适于大阵列天线应用的多相关信号方向估计

研究了使用大型天线阵列对相关信号进行DOA估计的修正协方差矩阵的方法,主要对接收信号的协方差矩阵中的噪声功率部分进行抑制,得出了最终的谱估计式,并进行DOA估计。其理论分析和仿真结果表明,该方法对于相关信号以及空间角度比较接近的信号有较好的分辨能力。     

电子器件噪声高斯性和线性的定量分析方法

基于高阶统计量理论,采用双相干系数平方和对电子器件噪声进行了定量分析．通过分析非线性非高斯信号、线性非高斯信号、非线性高斯信号、线性高斯信号,给出噪声信号的线性与高斯性的定量判定标准．将这种分析方法用于实验测量的电子器件噪声信号分析,表明电子器件噪声中存在这4种类型的信号,并可以用该方法进行有效区分．研究结果为电子器件噪声非常规特性的分析提供了理论依据与定量判据．     

正交函数集在信号分析中的应用

信号分析的方法都是建立在将信号分解为正交分量的基础上。信号的正交函数集有不同的选取方法,正交函数集的变换不影响所表示的函数本身。针对不同的应用要求,讨论了实用的不同正交函数集及其选取原则,同时对新的正交函数集的应用提出了展望。     

关于旋转载体用硅微机械陀螺信号研究

在硅微机械陀螺研究中,利用硅微机械陀螺信号来获取旋转载体的偏转方向和偏转角度是两个很重要的问题。首先介绍利用相位法获取旋转载体的偏转方向理论,然后详细讨论利用包络积分的方法来获取偏转角度大小的思想。相位法确定偏转方向是利用重力加速度计作为参考信号,利用陀螺与重力加速度计信号的相位差判断载体的偏转方向。积分法确定偏转角度大小,主要是用单片机采样代表载体偏转角速度大小的陀螺信号的峰值点,然后再对时间积分,求出偏转角度的大小。     

欠采样下多个线性调频信号参数估计方法

针对时域欠采样下多分量线性调频信号参量估计问题,提出了一种基于同时估计多个实数的广义稳健中国剩余定理的调制斜率和初始频率的解模糊方法。研究了忽略信号交叉项影响所需的条件及利用广义稳健中国定理对多个LFM信号参数解模糊的原理和方法。仿真实例表明,提出的方法在低信噪比及时域欠采样下对多个LFM信号的调制斜率和初始频率估计精度高、稳健性好。     

适于雷达信号压缩的DCTGA研究

对雷达回波信号进行压缩,可有效减少其传输带宽和节省其存储空间.应用贪婪算法思想,提出了基于离散余弦变换（DCT）的贪婪算法（DCTGA）,并将其应用于雷达回波信号压缩.通过仿真,分析了线性DCT压缩与非线性DCTGA压缩的优缺点,并对DCTGA与DFTGA压缩性能进行了比较.结果表明,与其他压缩方法相比,DCTGA更适于雷达回波信号压缩.     

基于CEEMDAN-改进小波阈值的水工结构振动信号联合降噪方法

针对水工结构在泄流激励作用下动力响应信号被噪声淹没的实际问题,提出一种基于自适应噪声的完整集成经验模态分解(CEEMDAN)和改进小波阈值函数联合降噪的方法。对水工结构振动信号先进行CEEMDAN分解,将信号分解成一系列固有模态(IMF)分量,运用自相关函数和互相关系数剔除无效IMF分量,实现振动信号的初次降噪;再利用改进小波阈值函数对含有主要振动信息的IMF分量进行降噪处理,实现含噪信号的二次降噪;最后,将包含主要结构振动信息的IMF分量和残量进行信号重构,得到降噪后的振动信号。通过数值仿真分析,发现CEEMDAN-改进小波阈值联合降噪后信号(10%噪声水平)的信噪比从20.21提升到23.54,均方根误差从0.19降低到0.09,验证了联合降噪具有更高的信噪比和更低的均方根误差,更为接近纯净信号。结合国内某水电站导墙实测数据,运用该方法进行降噪分析,结果表明该方法具有较好的降噪性能和应用前景,可为水工结构流激振动安全诊断提供有效依据。     

基于时频分布的扩展的二元相移键控信号解调算法

在已有的扩展二元相移键控(EBPSK)调制信号模型基础上,从非平稳信号分析方法入手,对EBPSK调制信号的时频分布特性进行了详细推导,建立了EBPSK信号相位跳变与时频分布幅度的关系模型,利用该模型提出了基于时频分布的EBPSK解调算法,并给出了相应的解调器结构。对基于时频分布的EBPSK信号解调器性能进行了分析,讨论了解调器的判决门限选取方法。分析表明,基于时频分布的EBPSK信号解调算法不但简化了EBPSK解调器结构,获得了优异的EBPSK调制系统差错性能,而且为通信信号的非平稳信号处理提供了新的可行方案。     

基于MEEMD的配电网故障选线方法研究

针对暂态零序电流特征频段内含有过少的频率分量以及无较高幅值的低频分量而给配电网故障选线带来的困扰,利用改进的集合经验模态分解（MEEMD）方法解决选线准确率低的问题。首先,考虑配电网引入分布式电源后对线路零序电流的影响;然后,利用MEEMD将故障后的零序电流按照频率大小分解成多个频率信号,得到本征模态函数并提取其最高频成分;最后,通过分析最高频率的信号波形得出选线结果。该过程不需要基信号,从而使得到的信号特性更接近原信号。结果表明,该方法可有效提高故障选线的准确率。     

信号模型问题的扩展研究

信号模型提出了解决信息不对称问题的一种基本思路,但是,关于接收者如何考察信号,发送者的信号如何被传递的和发送者的信号成本构成等方面没有提供更加详尽的理论阐述。笔者试图对信号传递模型中的这3个问题进行些扩展研究,指出了信号的选择是发送和接收双方共同选择的结果,信号的传递过程类似双向沟通过程,信号成本包括信号制造成本、信号传送成本和信号考察成本。     

基于Lyapunov指数的水下目标信号混沌特征提取

以Takens定理为基础，通过对几种不同类别舰船信号采用相空间重构，建立了混沌分析的数学模型，研究了它们的相空间轨迹结构并计算最大Lyapunov指数。结果表明，不同类别的般船信号具有不同的空间轨迹，且对应不同的最大Lyapunov指数。这一结果为水下目标信号的检测与识别提供了新的理论和方法。     

Multi-scale and multi-fractal analysis of pressure fluctuation in slurry bubble column bed reactor

The Daubechies second order wavelet was applied to decompose pressure fluctuation signals with the gas flux varying from 0.18 to 0.90 m3/h and the solid mass fraction from 0 to 20% and scales 1?9 detail signals and the 9th scale approximation signals. The pressure signals were studied by multi-scale and R/S analysis method. Hurst analysis method was applied to analyze multi-fractal characteristics of different scale signals. The results show that the characteristics of mono-fractal under scale 1 and scale 2, and bi-fractal under scale 3?9 are effective in deducing the hydrodynamics in slurry bubbling flow system. The measured pressure signals are decomposed to micro-scale signals, meso-scale signals and macro-scale signals. Micro-scale and macro-scale signals are of mono-fractal characteristics, and meso-scale signals are of bi-fractal characteristics. By analyzing energy distribution of different scale signals,it is shown that pressure fluctuations mainly reflects meso-scale interaction between the particles and the bubble.     

异步协同通信频率选择性信道高速率编码应用

协同通信中各中继通过相互协作实现协作分集,采用分布式空时编码提高传输可靠性。协同通信中信号经过不同中继的信道衰落有差异,到达接收端的信号可能存在同步误差,造成异步通信,严重影响误码性能。该文提出了对待发送信号进行线性组合后再经过正交频分复用调制广播到中继,中继对信号进行共轭或时域逆序处理后放大前传,接收端进行最大似然解码获得误码性能。仿真结果表明,线性组合后的编码具有较好的系统误码性能,而且编码速率也得到提高。     

公交调度系统事件检测算法研究

利用小波Mallat算法对GPS采集的速度信号进行分解,并利用小波变换模极大值与信号奇异点的对应关系对信号进行突变点检测.根据小波可同时进行时频分析的特性,将GPS采集的速度信号在时频空间展开,并根据不同的公交车运行状态分别对信号进行分析.最后提出了以突变点大小、位置、个数以及平均速度和速度零点时间长短为参数的综合事件判别条件.通过与实测公交运行状态对比发现,以小波变换对GPS采集的速度信号进行突变点检测是非常有效的.     

信号相关性与DOA估计

窄带波达方向(DOA)估计模型中,相干信号的问题很容易引起混淆。一些文献简单地认为频率不同的信号是不相干的,而频率相同的信号就是相干信号。因此,在建立不相干信号的DOA估计模型时,采用不同中心频率的信号,而使用的方向矩阵却采用同一个信号频率,该文提出,当信号中心频率不同时,应采用各自相应的频率来建立方向矩阵。其DOA估计应采用宽带信号的DOA估计方法,也就是应该对不同的频率进行聚焦。而采用同一个频率来建立的方向矩阵恰好同聚焦后的信号模型相同,因此,其估计结果也就是正确的。但这样的信号模型与事实并不相符。该文严格按照相干信号的定义证明了只有频率和初始相位都相同的窄带信号才是相干信号,最后通过计算机仿真验证了这一点。     

大时宽带宽积信号的波形选择研究

在研究线性调频信号加权和非线性调频信号产生原理的基础上,针对大时宽带宽积信号,基于4种窗函数对2种调频信号形式进行了波形设计,并进行了仿真,给出了不同设计波形的脉压性能,其结果对于大时宽带宽积信号的波形选择具有指导意义。     

Variation regularity of metal magnetic memory signals with inspecting time-interval and location

Influences of inspecting time-interval and location on varying behavior of metal magnetic memory （MMM） signals of defects were studied. Different areas in two precracked weldments were inspected at different time-intervals by type TSC-1M-4 stress-concentration magnetic inspector to obtain MMM signals. Mechanisms of MMM signals varying behavior with inspecting time and space were analyzed and discussed respectively. It is found that MMM signals don＇t change with inspecting time-interval, since stress field and magnetic leakage field maintain unchanged at any time after welding. On the other hand, MMM signals differ greatly for different inspecting locations, because stress field and magnetic leakage field are unevenly distributed in defective ferromagnetic materials.     

直升机声信号的特征分析

根据传统语音信号的分析方法分析了直升机声信号,采用MATLAB软件进行了仿真,提取出了两种直升机声信号的短时自相关函数、短时频谱图和线性预测系数LPC,并分析对比了两种不同型号直升机声信号的特征。实验结果表明短时自相关、短时频谱和LPC等特征参数能较好地分析与识别不同类型的直升机声信号。     

熵在不同等级偏瘫患者sEMG运动检测中的应用

不同等级偏瘫患者的表面肌电信号（sEMG）受噪声影响不同,研究适合从偏瘫患者的肌电信号中检测肌肉活动的算法.对Brunnstrom分级Ⅰ-Ⅴ级偏瘫患者,采集双侧共同腕伸运动时前臂原动肌的肌电信号,将健康侧的信号作为对照组.采用运动/静息比方法,计算信号信噪比（SNR）,对信号进行绝对值均值（MAV）、模糊熵（FuzzyEn）、样本熵（SampEn）、近似熵（ApEn）的滑动窗运算,比较在不同等级患者中各特征算法的优劣.在不同等级偏瘫患者中,患侧肌电信号的SNR与患者等级呈正相关性.与MAV法相比,3种熵值算法对Ⅱ-Ⅴ级偏瘫患者sEMG运动检测的适应性更好,有检测弱肌力患者潜在运动信号的潜力,其中FuzzyEn比其他熵值算法的适应性更好.对噪声的敏感性方面,FuzzyEn受影响最小.     

基于协方差矩阵对角化的盲信号分离

将基于协方差矩阵对角化的盲分离方法用于盲分离。当信号具有时间结构且空间独立时,通过对角化独立成分的自协方差矩阵（不同时延下的协方差矩阵）对混合信号进行盲分离。首先构造白化信号的时延协方差矩阵,然后选取不同的时延,将协方差矩阵的对角化程度表示成代价函数,最后利用梯度下降法得到分离矩阵。此方法和基于极大似然估计的FastICA算法的对比试验说明了此算法的有效性。