飞机颤振试飞试验信号的广义时频滤波

针对飞机颤振试飞试验信号噪声过大的问题,提出了一种广义时频域滤波算法。算法采用分数阶傅里叶变换对线性扫频激励及其响应信号进行广义时频分析,利用该类信号在分数阶傅里叶域内的聚焦特性,有效提取真实响应信号,达到信噪分离的目的。给出了具体的滤波算法,并将其应用于仿真算例和实际试飞数据,结果表明该方法可显著提高信号的信噪比。  

《分数倒谱及其在机械故障诊断中应用研究》

论述了分数倒谱的定义和算法，提出了一种基于分数倒谱的机械故障诊断方法。并与倒谱分析方法进行对比分析。实验研究表明，分数倒谱优于传统的倒频谱分析方法，分数倒谱能有效抑制干扰，提高图谱质量。  

M周期分数傅里叶变换的光栅信号去噪方法

用矩阵方法离散地实现了任意M周期的分数傅里叶变换(FRFT),它可实现变换级次及周期的自由选择。根据相应的噪声频谱,选取适当的级次及周期,可使FRFT构造一个极窄的带阻滤波器,将其中心频率对准相应噪声的窄谱,便可滤除与理想信号频谱重叠部分的噪声分量,同时保持信号分量。在实验中,用矩阵方法实现的FRFT对所测光栅信号进行了去噪处理,并与传统的傅里叶与小波分析去噪方法进行了对比,结果表明,只要选取适当的级次和周期(α=0.545,Μ=5)就可获得理想的去噪效果。  

分数博里叶变换的数字仿真研究

本文介绍了一种可用作故障特征提取的新方法——分数傅里叶变换。首先,对分数傅里叶变换的定义和基本性质作了简单的说明,并分析了该方法与时频分析中Wigner分布的关系;其次给出了分数傅里叶变换的快速算法;最后,通过数字仿真对分数傅里叶变换的实现和应用特点进行了初步探讨。  

基于分数阶傅里叶变换的水声信道参数估计

准确估计水声信道参数,对提高通信系统的性能有着重要的意义.Chirp脉冲有良好的相关性,常被用作信道探测信号.鉴于分数阶傅里叶变换（Fractional Fourier Transform,FRFT）对chirp类信号的处理特性,用chirp信号作为测量信号,FRFT作为后端处理技术,可以得到很好的处理效果.研究了基于FRFT的水声信道多途时延和多普勒频偏参数估计的原理和方法,该方法通过发射具有正、负调频斜率的组合线性调频信号,在接收端根据FRFT幅值输出的峰值位置估计信道参数.仿真结果表明,此方法计算量与FFT相当,且有较高的估计精度.  

宽带体制下混响和目标空时分布特征研究

传统的空时自适应处理（Space-Time Adaptive Processing,STAP）利用窄带混响和目标在空时平面的可分辨特征抑制窄带混响。对宽带混响和目标在空时平面分布特征进行研究,并通过理论推导,得出带宽对混响和目标空时分辨特征的影响公式。结果表明：宽带混响和目标在空时平面分布特征部分重叠,导致传统STAP效果不佳。在此基础上,借鉴STAP思想,并利用线性调频（Linear Frequency Modulation,LFM）信号在分数阶Fourier变换域上的聚焦性,分析了在空-分数阶Fourier域三维空间上抑制宽带LFM混响的可行性。  

基于FRFT的齿轮振动信号故障特征提取

研究了典型齿轮故障振动信号在分数阶傅里叶变换（FRVF）域的分布特征，并在此基础上分析了该信号在FRFT循环域（CFRFD）的分布特征，提出了FRFT循环处理（CFRFT）方法，实现了信号在CFRFD的能量积累。通过仿真实验验证了低信噪比条件下，CFRFT对齿轮振动信号的故障特征提取能力及有效性。  

基于分数阶傅里叶变换的邻近阶比分离研究

提出了一种基于分数阶傅里叶变换（Fractional Fourier Transform, FRFT）的邻近阶比分离方法。根据变速器输入轴转速信号及传动比确定FRFT最佳阶次，对变速器升速过程振动信号进行最佳阶次FRFT，在该分数阶域分离邻近阶比分量，并对分离出的单分量信号进行阶比分析。试验结果表明，根据转速信号确定FRFT最佳阶次，准确、快速、鲁棒性好，并具有自适应性；最佳阶次的FRFT能准确分离提取邻近阶比分量，对分离出的目标阶比分量进行单分量分析，能有效解决邻近阶比胶合问题。  

遗传算法在分数阶Fourier变换域极值优化中的应用

分数阶Fourier变换采用线性调频基,因此,线性调频（Linear Frequency Modulation,LFM）信号在分数阶Fourier域平面能够聚焦,并形成峰值。为了克服传统步进式搜索法在LFM信号峰值搜索中效率低下的缺点,将遗传算法引入到分数阶Fourier变换极值搜索中。仿真结果表明,该方法优于传统的步进式搜索法。  

线性调频信号检测的快速调频变换算法

线性调频（LFM）信号是雷达和声呐系统中常用的宽带信号。介绍了一种快速调频变换算法，用于线性调频信号的检测。首先对该方法进行了详细的推导和讨论，讨论了该快速算法中使用到的部分傅立叶变换快速算法，并研究了快速调频变换算法的计算量。最后，实验表明了快速调频变换算法有良好的信号检测性能。