非平稳信号的一种细化谱分析方法及其应用

介绍了某型测振仪软件分析结果的细化谱分析方法.该方法通过对基于Chirp-Z变换的频谱细化方法加以改进,以足够高的精度提取信号频谱的频率和幅值特征,并且有效的应用于非平稳过程的信号分析中.该方法对于旋转设备升降速过程的振动分析很有实际意义.     

检测直扩信号载波频率的边带相关算法

载波频率检测是信号频谱监测,侦听的前提.介绍了一种检测直扩信号载波频率的算法,边带相关算法.采用二进制移相键控调制的直扩信号,其频谱的两个边带是以载波频率为中心左右对称的,边带相关算法利用这种对称性,计算直扩信号频谱的边带相关函数,然后求峰值频率,进而确定载波频率.该算法的优点是检测准确率在较低的信噪比条件下仍然很高,因此很适合于工作在低信噪比条件下的直扩信号.计算机仿真结果证明了该算法的有效性.     

某型多管火炮的振动模态分析

为研究某型多管火炮的振动特性,在其几何模型基础上,提出了该型火炮模态分析方法,确定了试验点。基于SC310W多通道数据采集系统,组建了该型火炮的模态分析系统,利用锤击法对该系统进行了模态试验,获得了冲击激励力与振动加速度响应信号与频谱及其频率响应函数。利用稳态图法,获得了前7阶系统的振型及各阶振动频率,并给出了模态分析的置信因子。     

Intel 8086十六位微处理机在动态信号分析中的应用——FFT单通道多功能在线信号分析仪

快速付里叶变换(FFT)多功能分析仪可对确定性信号、瞬态信号以及平稳随机信号进行幅值频谱、相位频谱、倒频谱(Cepstrum)自相关函数、概率密度以及频率细化(Zoom)分析。该分析仪采用十六位微处理机(8086 CPU)和16×16位高速硬件乘法器(FDC-1010J)为核心设计专用微机系统,软件采用基2实数据高效FFT 算法,分析1024点数据仅需200ms,达到了较快的速度。此外,还采用频率细化技术 Zoom FFT 实现了10倍的频率细化分析,有效地改善了频率分辩率。该仪器具有较好的实用价值。     

细化FFT的短时傅立叶变换方法

提出了一种细化FFT的短时傅立叶变换（short time Fourier transform,简称STFT）时频分析新方法．STFT实质为加窗的傅立叶变换,在窗内数据满足平稳性条件下利用傅立叶变换获得频谱,并依据时间间隔移动窗函数最终得到时频表示．细化FFT在分析频率范围内具有较高的频率分辨率,将细化FFT应用于STFT的窗内数据,可有效提高STFT的时频聚集性．利用仿真信号和某次导弹武器试验中的遥测振动信号处理证明了这一方法的有效性．     

频谱细化算法分析

介绍了当前广泛应用的ZFFT、FFT-FS和CZT三种频谱细化算法的原理,通过大量蒙特卡洛仿真计算归纳了各自的应用特点:ZFFT可以抑制频率间的干涉,对整周期采样信号分析精度高,否则误差较大;FFT-FS和CZT对单频信号分析精度高,不适用于密集多频信号的分析,但估计精度不受整周期采样的影响;从频率分辨率的角度对三种频谱细化算法的实质进行了分析比较:FFT-FS和CZT是一致的,都是在不增加数据长度的前提下,通过插值增加FFT的变换点数,提高计算分辨率,不能改善信号的频率分辨能力;ZFFT和DN点FFT变换是一致的,它并不能真正提高物理分辨率实现频谱细化的功能,只是一种节省运算量的快速算法,可以改善信号的频率分辨能力,但以增加数据长度为代价。     

ZOOM-FFT算法在数字音频分析仪中的实现

一种基于数字信号处理(DSP)技术的音频分析系统,采用细化频谱分析(ZOOM-FFT)算法,对音频处理中的频谱进行分析.首先对经过数字下变频和低通滤波后的信号进行整数倍抽取,再进行FFT运算以减小分辨率带宽,提高频率测量精度.仿真比较结果表明,该算法在音频频谱分析时能有效提高频谱的分辨率和分析带宽.     

基于FFT-FS频谱细化的导弹结构故障判断

介绍了FFT-FS频谱细化方法．该方法在不增加采样点数的前提下,对所关心的频带进行细化,能够得到准确的频率值．给出了运用振动测量数据频谱分析进行导弹结构故障判断的方法．通过一个结构故障判断的例子,说明了该方法是有效的。     

基于全相位傅里叶变换的多普勒信号频谱提取

针对截断效应和栅栏效应所带来的频谱泄露的问题,提出基于全相位快速傅里叶变换的多普勒信号频谱提取方法。该方法通过全相位快速傅里叶变换算法实时获取多普勒回波信号的幅度信息,进行幅度和频率的修正。理论和实测的多普勒信号仿真表明,相对于短时傅里叶变换,校正的全相位快速傅里叶变换算法提取的频谱更贴近理想多普勒信号频谱,其频谱幅度信息满足峰值识别的要求。     

基于频谱细化的窗谱拟合算法

毫米波调频系统在利用"差频-FFT"获取目标距离时,精度较低,改进的频谱细化技术——ZFFT细化倍数受采样数据量的限制,效果并不理想。为此,提出一种ZFFT窗谱拟合算法。该算法在采样数据一定的情况下,通过对差频信号进行加窗细化,再进行连续谱拟合估计,以减少细化倍数有限对频谱估计的影响。实测数据验证结果表明:相对于ZFFT,该算法克服了栅栏效应的影响,从而更好地提高了测距精度。     

基于EEMD和二维边际谱熵的齿轮箱故障诊断

针对信号经验模态分解（EMD）过程中存在波形混叠现象,提出一种基于聚合经验模态分解（EEMD）和Hilbert二维边际谱熵相结合的方法对齿轮箱故障进行分类故障诊断．首先使用小波阈值分析对背景噪声较大的齿轮箱振动信号进行预处理;其次对预处理信号进行分解,得到IMF分量,对比正常信号与故障信号的区别;最后对3种工况信号进行Hilbert变换并计算得到边际谱,并且提取二维边际谱熵作为支持向量机（SVM）的输入量,建立故障诊断模型．经测试该方法在齿轮箱故障诊断方面有着较强的分类能力和诊断精度,具有一定的可行性．     

基于短时傅里叶变换的毫米波引信地面目标识别

针对毫米波引信对地面背景中目标时域检测时地杂波影响较大影响识别的问题,提出基于短时傅里叶变换(STFT)的毫米波(MMW)地面目标识别算法。该算法的实质是提取毫米波引信信号频谱中的有效多普勒频率特征信息,用短时傅里叶变换分析实测的引信多普勒信号。在MATLAB软件下用外场实测数据进行试验验证,验证结果表明了短时傅里叶变换方法对地面目标检测、识别的可行性,可以有效地判断出背景信号中有无目标。     

高分辨率毫米波雷达目标识别研究

利用分数傅里叶变换(FrFT)在时频域对信号的混合表示的特点,将离散分数傅里叶变换(DFrFT)和相关向量机(RVM)应用于毫米波(MMV)高分辨雷达一维距离像识别。使用Fisher准则确定DFrFT的阶数α,将一维距离像进行α阶DFrFT变换,获得信号的特征量,然后利用RVM网络进行分类识别。实验结果表明,该方法是一种可行有效的特征选择方法,具有较高的识别率。     

基于多重信号分类法的线性调频差频频率估计

针对傅里叶方法估计线性调频连续波差频信号频率在小尺度上精度低的缺陷,提出利用多重信号分类法(Multiple Signal Classification,MUSIC)估计差频信号频率.该方法在频域上对自相关功率谱进行信号和噪声的空间分解,利用信号空间和噪声空间的正交性,完成对信号频率的超分辨估计.仿真计算和实验室测试表...     

正交频分复用系统中改进的串行峰值抵消方法

针对正交频分复用系统的高峰均比问题,提出一种改进的串行峰均比抑制方法。该方法通过信号幅度的上升沿和下降沿精确寻找超过门限的峰值点;基于串行处理的模式,利用加权的窗函数对信号高峰值进行有效抑制。仿真结果显示,与现有方法相比,改进方法能够有效抑制峰均比,同时精确的峰值搜索能够减少峰值抵消次数,从而降低算法的实现复杂度,有助于改善系统的误码率性能。     

舰船辐射噪声波形重构研究

舰船辐射噪声作为舰船的重要特性,其物理仿真实现对武器和声纳样机的物理检测及评估都具有实际工程价值。该文研究了舰船辐射噪声波形重构的3个问题。依据线性系统理论,给出了在通用计算机上产生同时具有规定振幅概率分布和功率谱的随机时间序列的方法。该算法的突出优点是,可以连续产生模拟噪声,使用该算法可以便利地校正由发射换能器频率响应引起的失真。其次,讨论了接收换能器的等效电特性,以便构成一个可覆盖宽频带（3 Hz～20 kHz）的声电换能器模拟系统。仿真结果表明,利用耦合腔、振动液柱和消声水池能够对目标探测系统进行物理模拟试验,能够产生模拟实船噪声的声信号及实船通过时的通过特性,本文研究旨在为水声接收机的性能模拟研究提供依据。     

基于局部特征尺度分解与复合谱分析的齿轮性能退化特征提取

针对齿轮性能退化过程中振动信号复杂、特征提取困难等问题,提出采用基于局部特征尺度分解与复合谱的退化特征提取方法。改进复合谱分析法,利用离散余弦变换代替复合谱分析法的傅里叶变换,以减少特征信息的遗漏,提高特征信息敏感度;利用局部特征尺度分解法对振动信号进行分解,并采用贝叶斯信息准则与峭度时间序列互相关系数相结合对内禀尺度分量进行筛选,以剔除不必要分量的影响,有效地提取特征信息;利用改进的复合谱分析法对所选取的内禀尺度分量进行融合,提取复合谱熵作为特征向量。该退化特征提取方法运用于齿轮全寿命退化试验中,对实测信号进行特征提取和退化状态识别,结果表明改进后的复合谱熵对齿轮退化状态具有较好的表征能力。     

优化FFT算法在调频引信中的应用研究

在简述锯齿波调频无线电引信定距原理的基础上,详细分析了DFT算法在引信信号处理中的应用原理,给出了优化的实数基2 FFT算法的实现方案,并在TM2320VC5416开发板上实验调试通过,测试结果与理论分析吻合.结果证明：优化基2实数FFT算法能够实现差频信号频谱信息的提取功能,算法现实可行,不仅可应用于引信的信号处理系统,也适用于其它实时性要求高的场合.     

基于非支配排序遗传算法的振动主动控制优化方法

非支配排序遗传算法是一种基于Pareto前沿的低计算需求、有精英策略、约束处理简单的多目标优化算法。该算法能够搜索到Pareto解集,由专家根据具体要求进行客观的筛选,根据各个目标函数不同的加权进行合理选择最优解,满足了不同研究目的对同一系统的不同要求,这是单目标优化算法不可比拟的。以结构振动系统的结构振动能量和系统控制能量作为多目标优化函数,建立了振动主动控制系统的控制增益以及传感器和作动器位置、数量和长度的多目标优化配置数学模型,首次利用非支配排序遗传算法作为优化策略,并以悬臂梁作为算例,进行了仿真实验,验证了该方法的有效性和可行性。     

一种雷达信号综合分选的新方法

雷达信号分选是电子对抗的关键技术。阐述了差直方图法及修正PRI变换法的工作原理及其性能,研究了一种结合SDIF直方图法和修正PRI变换法的综合分选方法,即使面对同时存在常规PRI和抖动PRI信号且有脉冲干扰(或丢失)信号环境,该方法也具有良好的分选效果。通过Matlab仿真,验证了该算法的正确性和实际应用的可行性。