基于谱估计的噪声调频信号检测方法研究

对干扰信号的频谱特征进行精确测量和分析是实施有效的电子反干扰(ECCM)的重要步骤.通过对噪声调频干扰信号的频谱特征分析,提出采用合适的功率谱估计方法来检测噪声调频信号的主要频谱特征参数.利用MATLAB/Simulink仿真软件分别建立了噪声调频信号源和谱估计方法的系统模型,研究了系统采用不同的谱估计方法和参数设置的情况下所能够达到的检测精度,并根据仿真结果分析比较了不同谱估计方法的性能.     

基于递推算法的严格最大熵谱估计

提出了一种基于递推算法的严格最大熵谱估计方法,所获得的AR模型系数的估值,使反映前、后向预测误差的能量以及前、后向预测误差与信号之间的正交关系的一个综合目标函数极小化,即可以同时满足最大熵谱估计的4个近似等价条件。并利用Levinson递推算法,使计算更简单且计算量比直接求解自相关函数矩阵小。计算机仿真分析表明,当数据长度较短时,文中的方法在谱峰偏移、谱峰分裂及谱分辨率等方面均比Burg法优越,具有良好的估计质量。     

基于分数低阶统计模型的自适应滤波器组谱估计方法

 本文研究了一些自适应滤波器组谱估计方法(AFSE)在对称alpha-stable噪声(SαS)环境下的性能.提出了三种新的基于分数低阶统计模型(FLOS)的自适应滤波器组谱估计方法(AFSE_-FLOS).这些新方法是基于分数低阶协方差(FLOC),因此在对称alpha-stable噪声环境下比基于二阶和一阶统计模型的方法估计性能好.计算机仿真结果表明这些基于分数低阶统计模型的新方法在对称alpha-stable噪声环境下的性能比对应的基于二阶和一阶统计模型的方法性能好,在高斯噪声环境下,与其对应的方法性能相似.     

基于双谱和支持向量机的小麦碰撞声分类研究

为实现小麦颗粒的自动分类,采用双谱和支持向量机相结合方法对小麦完好粒、虫蛀粒和霉变粒的碰撞声进行分类识别。对碰撞声信号进行双谱估计,提取信号双谱峰值和对角切片谱两部分特征,用支持向量机分类器进行分类,对完好粒、虫蛀粒和霉变粒3种小麦颗粒识别正确率均达84%以上。实验结果表明,该研究具有较强的实际应用价值,为小麦颗粒的分类提供了新的方法和依据。     

空间谱估计中误差自校正方法研究

阵列误差一直是空间谱估计理论实际应用的一个主要瓶颈。该文提出了一种新的阵列误差自校正方法,结合有源校正与在线自校正理论和方法,通过利用一个空间位置方位不需要精确可知的辅助信号源,利用优化算法完成信号源角度以及阵列复增益误差的联合估计,然后将估计的阵列误差参数应用到其后的空间谱估计中。这种自校正算法具有准确度高的优点,并且属于离线算法,一方面避免了传统的有源校正方法对辅助源位置方位精度的严格要求,同时避免了在线自校正算法的大计算量,可以应用到实际空间谱估计中。      

基于非高斯AR模型双谱估计的发动机气门机构故障诊断

将高阶谱引入故障诊断领域,利用基于非高斯AR模型的双谱估计方法描述了缸盖振动响应信号的非线性和非高斯特性。基于非高斯AR模型的双谱估计,能够在数据较短的情况下,提供较高的频率分辨率且能提取信号的相位信息,可用于非平稳信号的数据处理和故障诊断。研究结果表明:当柴油机气门机构处于不同工作状态时,缸盖振动信号的双谱及其等高线具有明显的可分性。对双谱进行数据降维处理,从其主对角切片中提取了比较稳定的故障特征,为气门机构的状态监测与故障诊断提供了一种有效手段。     

空间谱估计阵列测向研究

空间谱估计用于阵列测向，其典型MUSIC算法将天线阵列输出信号的自相关矩阵进行特征值分解，把特征向量构成的空间划分为信号子空间和噪声子空间，利用信号的方向向量和噪声子空间的正交性，进行谱峰搜索．获得信号的空间谱。通过运用MUSIC算法进行空间谱估计测向的结果分析，讨论了这种测向方法的应用流程和性能特点。     

随机振动试验中的谱估计检验

本文讨论了随机振动试验中谱估计的误差以及它的分布,并采用假设检验的方法对控制点谱密度进行检验,提出了由于谱估计的随机误差而引起的附加容差,建立了对谱估计而言的辅助容差带,为随机振动试睑中谱密度的检验提供了一个简便实用的方法。     

非稳态振动信号分析(连载)

第四讲宽带变谱信号的分析 实用中有一类常见的信号,它的谱的频带很宽,其频率分量遍布在低频及高频的频段内,例如汽车在行驶时,尤其是变速行驶时由于路面粗糙而引起的车辆振动,飞机飞行时的机翼湍振以及地震时造成的结构振动,还有门户闭锁时产生的撞击声等等都属于这一类.这类信号通常带有随机性质,而且往往是非稳态的.它们的谱的形态,除了也包含有波峰形的频率分量外,其谱线一般在很宽的频带内分布,并且谱型随着时间不断地变化.由于信号有随机性质,所以作谱分析时,只能用所获得的有限次记录(往往仅一次)的有限长数据来予以估计,我们称之为"谱估计".