非ARMA随机信号谱估计的数字滤波算法及性能分析

为克服传统的周期图谱估计方法存在的分辨率低及非一致估计等缺点而迅速发展的各种近代谱估计法只能适用于ＡＲＭＡ（Ａｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ－ｍｏｖｉｎｇａｖｅｒａｇｅ）信号的谱估计。为解决存在于各种物理过程中的非ＡＲＭＡ随机过程（包括１／ｆ过程）的谱估计，本文提出了一种对非ＡＲＭＡ随机信号的非递归数字滤波算法，重点研究了算法主要参数（滤波器长度、数据长度）的选择原则及对谱估计准确度和精度的影响。理论分析及实际测量证明，此方法具有分辨率高、谱估计精确较好及一致估计等优点，特别适用于对非ＡＲＭＡ信号的某些特征频率点的谱估计。     

有限冲击响应数字滤波器FIRDF系统设计

介绍基于快速傅立叶变换ＦＦＴ、褶积镶边理论以及线性相位理论所开发出的ＦＩＲ数字滤波系统及工作原理。成功开发出的ＦＩＲ数字滤波系统在数字信号处理的专业应用上，对连续信号能高效地进行数字高通、数字低通、数字带通及数字带阻四种功能的滤波处理，系统设计所采用的优化分析和处理方法使其幅相频特性比较理想，从而保证输出信号在较高的精度上没有幅值和相位失真；在控制方式上具有比硬件控制及软硬结合控制较大的优越性：变参数输入的灵活性、分析结果系统内输出的多样性、面向对象应用软件使用上的友好性、可移植性、再开发性、可维护性、开发周期的高效性和费用的便宜性等。分析结果表用，ＦＩＲ数字滤波系统用于实际的滤波处理是稳定并且可靠的。     

数字滤波技术在力平衡加速度表中的应用

本文提出了应用数字滤波技术改变力平衡加速度表通频带，提高其测量精度的方法，给出了数字滤波器递归运算公式及单片机编程算法，介绍了数字滤波器在力平衡加速度表中的应用效果。     

数字滤波技术为力平衡加速度表中的应用

本文提出了应用数字滤波技术改变力平衡加速度表通频带，提高其测量精度的方法，给出了数字滤波器递归运算公式及单片机编程算法，介绍了数字滤波器在力平衡加速度表中的应用效果。     

基于多采样率的频域倍频程研究

传统倍频程分析采用带通滤波器组算法实现,带通滤波器组算法仅能满足国家标准要求,并且用于分析分数阶倍频程时,滤波器组的数量及计算量成倍增长。提出了一种基于多采样率在频域分析倍频程及分数阶倍频程的算法。该算法首先对信号按通道重采样,并利用FFT转换到频域计算信号的倍频程及分数阶倍频程谱。仿真验证了算法的正确性,并与带通滤波器组算法做了比较。仿真及对比结果表明,相比于带通滤波器组算法,该算法能提供更好的谱分辨率,并且对于分数阶倍频程,该算法计算量明显少于滤波器组算法计算量。     

粗糙表面轮廓谱的耦合性分析

双谱估计是分析随机信号的二次相位耦合、非线性、非对称性等特征的有效方法，但存在计算量庞大，估计精度较差，显示不够直观等缺点。本文提出了一种改进的对角线切片谱分析方法，并把它用于粗糙表面轮廓的非线性和耦合性特征分析。通过理论仿真研究和实验分析，结果表明这种方法简单、合理，而且有可能揭示加工过程中引起表面粗糙度间距和高度参数变化的原因。     

基于递归分析的振动信号非平稳性评价

采用了相空间重构算法将工程结构振动信号扩展到高维相空间中,研究时间序列在高维空间中临近点的分布规律和运动特点,并用递归图及递归量化分析算法研究了信号含噪量和非平稳性;结合主成分分析,以高斯白噪声为评价基准,提出了采用递归量化指标样本第一主成分之间的相关系数作为信号非平稳性评价指标。通过对数值模拟信号及某拱桥吊索实测振动信号分析表明,基于递归分析的振动信号评估方法能快速直观的辨别出信号的平稳性,所提出的非平稳性评价指标可有效评价信号平稳性。     

基于累积量的非高斯信号AR模型估计

高阶统计量能反映信号的非高斯信息,用高阶统计量对非高斯信号建立AR模型,并建立基于信号高阶统计量的Yule-Walker方程就可以进行AR模型谱估计。与基于二阶统计量的参数估计相比,基于高阶统计量的AR谱估计有更好的精度。     

基于迭代更新策略的快速高精度频率估计方法

基于滤波器组的谱估计方法用于信号频率估计频率虽分辨率高,但滤波器组中心频率格点划分缺乏先验知识,谱峰搜索过程存在计算复杂、信号不匹配问题。基于MVDR(Minimum Variance Distortionless Response)谱构造指标函数,将谱峰搜索问题等价为标量指标函数局部极小值问题求解,通过构造一组最速下降方向及自适应步长对极值频率迭代更新,实现对信号频率的直接估计。新算法不仅回避中心频率点组划分及传统的谱峰搜索,且有效缓解信号不匹配,估计精度、计算效率更高。对单成分信号频率估计精度与计算量进行新算法与现有算法的性能比较,并用于多成分信号频率估计。     

一维和二维数字信号处理

本文研究了用于一维和二维信号处理的数字方法和技术。详细叙述了谱估计、数字滤波和数据压缩运算。指出数字信号处理运算可以用标准计算机(即软件)或专用数字处理器(即硬件)来具体实现。对最近发展起来的微处理器和电荷耦合器件的应用也作了讨论。作为典型例子,详细介绍了一些实现数字滤波和谱估计的数字处理器和它们在信号(音响、心电图)和图象(从地球资源卫星上来的、生物医学的)处理中的应用。     

基于高阶统计的空间谱估计技术

本文给出几种在任意高斯噪声环境下，在于阵列输出信号四阶累积量的高分辨力空间信号达到方向的空间谱估计方法，计算机模拟实验证明了这些方法的有效性。     

解析声能流Capon空间谱估计

文章中把解析函数理论用于声矢量信号分析，提出了一个新概念“解析声能流”，给出了单矢量传感器输出的解析声能流表达式。并将这个新概念用于描述声矢量阵输出，得到了一种新的矢量阵输出模型“伪解析声能流”。利用该模型，推导了声矢量阵的Capon空间谱估计的表达式。理论分析和计算机仿真表明：1、解析声能流的实部和虚部具有正交的偶极子指向性，并且可以用移相的方法来旋转其主极大方向；2、在平面波和二维质点振速条件下，解析声能流将矢量叠加统一描述在它的相位中，从而可以综合描述声场的相位干涉和矢量结构；3、基于“伪解析声能流”模型，传统的Capon空间谱估计算法无需改动就可以直接用于声矢量信号处理，与传统的Capon空间谱估计算法相比，具有全空间无模糊定向能力、更低的旁瓣和对短时信号有更强的处理能力。     

表面粗糙度测量中的高斯滤波快速算法

应用高斯函数的逼近法和冲激响应不变法,设计出用于表面粗糙度测量的高斯数字滤波器,并给出了其零相移的递归滤波算法,算法简洁,易于实现。递归计算方法的计算量小,计算效率高。适当增加滤波器节数,在不增加很多计算量的情况下,可以达到很高的精度。文中给出的滤波器例子,传输偏差大约为2％和1％,处理一次表面测量轮廓数据,在当今最普通的计算机上,滤波时间小于1s。     

四分位偏差分形维及其在齿轮故障识别中的应用

介绍了用于非平稳、非线性信号的四分位偏差分形维算法，并通过仿真实例验证了此计算方法的准确性。针对齿轮振动信号的非平稳、非高斯、非线性特点，将四分位偏差分形维用于齿轮故障分类，结果表明此方法能很好地区分齿轮故障模式。以四分位偏差与相应的截距为特征量进行聚类，能更好地区分齿轮的各种故障模式。可将其用于在线故障识别。     

单片机数字滤波算法研究

本文以51系列单片机为背景，针对电子系统中经常出现的随机干扰，介绍了几种使用较为普遍的克服随机干扰信号的单片机数字滤波算法，并给出了相应的算法程序。同时对这几种算法进行了比较，并指出了每一种算法的具体适用范围和注意事项。     

非平稳振动信号的角域重采样小波解调分析方法

对于旋转设备的非平稳多分量振动信号,在已知转速变化规律的情况下,采用转速跟踪分析中的角域重采样方法使其变成阶比值固定的信号,再利用小波解调方法的带通滤波与解调分析两重功能,就能从混合振动信号中提取出各个阶比分量并获得对应的解析信号。该方法成功地解决了旋转设备严重非平稳振动信号的分析问题,并可拓展应用于至其它非平稳信号的分析。拓展算法具有类似HHT的算法结构,适用面广。文中同时给出的数值计算方法配合采用了细化分析及快速解卷积运算,保证了整体算法的稳定性、精确性和快速性,克服了HHT稳定性差的缺陷。论文最后对航空发动机试车过程中的振动数据采用本文方法和其它方法的应用效果进行了分析对比,证明了本文方法的有效性。     

基于模糊层次分析的空间谱估计性能评价方法

在已经形成的多种空间谱估计方法中,为根据需求选择最优算法,建立了一种基于模糊层次分析的空间谱估计性能评价方法。从空间谱估计方法的处理性能和可实现性角度建立一种具有层次结构模型的性能评价准则,对各项性能评价指标做属性值规范化和权重系数模糊化处理,得到各评价指标的评价得分,累加得到处理算法性能量化评价的综合判决结果。基于仿真试验和某次海试试验结果,对常规波束形成(Conventional Beam Forming,CBF)、最小方差无畸变响应(Minimum Variance Distortion Response,MVDR)、多信号分类(Multiple SIgnal Classification,MUSIC)三种空间谱估计方法进行评价,在较高输入信噪比和弱化计算量条件下,MUSIC为评价最优算法。试验结果表明,此评价方法可以按需求实现最优空间谱估计方法的选择。     

混合色噪声背景下的弱信号频率估计：基于互高阶累积量的矩和最小范围—TLS方法

谱估计方法是用于噪声背景下测量微弱正弦信号的一种有效方法。但以往的谱估计都是采用互功率谱估计和高阶自谱估计的各种方法。本在互功率谱估计和高阶统计量理论基础上,提出了互高阶谱估计方法。从理论上建立了基于互四阶累积量的Yule-Walker方程,并在此基础上提出了互高阶谱估计的矩和最小范数－总体最小二乘（TLS）方法。仿真结果表明,在混合色噪声背景下,这两种方法能够有效地抑制噪声,具有良好的频率估计性能。     

基于递归分析的微裂纹缺陷超声检测技术研究

为准确检测金属构件微裂纹缺陷,采用超声脉冲反射法对金属试块进行检测,并提取超声背散射信号进行分析。通过对背散射信号进行简单的建模,说明其组成要素。由于背散射信号的非线性特征,缺陷回波信号会对系统的递归特性产生影响;在此基础上提出了基于递归分析的方法分别对含人工微裂纹缺陷金属试块的无缺陷区、单裂纹区及双裂纹区背散射信号进行检测研究;通过合理的参数选择,对采样信号进行递归分析并绘制递归图;对比含缺陷信号与无缺陷信号,发现前者会在递归图中产生明显的白色交叉条纹带。使用递归定量分析进一步研究了含缺陷背散射信号的递归特征量。结果表明多种特征量对缺陷回波信号比较敏感,其中递归率(RR)和捕获时间(TT)在缺陷位置有明显的特征。     

基于VMD和窄带包络相关的船舶辐射噪声改进DEMON分析

船舶辐射噪声的包络谱中蕴含着轴频和桨叶数等船舶固有特征信息,对船舶目标识别具有重要意义。为了提高船舶辐射噪声包络谱解调性能,提出了基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)和窄带包络相关的改进DEMON分析方法。首先利用VMD算法代替传统带通滤波器,将船舶辐射噪声信号分解为若干个子带;然后对各子带进行希尔伯特(Hilbert)检波并计算平均窄带包络相关系数,用于衡量信号的包络调制在频域上的非均匀性;最后提取各子带信号包络谱并按照平均窄带包络相关系数进行加权融合,从而得出宽带噪声信号的包络谱。利用该方法对实测不同类型和不同航速船舶辐射噪声信号进行了处理,结果均表明所提方法能有效提高包络谱解调效果,较传统方法更为有效。