一种提高宽带信号的频谱分辨率的新方法

在传统发动机振动信号测试过程中,常常需要计算出的宽带信号的结果具有较高的频谱分辨率.本文针对发动机振动信号的特点,提出了一种分段算法来计算信号的有效值.该方法能在保证实时性的同时,提高信号的频谱分辨率.实验表明,此方法简单有效.     

改进的FMCW信号加权补偿校正相位差法

在相位差法的基础上,分析了使用频谱最大值与次大值得到的校正频率结果的内在关系,提出一种改进的加权补偿校正相位差算法,并对校正精度不理想的频段进行了窗函数的改进。仿真结果证明,该算法在测量距离为22.5m,信号信噪比为30dB时,计算结果的平均误差为0.05Hz(0.075mm),均方根误差为0.08Hz(0.12mm),相对误差为0.000532%,本算法运算量平均约为2.5次FFT运算量,能够满足系统实时性的要求。     

机械振信号频谱中幅频相的精确计算

介绍了一种精确计算机械振动信号频谱幅、频、相的方法。在机械振信号频谱分析的基础上，利用改进的傅立叶变换谱，可以大大提高频率分辨率。经计算检验，该方法的精度较高。     

利用微机外存实现长序列FFT算法

一、概述本文讨论了一种利用计算机外存进行数据存储的长序列FFT 算法,文中给出了相应的计算程序框图并在IBM-PC/XT 微机上进行了验证。为在内存不大的微型计算机系统上实现长序列FFT 计算提供了一种实用方法。在实际工作中,为了减少抽样和截断引起的信号失真,必须采集大量数据,这些数据构成了一个很长的离散序列。当需要对序列进行离散付里叶变换(DFT)计算时,通常的方法是将整个序列的数据全部装入计算机内存中,再进行FFT 计算。然而上述方法如在微型计算机上进行,则由于其内存容量有限,往往无法实现。为了解决上述困难,本文给出了一种方法,该法是按某种规律,对数据进行分段,使其构成若干个短序列,分别计算这些短序列的FFT,然后再将它们组合起来。这种方法虽然运算时间较长,但程序简单,便于应用。为了克服在简单的分段组合方法中,由于DFT 的循环移位性质所产生的信号失真,本文给出了一种特殊的分段组合方法。首先,将长序列分解为若干个较短的子序列,将其存于外存磁盘中;然后将子序列逐一从外存调入内存,计算FFT,并将结果存于外存中;最后将子序列FFT 计算的结果逐一调入内存,进行加权求和,即可求得原来长序列的FFT。按照...     

基于信号延拓的采样信号频谱泄漏抑制

提出一种基于信号数据延拓的采样信号离散傅里叶变换频谱泄漏抑制方法,分析了经典谱估计方法中频谱泄漏产生的原因,得出含噪声周期信号的无泄漏条件,进而提出频谱泄漏抑制方法:对采样信号作周期估计和整数周期数据延拓处理,使DFT计算窗内信号的边界连续或近似连续,以达到抑制频谱泄漏的目的。对通信、电力系统中常出现的加性高斯白噪声恶化信号的仿真表明:该方法可以显著减少频谱能量泄漏,获得更高质量的频谱。     

管道超声导波分段时间反转检测方法研究

超声导波时间反转聚焦是实现管道小缺陷检测的一项常用技术,但目前使用时需要预判缺陷大致位置以确定时反窗的起点及宽度,在实际工程使用中往往难以实现。针对此问题,提出一种基于超声导波分段时间反转的管道检测方法。该方法将管道待检区域划分为多段区间,分别对不同区间段各阵元的常规导波检测信号进行时间反转,然后将各区间段的时反信号依次作为激励信号重新激发对应阵元,以获取各段区间的时反检测信号。仿真和试验结果表明,当某区间段的时反检测信号的信噪比优于常规导波检测时,可判定该区间段内存在缺陷,并能进一步精确计算出缺陷具体位置,反之,则可判定该区间段内不存在缺陷。通过分段时间反转检测可实现对管道整个待检区域中的小缺陷的有效检测。     

科氏流量计相位差估计的ap-Hilbert法

相位差估计是科氏流量计精确计量的基础,现有方法计算量较大,估计精度受频谱泄漏影响,且需要预知信号频率,难以满足复杂流量环境的测量需求。为此,提出一种科氏流量计相位差估计的ap-Hilbert法,首先对2路传感器信号进行全相位预处理,即对采样信号循环分段后移位对齐相加得到全相位序列,以消除频谱泄漏导致的端点效应;然后,对全相位序列进行Hilbert变换获得其解析信号,分别提取2路解析信号的实信号和虚信号部分;再通过三角变换,利用三角函数和差公式即可求出相位差。实验结果表明,所提方法克服了Hilbert变换的端点效应,与现有方法相比较,较大提高了相位差估计精度。     

基于样本统计的信号占用带宽计算方法的改进

在无线电监测软件的开发中，对于台站信号的特征的计算是监测的重心所在，台站调制信号频谱的占用带宽是信号特征之一。本文在对信号样本进行统计研究的基础上，对传统的信号频谱占用带宽计算进行了改进，使其更具有良好的自适应性。     

二维有限元网格的局部调整及优化

在有限元计算中,人们常对某一局部区域的位移和应力感兴趣,或者希望在此范围内能获得更高的精度.如果采用精度更高的网格,或者增加单元的数量,这时对计算机的存储空间需要比较大,计算时间也会变长,有些可能就无法在计算机上求解.局部网格加密方法,只需对模型中需要部位的初始网格加密,在保证精度的前提下,这方法只需增加计算模型局部单元的节点数,而不必对整个模型重新进行单元划分以增加整个模型的单元密度,因而大大减少了计算机的存储量和计算时间,提高了计算精度.     

移动荷载识别的响应曲线滑动拟合法

在移动荷载引起的梁振动响应曲线的开始部分取一小段，用选定的函数对这一段曲线进行拟合，保持拟合数据长度不变，向后移动若干时刻，用同样的函数进行拟合，以此类推向后滑动。小的分段长度，可以保证对原信号的拟合精度，分段点处重复覆盖数据拟合可以保持原信号的连续特性。模型实验表明，滑动拟合法识别移动荷载的效果较好。     

基于频谱筛选的航空发动机振动总量提取方法

振动总量是反映发动机整机振动水平的重要指标,也是发动机状态监视的重要参数。如何排除噪声干扰,从成分复杂的振动信号中提取振动总量,直接影响到振动测量结果的准确性。提出一种基于频谱分析的航空发动机振动总量计算方法,在常用的频域振动总量计算方法中加入了分量筛选功能,可有效地提高计算结果精度。通过多次飞行试验数据验证,得到该方法的计算误差为:低频段平均误差为4.0%;高频段平均误差为1.5%。证明其具有很好的工程应用价值。     

全矢最大熵倒谱方法及其应用研究

传统的倒频谱技术处理信号提取特征是基于单通道数据以及其本身计算需要经过两次傅里叶变换的局限性,获得的频谱特征不足以完全反映设备运行状态,同时还会造成谱线泄露严重,分辨率低等问题,基于此,提出一种新的思路:将全矢谱,最大熵谱与倒频谱理论相结合提出全矢最大熵倒谱新方法,新方法以全矢谱为基础,对全矢最大熵功率谱进行傅里叶变化得到。给出基本理论及计算公式,并通过实验处理故障信号与常规倒频谱进行对比。结果验证了新方法的有效性,且相比传统倒频谱具有更高的分辨率。     

基于图像处理的加工工艺信号数据自动提取方法

在工业生产过程中,大多对多个加工工艺信号数据进行连续采集,而后续信号分析和处理时却往往只需要某一段加工工艺的信号数据,因此需要从连续多个加工工艺信号数据中提取单个加工工艺信号数据。基于图像处理,采用二维卷积计算方法,提出一种加工工艺信号数据提取方法。通过建立加工工艺信号数据模板图像库,应用图像匹配方法将模板图像库与实际加工工艺信号数据图像进行匹配,进而选取最佳模板图像。采用二维卷积计算方法对最佳模板图像与实际加工工艺信号数据图像进行定位,以实现多个不同加工工艺信号数据的同时提取,并按时间顺序自动进行分类存储。通过实例验证,这一提取方法的精度满足后续分析及处理的要求。     

周期信号频谱分析的仿真程序

在微型计算机上开发频谱分析的仿真程序,可在不增加设备投资的前提下,为高效的频谱分析实验,开辟一条独具特色的新路。一、周期信号频谱分析仿真程序的主要性能该仿真程序可将周期信号的各分量计算并打印输出,可绘出离散频谱图;还可将分析所得分量的任意组合的合成波形画出,并可与原始输入的周期波形迭绘在同一坐标系中,展示出随所取谐波的增加逐步逼近原始波形的生动画面。     

基于STM32的音频信号分析仪的设计与实现

该文主要论述了基于STM32F407VET6单片机的音频信号分析仪的具体实现。输入信号先经过信号调理电路处理后,经高性能12位并行ADS7819采样后再进入STM32控制器。该系统采用基-2时间抽取FFT算法分析音频信号的频谱,这样大大降低了运算量。该系统可以分析音频信号频谱和测量正弦信号失真度。可测量输入信号的频谱范围为20 Hz~10 kHz,输入电压幅值范围(峰-峰值)为5 mV~5 V。此外,系统还可以判定输入信号的周期性并测量其周期等功能。     

基于多天线接收的频谱感知检测

频谱感知是认知无线电的一个基本的技术,用来检测授权频谱中是否有授权用户的存在。频谱检测是认知无线电中最重要的一个环节。由于噪声的存在,现有的许多方法都或多或少地存在局限性。本文基于信号和噪声在多天线系统中相关性的不同,提出一种新的频谱感知方法。该方法不需要信号和噪声的任何先验知识并且算法构成简单,计算速度快,在低信噪比下表现了良好的性能。     

嵌入式涡街流量计的设计与算法研究

传统涡街流量计由于抗干扰性差、测量精度低等难以满足实际测量的需求,研究和开发高抗扰型涡街流量计已成为当前流量测量领域的重要发展方向.针对现有产品存在的问题,设计了一种嵌入式涡街流量计,给出了硬件组成结构和相关电路原理图;并在信号处理算法上,采用Chirp-Z变换的频谱校正方法,对经FFT变换后的涡街信号的频谱主瓣进行局部细化,从而在运算量增加不多的情况下,提高了涡街流量计的测量精度.并通过Matlab仿真实验对该频谱校正方法进行有效性验证.仿真结果表明:该方法具有校正精度高,响应速度快和使用灵活的特点.     

STL数据的Parasolid数据变换

为满足STL与Parasolid几何建模核心之间数据直接交换的需要,提出在对三角网格模型数据分割的基础上,利用角点对三角网格曲面边界进行分段,以各边界段的近似中点和递归细分算法提取边界段上的特征点,采用Dijkstra算法计算对应边界段上对应特征点之间的最短路径线以获得空间四角形的节点数据,通过Parasolid函数以插值的方式重构三角网格模型的自由曲面并进行曲面缝合,最终将STL数据转换成Parasolid数据。应用实例表明了所生成模型的稳定性与可靠性。     

基于FSWT细化时频谱SVD降噪的冲击特征分离方法

为有效提取滚动轴承故障振动信号的故障冲击特征,提出了基于FSWT细化时频谱SVD降噪的冲击特征分离提取方法。首先对原始信号进行频率切片小波变换得到全频带下的时频分布,然后根据时频谱能量分布特点选择出感兴趣的时频区域,再以较高的时频分辨率对感兴趣的时频区域进行细化分析得到细化的时频谱,从而分割出含有故障特征时频区域。为克服噪声对细化时频谱精度的影响,FSWT细化分析过程融入SVD降噪,通过对FSWT细化时频谱系数矩阵进行奇异值差分谱阈值降噪,使得FSWT细化时频谱的冲击特征更加明显,最后通对降噪后的细化时频谱进行FSWT逆变换重构,分离出故障冲击信号。仿真分析和故障诊断实例表明,基于FSWT细化时频谱SVD降噪的冲击特征分离提取方法能够成功从低信噪比信号中提取出周期性的冲击特征,有效地实现对滚动轴承各种故障的诊断。     

基于OSF的SET信号重构方法及故障诊断应用

同步提取变换(synchroextracting transform, 简称SET)通过提取短时傅里叶变换(short-time Fourier transform, 简称STFT)在瞬时频率位置的时频系数可获得较理想的时频谱,该方法提高了时频分辨率,减少了交叉项的影响,一定程度上抑制了噪声对STFT时频谱的干扰。针对在SET时频谱的基础上进行信号分量的重构与故障诊断拓展方面的应用,提出了一种基于顺序统计滤波器(order statistics filter, 简称OSF)的SET信号分量重构方法。首先,利用边际谱表征SET时频谱中信号的幅值在整个频率范围内随频率变化的情况;其次,采用顺序统计滤波器分割边际谱,将分割所得边界映射至SET时频谱后,利用SET逆变换重构信号分量;最后,利用峭度指标筛选包含丰富故障信息的分量并进行包络分析,提取故障特征。仿真信号及滚动轴承内圈故障信号的处理结果证明了该方法的有效性。