频域法测量频率短期稳定度

本文描述了频率稳定度常用的测量方法之间的比较，重点介绍了频率稳定度的频域技术中的双源测量法、频域数据与时域数据的变换及其实例。旨在使我们的测量人员根据手边的设备，灵活地选择测量方法。     

基于Wigner—Ville分布的遥测振动参数时频分析

基于时频分析能同时反映频域和时域信息的特性，文章重点介绍和分析Wigner—Ville分布及其改进的变换算法，阐述了交叉项产生和消除方法，并对仿真和实测信号进行处理以及对比分析，结果表明该方法在靶场遥测数据处理领域具有一定的有效性和应用价值。     

扩频信号的一种快速捕获技术

介绍了一种双频域并行捕获算法及其快速实现方法,该方法通过将时域的相关运算转换成频域傅里叶变换的乘法运算实现码相位的并行搜索,且基于频域圆周移位的原理,通过对傅里叶变换序列进行循环移位实现多普勒频率的并行搜索,大大减小了运算量和捕获时间。和其他算法相比,本算法捕获时间能缩小一个数量级,尤其适于宽范围高动态扩频信号的快速捕获。     

小波变换在导弹仿真模型验证中的应用研究

谱分析方法是目前导弹武器系统动态仿真模型的主要方法,但传统的谱分析方法无法将仿真数据的频域分析与时域分析结合起来进行综合分析.文中在传统谱分析的基础上,引入小波变换的方法,实现了对仿真数据时域和频域的综合分析,提高了导弹模型验证的准确性.     

随机噪声的频域滤波方法

提出了一种新的滤波方法。该方法的基本思路是,将时域中被噪声污染的测量信号通过傅里叶变换转换到频域中去,一般来说,测量信号和噪声的功率谱在频域中是不重合的。接着,在频域中将噪声谱删除,只剩下测量信号的功率谱。然后,再将测量信号的功率谱通过傅里叶反变换,转回到时域中去。这样,就最终实现了测量信号与噪声的分离。     

地面运动目标分类的模式特征与评价

为了进一步对车辆目标分类，对实验获得的典型地面运动目标一轮式车、履带式车的地震动信号从频域、时一频域等多方面进行特征提取。在频域上，应用傅立叶变换、经典功率谱分析等常用的信号处理方法对信号进行处理，提取了信号的FFT特征和功率谱特征。在时一频域应用短时傅立叶变换、小波及小波包分析方法对信号进行处理，得到时频分布矩阵奇异值分布特征和小波包分解能量分布特征。之后基于距离可分性设计了一个模式特征可分性测度，对时域和时一频域所提取的各种特性进行对比评价，结果表明FFT特征、功率谱特征和小波分解后的能量特征具有更好的可分性。该结果与将各特征应用神经网络进行目标识别的结果是一致的。这表明所设计的模式特征可分性测度是有效的。     

基于小波变换的油水混合物时域介电谱分析

目前的时域介电谱法主要用于分析稀薄液体或分子有序体组成的物质,需要被分析物质内部各个驰豫过程互不相关,或者可以进行线性叠加。但是对于复杂的多相混合物,应用传统的时域介电谱方法具有一定局限性。为了扩宽时域介电谱的应用范围,本文提出了基于小波变换改进时域介电谱的分析方法。通过对油水混合物驰豫过程分析的实验结果表明,基于小波变换的时域介电谱分析不但可以给出混合物性的整体频谱信息,还能得到各个组成成分的不同时域和频域信息,可用于分析不同油区的油水混合物。     

短时傅立叶变换提取连续波多普勒体制对空无线电引信多普勒信号特征

建立弹目空中交会的数学模型，做些合理的假设，求出理论上的多普勒信号，能从时域或频域提取信号的特征。对于具有非平稳随机特性的实测引信多普勒信号，理论方法和传统的傅立叶变换都无能为力提取其特征。文中用短时傅立叶变换分析实测的引信多普勒信号，讨论分析过程中窗函数的选择，并从联合时频域提取了引信多普勒信号的特征。     

水声编码遥控系统频域检测性能分析

首先介绍了水声编码遥控系统的频域检测原理，然后对该系统的检测概率、虚警概率以及误码率等性能进行了理论估算和仿真分析，最后给出了在硬件电路上进行实时检测和湖试的检测结果。分析结果表明，频域检测比传统的时域检测有更好的性能。     

利用线性调频脉冲的几种高分辨测距技术

介绍了线性调频脉冲信号高分辨测距的两种基本方法：时域压缩测距和频域压缩测距。时域压缩系统将线性调频宽脉；中信号或步进线性调频脉冲串信号转化成窄脉冲信号，实现高分辨测距；频域压缩系统将线性调频长持续期脉冲信号或线性调频短持续期脉冲信号转化成窄带信号，实现高分辨测距。并给出了各种高分辨测距系统的应用场合及其分辨力计算式。     

基于分数阶Fourier变换累积量的目标检测算法

传统的信号检测和噪声分离方法只限于在时域或是频域进行,如果信号和背景噪声有很强的时频耦合,就难以在时频域得到好的检测结果。对此提出了分数阶Fourier变换累积量算法,该算法具有解除时频耦合和抑制噪声的特性,当选择合适的旋转角度使之与处理信号相匹配,就可以在分数阶Fourier域获得较好的检测结果。仿真结果表明,分数阶Fourier累积量算法的检测性能优于分数阶Fourier变换和4阶累积量算法,展现了分数阶Fourier变换累积量算法有优越的信号处理性能。     

论调制域分析技术与靶场应用

本文简要介绍了调制域分析技术与时域测量、频域测量的区别及应用前景，同时针对靶场设备的测试提出了分析应用的意见。     

一种高分辨雷达目标识别方法的研究

探讨了高分辨率雷达视频回波特征提取及识别方法。鉴于时域视频回波波形特征变化较快，不适合作为目标特征进行识别。回波频域的波形（频谱）相差不大，为了提高谱的分辨率，本文提出对回波信号作Ｃｈｉｒｐ－ｚ变换，以提高谱的分辨率。理论分析与实验结果均表明以回波信号的Ｃｈｉｒｐ－ｚ变换作为目标特征优越性。以ＢＰ网络作为分类器，对两类目标进行了识别，仿真结果说明了此方法的有效性。     

测速雷达A、B通道一致性分析方法研究及应用

针对新设备高精度测速雷达在某次任务中A、B通道测量数据一致性比对出现异常，需要问题归零，为此对两通道测元的残差序列在时域分析的基础上，拓宽到频域分析。对频域分析方法作了详细的介绍，讨论了该方法在外测数据事后处理分析中的应用，并结合任务中的异常进行了实例分析。     

基于小波变换的自适应Kalman 滤波算法研究

针对组合导航系统中Kalman滤波在实际工程应用中的不足,以惯性/卫星组合导航系统为背景,提出小波变换技术对量测噪声方差阵进行直接调控的滤波算法。介绍Kalman滤波原理,根据小波变换在时域和频域都有良好的局部化性质,检测量测噪声的变化,实时调整自适应因子,间接改变Kalman滤波器的当前观测和过去信息的比例关系。仿真结果表明:该算法对噪声干扰有较强的自适应性,能有效抑制滤波发散,提高系统的精度和鲁棒性。     

基于小波变换的某火炮炮口振动分析

针对弹丸发射时瞬间产生的振动严重影响火炮的射击精度的问题,提出利用小波变换的方法对舰炮非线性有限元模型的动力学响应进行时频分析研究。利用非线性有限元理论,建立了舰炮的非线性有限元动力学模型,并进行了动力学计算,得到了发射过程中炮口振动的时域历程;采用连续小波变换对炮口加速度响应进行了分析,得到了其频域信息。分析结果证明:该方法弥补了传统傅里叶变换方法的不足,可为火炮的改进和优化提供依据。     

基于广义解调和广义S变换的时频域去噪方法

毫米波干涉仪回波信号的信噪比对膛内高速运动目标参数的测试精度有重要影响,传统的时域或频域去噪方法经常受到使用条件的限制,为此提出一种基于广义解调和广义S变换的时频域去噪方法。首先估计信号的相位函数对其进行广义解调和广义S变换,在时频域构造有效的滤波器进行降噪处理,随后对去噪信号进行广义S逆变换和逆广义解调并在此基础之上得到目标的运动曲线。基于此方法的二维滤波器参数完全与时间无关,极大地降低了时频滤波器的构造难度。仿真和实测数据分析结果表明:该算法与希尔伯特黄等方法相比能够有效提高信噪比并改善测试精度。     

振动试验控制原理

以数字式随机振动控制器取代模拟式随机均衡器的振动试验控制,其通过量化将模拟信号转化为数字信号,同时利用傅立叶变换将振动时域信号转化为相对的频域信号,并在频域上进行均衡修正,使控制点的PSD达到预定的要求.该技术所实现的频谱均衡、频率分辨力及其它性能,均高于模拟式随机均衡器控制.     

基于子波变换的短时序列功率谱估计

本文针对FFT算法的不足,采用了基于子波变换(Wavelet Trans-form,WT)的信号功率谱估计方法。子波变换同时具有时域、频域局部化特性,因此即使对短时序列也具有较高的频率分辨率和功率谱估计精度,其中心频率和分析带宽是随尺度变化的。本文对子波变换的基本原理和算法实现进行了比较详尽的描述,给出了基于子波变换的信号功率谱估计结果,并与FFT算法进行了比较,证明了理论分析的正确性和算法的有效性。本文的功率谱估计方法具有广泛的适用性,特别适合短时序列、时变和非平稳信号的功率谱估计。     

基于小波变换的火炮动力学分析

为了获得弹丸膛内运动的时频综合特性,利用小波变换的方法对弹炮耦合动力学响应进行时频分析研究.建立了弹丸和膛线碰撞的火炮多体系统动力学模型,通过动力学计算,得到了弹丸横向加速度随时间变化的曲线.由于小波变换在时域和频域上均具有良好的局部性,且无需对信号进行时域同步平均,采用连续小波变换对弹丸加速度响应进行了分析,生成了时频相平面图,可以直观地描述弹丸碰撞发生的时刻和能量,为深入分析弹丸的运动状态提供依据.