基于ARMA模型滤波的微弱信号辨识

双线性时频分布能更全面地表征复杂背景下瞬态机械故障信号特征,但双线性时频变换固有的交叉项干扰严重影响了算法的时频分辨率。探讨了双线性时频分析技术在微弱瞬态信号辨识中的应用,提出采用ARMA模型滤波的方法来抑制双线性Wigner-Ville时频变换的交叉项干扰,并给出算法推导。结合实验数据,对比平滑伪Wigner-Ville算法的信号辨识结果,表明基于ARMA模型预滤波的双线性时频分析能更好的抑制交叉项干扰,具备更高的时频分辨能力和瞬态微弱信号辨识能力。     

基于相位核的时频信号分析

提出了一种相位核时频分布,将自主项与交叉项在时频平面上分离,并且保持了高度的时－频分辨率,便于分析信号的时频结构特征;同时这种时频分布又满足一些时频分布性质,有利于进一步的应用．针对离散时间、频率时频分布与连续时间、频率时频分布的不同之处,给出了离散化相位核时频分布的计算方法,讨论了附加其他时频分布特性的相位核时频分布．     

基于小波变换的跳频信号分析仿真

信号分析识别是通令对抗的重要工作,能有效地检测和识别跳频信号,是对跳频信号实施跟踪式干扰的重要前提,在简述和比较了时变信号的分析方法的基础上,选择小波变换对跳频信号进行分析,详细地介绍了采用Morlet小提取跳频信号的基本特征,从而检测和知识出跳频信号的基本原理、方法和步骤,并给出了计算机仿真结果,验证了其可行性和有效性。     

小波分析与信号处理

从时频分析的发展出发，详细分析了连续和离散小波变换与窗口傅里叶变换的时频特性，阐明了小波变换所拥有的优良时频特性及快速算法．研究了小波变换下信号奇异性特征，给出了小波变换在信息处理中的两个应用实例     

小波分析与信号处理

从时频分析的发展出发，详细分析了连续和离散小流变换与窗口傅里叶变换的时频特性，阐明了小波变换所拥有的优良时频特性及快速算法，研究了小波变换下信号奇异性特征，给出了小波变换在信息处理中的两个应用实例。     

非线性时频分布重排算法在非合作跳频信号检测中的应用

在简述重排时频分布主要理论的基础上，具体分析了基于平滑伪Wigner-Ville分布的时频重排（rearrangement of the smooth pseudo Wigner-Ville distribution，RSPWVD）算法和基于Morlet小波的尺度图重排（rearrangement of the Morlet scale chart，RMSC）算法识别信号的基本原理，并导出了各自的重排算法表达式。分析结果表明，RMSC算法不仅可以获得比RSPWVD更为理想的抗干扰效果，而且可进一步提高信号时频分布的时频聚集性，从而更加精确地对跳频信号参数进行盲估计。最后给出了计算机仿真结果，并验证了其可行性和有效性。     

小波变换及其在异步电动机转子断路故障诊断中的应用

小波变换具有良好的时 -频局部化特性 ,是信号的时 -频域分析和处理的有效方法 .简要论述了有关小波变换的基本理论 ,介绍了小波变换在异步电动机转子断路故障诊断的原理 ,给出了信号检测电路的组成 .     

小波变换及其在异步电动机 转子断路故障诊断中的应用

小波变换具有良好的时－频局部化特性,是信号的时－频域分析和处理的有效方法．简要论述了有关小波变换的基本理论,介绍了小波变换在异步电动机转子断路故障诊断的原理,给出了信号检测电路的组成．     

跳频信号的时频分析新方法

根据跳频信号的特点,提出了一种基于信号分解的时频分析方法。该方法先将多分量跳频信号通过带通滤波变成多个单分量信号,再将每个分量的WVD线性叠加得到新的时频分布。理论分析和仿真结果表明,这种新的时频分析方法能够有效抑制跳频信号的交叉项干扰,与现有的方法相比,具有更高的时频分辨率,更适合于跳频信号的时频分析和参数估计。     

基于稀疏表示的非平稳信号时频分析

为实现多分量非平稳信号的高精度时频分析,给出一种基于稀疏表示的时频分析算法。对信号建立时变自回归模型,选择一组基函数对模型中的时变参数进行稀疏表示,将非平稳信号时频分析转化为一个稀疏表示问题,利用正交匹配追踪算法得到时变参数,从而获得非平稳信号的时频谱。选取一段时长为0.5s的非线性调频信号进行仿真,与短时傅里叶变换和维格纳-维尔分布相比,时频谱和数据显示,所给方法具有更高时频聚集性和频率估计精度。     

参数逼近的自适应时频分析

针对二次时频变换中的交叉项影响,研究了一种基于信号分解的WVD时频分析的方法,它结合自适应高斯提取法的思想和WVD的优良特性,将信号分解为若干个基于高斯包络的chirp信号分量,然后进行WVD时频变换和时频图的综合显示,消除了时频变换中交叉项的影响,也保持了信号自项的时频聚集度．将此时频分析方法应用于雷达信号时频分析,实验结果表明,该分解方法有效地消除了信号交叉项的影响,且保持了原信号的时频聚集度．     

利用改进时频分析算法检测TWACS调制信号

在双向工频自动通信系统(TWACS)应用中,传统的时域检测方法由于提取的信号特征有限,在强噪声条件下无法进一步提高检测的正确率.为此,从频域滤波的角度给出了一种新的改进时频分析算法,该算法具有较高的时频分辨率和交叉项抑制能力,并且有很高的计算效率,可满足TWACS通讯的实时性要求.采用改进时频分析算法对实际电网信号分析的结果表明:该方法能够高效、准确地实现TWACS调制信号的检测.     

步进频雷达单频伪信号干扰效应机理分析

针对典型雷达装备受到单频电磁辐射时，雷达显示界面形成伪信号从而造成真实目标误判的问题，基于步进频雷达测距工作原理，以某型Ku波段步进频测距雷达为实验对象，开展了单频电磁辐射伪信号干扰效应实验，验证了两类伪信号干扰成像机理分析的正确性。通过实验得到了带内外典型频点的两类伪信号电平值随单频干扰场强的变化曲线，基于接收电路非线性失真分析分别解释了带内外伪信号电平值的变化规律，而后测得了两类伪信号干扰的敏感频段。实验结果表明：带内单频电磁辐射可对步进频雷达装备造成“脉冲”型伪信号干扰，伪信号出现的位置随机；带外单频电磁辐射可对步进频雷达装备造成“冲激”型伪信号干扰，伪信号出现的位置固定；随着单频干扰场强的提高，“脉冲”型伪信号电平值先线性增长，而后保持恒定；“冲激”型伪信号电平值先逐渐增大，达到最大值后逐渐降低。     

基于时频消噪TFPF和时频分布MBD的轴承早期故障诊断

噪声是影响轴承、齿轮等机械设备早期微弱故障特征正确提取的主要因素,利用新颖的时频峰值滤波技术TFPT有力的噪声消减特性,将PTFT与改进的时频分布MBD相结合,提出了时频峰值滤波TFPT-时频分布MBD的故障识别新方法,即应用TFPF消减振动信号的随机噪声作为时频分析的前置处理,对消噪的故障信号作MBD时频分析来识别故障特征,给出了时频峰值滤波时频分布的故障诊断模型。诊断实例的分析结果表明了与传统的MBD的故障特征提取相比,提出的改进方法更易提取出强噪声背景下的轴承早期的微弱故障,具有明显的可诊断性和实用性。     

跳频信号的STFT时—频分析

利用短时傅立叶变换ＳＴＦＴ的时－频域分析特性,探讨了使用各种窗口函数的ＳＴＦＴ来分析跳频信号,计算并分析了利用不同窗口函数跟踪跳频信号时所产生的各类误差。     

一种基于余弦变换的LFM／CW测距系统信号处理方法

LFM／CW体制测距系统将目标距离信息转化为由回波信号与本振信号混频得到的差频信号的频率信息,通过分析该差频信号初始相位与目标距离的关系,研究了在测距中使用余弦变换代替傅里叶变换处理差频信号的可行性,分析了余弦变换引入的测距误差与系统参数间的关系,为减少处理差频信号时的运算量提供了理论参考。     

TWACS调制信号时频分析方法的研究

研究在干扰较强的工业电网中提取双向工频自动通信系统(TWACS)调制信号特征的几种时频分析方法,对每一种检测方法的原理和实现过程都进行了分析,并给出了计算机仿真结果,比较了各种方法的检测指标和适用条件．结果表明：复值小波变换在几种时频分析方法中是最佳方案．     

校正谱分析在导引头抗干扰中的应用

干扰弹载雷达速度跟踪系统的一种常用方法是速度波门拖引。文中针对速度欺骗信号的特点，提出了对抗这种干扰的校正谱分析方法。文中利用时频分布分析了校正谱分析的原理，给出了一种运用ＴＭＳ３２０Ｃ３０和ＴＭＣ２３１０的实现方法，并探讨了其中的一些关键问题。     

一种组合时频分布在跳频信号参数估计中的应用

为了有效分析跳频信号并估计其参数,根据跳频信号的特点,提出了一种基于频率分解的组合时频分布．这种新的时频分布先将多分量跳频信号通过带通滤波变成多个单分量信号,再将每个分量的Wigner-Ville分布线性叠加．理论分析和仿真结果表明,这种新的组合时频分布能够有效抑制跳频信号的交叉项干扰．与现有的方法相比,具有更高的时频分辨率,更适合于跳频信号的时频分析和参数估计．     

OFDM系统中基于梳状导频的空时信道估计

研究了OFDM系统中基于梳状导频的空时信道估计方法，并提出了一种新的信道估计算法，即实现了空时二维信道估计。基于梳状导频的空时信道估计的算法分为两步：第一步是利用导频信号对导频位置的信道进行估计；第二步是信道插值，得到所有频域位置的信道信息。基于LS准则的信号估计以及基于线性插值的信道插值，笔者进行了详细研究。