一种新的变换——匹配傅里叶变换

本文提出了非线性调制信号处理的新方法——匹配傅里叶变换.匹配傅里叶变换是对傅里叶变换的新发展,是对变采样率处理技术的概括.文中对匹配傅里叶变换进行了理论分析,论述了其与变采样率处理技术之间的关系.最后,进行了计算机仿真,仿真结果表明,匹配傅里叶变换理论是正确的.  

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局域波分析，该方法源于瞬时频率的慨念，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。  

广义S变换及其时频滤波

首先从基于高斯窗函数的短时傅里叶变换推导出了一种广义S变换,分析了它与S变换及小波变换的关系,给出了它的运算实现.理论分析与仿真实验表明,广义S变换的时频窗口不仅能够随着频率尺度自适应地调整,而且克服了S变换中时窗函数的变化趋势固定不变的问题,使广义S变换在应用中具有更高的实用性和灵活性.利用其高质量的时频分布,在时频平面中设计时频滤波器,用于非平稳信号中特定信号分量的提取,展示了广义S变换在这一应用中的有效性.  

多尺度小波变换提取趋向的异步航迹关联方法

传统的航迹关联方法都是基于雷达同步工作方式,但在实际的空中监视系统中,不同位置的雷达不可能同步工作。因此异步雷达目标航迹的关联更接近于实际。目标航迹数据序列实际上是一个含有多项式趋势的非平稳随机过程,利用小波变换提取这种趋势,比较两条航迹趋势的接近程度,进行异步航迹关联。理论分析和仿真实验表明,这种方法的关联正确率高,同步和异步方式下均可应用。  

时频子空间拟合波达方向估计

本文提出了一种基于信号空时特征结构的时频子空间拟合方法,利用双线性时频分布构造时频相关矩阵 C _x代替传统的阵列相关矩阵 R _x,通过 C _x的特征分解实现了信号子空间与噪声子空间的分离.该方法在空域和二维时频域同时进行处理,能够区分具有不同时频特征的信号,既适用于平稳信号的场合又适用于时变、非平稳信号的情形,属于空时多维处理的范畴.可以证明,基于平稳信号假设的经典子空间方法是该方法的低维特例.由于包含了时变滤波的过程,因此该方法具有信号选择性以及抗干扰和抗噪声的能力.仿真结果证实了该方法的有效性.  

机载火控雷达近距离地面慢速目标检测

机载火控雷达对近距离地面慢速目标进行检测时,由于地杂波散射体俯仰角随距离变化,引起杂波的空时二维分布随距离变化,呈现出严重的非平稳性.在这种杂波环境中,常规处理和空时二维处理都难以得到好的性能.本文提出一种杂波频移补偿的方法,对不同距离的杂波数据施加不同的频移变换,有效减弱了杂波的非平稳性,使杂波能量在二维平面内集中,杂波分布面积大大减小.仿真结果表明,在检测近距离地面慢速目标时,用频移补偿作为空时二维处理的预处理可以取得好的效果,大大提高了系统的改善因子,而且具有实现简单,运算量小,便于工程应用的优点.  

非平稳环境下基于人耳听觉掩蔽特性的语音增强

传统的语音增强算法往往仅对平稳噪声或缓慢变化的噪声有效,且残留的音乐噪声较大。对此,本文研究了一种非平稳环境下基于听觉掩蔽效应的语音增强算法。该算法对传统谱减法的功率谱估计算法进行改进,根据最小均方误差原则和语音信号的听觉掩蔽阈值调整功率谱估计的参数,并引入了基于最小值统计特性的噪声估计算法,使估计的噪声更好地跟踪噪声的变化。实验结果表明:该算法对平稳和非平稳的噪声都得到较好的增强效果,且较好地抑制了音乐噪声。  

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.  

非平稳信号的一种ARMA模型分析方法

该文提出了一种新的非平稳信号的时变参数ARMA模型分析方法。用它分析数据需两个基本步骤。首先，用一种信号分解方法把信号分解成一些基本模式分量。接首，对分解得到的基本模式分量建立时变参数ARMA模型，从而得出时频平面上的时变参数ARMA模型谱。该方法可用于复杂的非线性、非平稳信号的处理。  

一种新的EMD去噪方法

信号的经验模态分解方法（EMD）可以理解为以信号极值特征尺度为度量的时空滤波过程。此过程充分保留了信号本身的非线性和非平稳特征，在信号的滤波和去噪中具有很大的优势。文中分析了EMD去噪技术的基本原理，通过研究几种利用EMD去除非平稳信号噪声的技术，提出了一种新方法。仿真结果表明新的EMD去噪法在去除噪声，提高信噪比方面具有极大的优越性。