据。     

一个通用的频谱误差校正快速算法

建立通用的频谱误差数学模型;得出利用信号频域能量信息反求信号幅值、利用信号频域能量重心信息反求信号频率的频谱误差校正算法。该算法适用于加任意对称窗的情形,且速度快、精度高,其有效性得到了数值仿真的验证。