一种基于DSP的小波包变换对瞬时频率的测量

文章研究了一种基于小波包变换对信号的瞬时频率测量方法,利用小波包变换的特性,把输入信号分解成各个单一频率分量信号,然后对分解后的信号做Hilbert变换,得到分解后信号的瞬时频率,最后综合得出输入信号的瞬时频率。文章给出了信号频率测量的硬件系统设计结构,和关键的电路原理图。同时给出了该方法对各种信号的实验结果,试验结果表明该方法在本文所设计的硬件系统上能够有效地测量单目标,及多且标信号的瞬时频率。     

基于S变换的信号瞬时频率特征提取

S变换是一种优越的时频分析方法,能够清晰表达信号瞬时频率的变化特征。与传统时频分析方法相对比,S变换的抗噪性较强,无交叉项干扰。本文提出了采用S变换来提取调制信号的瞬时频率。仿真实验结果表明,S变换时频谱能够清晰表示出不同信号的瞬时频率特征。     

阶比谱分析瞬时频率的小波提取方法

本文通过对暂态振动信号瞬时频率特点的分析,结合正交小波的结构特点,推导出适用于提取暂态振动信号瞬时频率的具有线性离散幅频特性的一类高通滤波器,并从中找出最适合瞬时频率提取的正交小波--Haar小波.与其他正交小波相比,利用Haar小波变换提取瞬时频率具有速度快、物理意义明确等特点,适合于暂态振动信号的实时处理和分析.     

子波变换在信号奇异性分析中的应用

信号时频分析对电子战侦察有重要意义。子波变换被认为对此有极大价值。对于波变换及其应用展开讨论。着重论述了子波变换的起源背景、子波变换是否无所不能和单尺度哈尔(Haar)子波平移变换检测信号瞬时频率，并对用于波变换脊分析无线电信号的方法所存在的局限性进行简要讨论。     

基于HHT的多分量LFM信号检测与参数估计

文中将Hilbert—Huang变换应用到多分量线性调频信号（LFM）信号的分析中：首先利用经验模态分解法（EMD）将原信号分解成有限个本征模态函数（IMF）；然后埘各个IMF进行Hilbert变换，获取瞬时频率、瞬时振幅，得到信号的Hilbert谱，该谱反映r瞬时振幅在频率一时间平面上的分布，从而可以比较准确地检测和估计各LFM分量的初始频率和调频斜率等参数。仿真结果验证了该方法的有效性。     

利用Hilbert变换提取信号瞬时特征参数的问题研究

解析Hilbert变换利用其实部与虚部的关系,定义出任意时刻的瞬时频率、瞬时相位及瞬时幅度,因而工程中人们设法将其应用对实际信号的瞬时参数提取中。然而,在利用Hilbert变换提取瞬时特征参数的工程实现中存在一些问题,如何解决这些问题,特别是如何高精度提取瞬时频率特征参数问题是文中的研究重点。     

多项式相位信号瞬时频率变化率估计及其应用

通过定义两种新的变换——指数型相位匹配变换和复时间延迟型相位匹配变换,可实现对任意阶次的多项式相位信号(PPS)的瞬时频率变化率(IFR)估计.给出了这两种变换的基本原理和实现方法,同时分析了算法实现过程中应注意的问题.进而,研究了IFR在以下三个方面的应用:(1)PPS的参数估计问题;(2)PPS的瞬时频率估计问题;(3)构造新的时频分布,该分布对于阶次大于2的多项式相位信号具有理想的时频聚集性.最后通过计算机仿真实验验证了本文所提算法的有效性.     

基于过零点-极点估计的瞬时频率幅度算法

Hilbert-Huang变换(HHT)理论通过经验模态分解(EMD)提取信号的内蕴模态函数(IMF),并对IMF利用Hilbert变换得到信号的时频幅度谱和边际谱。在总结Hilbert变换理论和算法实现局限性的基础上,提出基于过零点-极点估计求取IMF瞬时频率、幅度算法,通过对离散信号插值运算精确求取过零点和极点位置,并据此求出相应点的瞬时频率和幅度,最后采用三次样条求取信号的瞬时频率幅度曲线。通过几个典型的例子对该算法进行检验,结果表明,与Hilbert变换结果比较,借助该算法得到信号的时频幅度谱和边际谱结果更精确、频率分辨率更好。     

STTFD的特性分析及其在线性调频信号 参数估计中的应用

 精确地估计线性调频(LFM)信号的中心频率和调频率值,在雷达信号处理中有着十分重要的作用.WVD变换具有估计线性调频信号的中心频率和调频率特性,但当存在多个线性调频分量时,交叉项会严重影响线性调频信号中心频率和调频率的估计.针对这一问题,本文提出了基于STTFD(时频分布尺度变换)的线性调频信号参数估计的方法,即在时频平面内对信号进行尺度变换,去除信号瞬时时间和相关函数延迟量的耦合,使线性调频信号的频率随时间变化呈线性分布变为不随时间变化的常数分布,再通过在时频平面内沿时间轴做FFT积累所得到的信号峰值位置来估计信号的中心频率和调频率参数值,并且对STFD的特性以及相关函数延迟量和尺度变换常数对STTFD的影响进行了详细的分析.在本文最后,通过仿真数据验证了STTFD的特性及其精确估计线性调频信号参数的有效性.     

基于信号频域特性信号信噪比提高及分离

针对信道化接收机资源消耗大且大瞬时带宽信号可能被分裂的缺点,提出了一种基于信号频域特性信噪比提高及信号分离算法.利用信号的频谱特性,信号傅里叶变换对信号进行信噪比估计及快速分离.信号在分离后进行频率滤波,提高了信号的信噪比,从而为后续的时频分析、信号平方谱分析和四次方谱分析提供可能.本文算法主要是基于傅里叶变换、逆傅里...     

采用基于多相滤波的数字正交变换技术提取信号瞬时特征的方法

本文研究了通信信号瞬时特征的提取方法。采用中频直接采样、抽取和滤波的方法完成信号的正交分解,从而提取信号的瞬时包络和相位主值序列。利用信号相位去卷叠算法和线性规划法估计信号的去卷叠瞬时非线性相位,利用傅里叶变换的微分特性估计信号的瞬时频率。通过文中的方法可以有效估计信号的瞬时特征,将其运用于信号调制体制识别取得了较好的效果。     

基于瞬时相位拟合的LFM信号参数估计算法

针对传统线性调频（LFM）信号参数估计算法中复杂的搜索和计算问题,提出了一种不需要参数搜索的快速LFM信号参数估计算法。该算法先用希尔伯特变换估计LFM信号瞬时相位,再用二次相位函数拟合LFM信号瞬时相位从而得到初始频率和调频斜率的估计。仿真验证了本文算法的有效性,说明该算法能够给出满意的参数估计结果。     

用短时傅里叶和小波变换对鸣叫声的时频分析

短时傅里叶和小波变换是信号处理领域的热点研究问题。本文对2类鸣叫声分别进行短时傅里叶和小波变换，以分辨瞬时频率，得到了较好的结果。并根据所得结果，分析比较了这2类变换的特点。     

一种时频分布核函数构造方法

立足于信号的参数化模型—多分量多项式相位信号,提出了一种新的时频分布并给出了其构造方法.该方法根据待分析的瞬时相关函数中自项分量及交叉项分量相位的不同特点,采用相位匹配的方法估计各信号分量的瞬时频率.所构造的时频分布不仅具有理想的频率聚集性,而且实现了绝大多数交叉项分量的有效抑制,有效克服了多线性时频分析方法的局限性.     

多分量多项式相位信号瞬时频率变化率的估计

引入了一个二维双线性相位匹配变换.对相位阶次不大于5的多分量多项式相位信号(mc-PPS)而言,各信号分量的瞬时频率变化率(IFR)在变换结果中表现为局部极值点,而交叉项则很少表现为极值点.又由于各信号分量IFR随时间变化表现出连续性,而由交叉项所产生的各极值点无此特征,因此,该变换可用于实现mc-PPS中各信号分量IFR的估计.对估计性能进行了理论分析,并同仿真结果进行了比较.     

一种有效的雷达信号快速识别方法

针对多种调制类型的雷达信号快速侦察识别成功率较低的问题,提出了基于瞬时频率特征提取的雷达信号快速识别新算法.首先,由短时傅里叶变换(STFT)得到信号每一部分的瞬时频率特征;其次,对得到的瞬时频率进行两次归一化分别得到各自特征值;最后,用层次决策方法对雷达信号进行分类识别.仿真实验结果证明该方法能有效识别各种雷达信号,在信噪比高于-3 dB时,各种脉内调制的识别成功率都达到90%以上.     

利用幅度特性对数字信号调制方式进行识别

数字调制方式的识别对于通信信号分析有着重要的作用。针对数字信号（2ASK,4ASK,2PSK,4PSK,2FSK和4FSK）的调制方式,本文提出了一种只利用调制信号瞬时幅度特性便可以对调制信号进行识别的新算法,利用特征参数提取与决策树分类器结合对以上6种数字信号进行调制识别。首先提出了使用希尔伯特变换和解析函数对数字信...