函数拟合连续信号的频谱分析

用插值函数拟合代替抽样函数求有限长连续信号的周期信号的频谱,推导出用离散信号傅里叶变换公式求拟合连续信号频谱的方法,该方法能用离散傅里叶变换的公式更准确地求出连续信号的频谱,该方法可以非常方便地改进现有信号分析仪性能的价格比。     

信号类课程教学中连续与离散的类比性

从探索信号类课程中连续和离散两部分内容并行讲授的角度出发,对具有共性和可比性的知识点进行了类比性的解读。涉及时域分析中连续信号和离散序列的内在联系,连续系统和离散系统的卷积分析法,频域分析中基于傅里叶变换与离散时间傅里叶变换的频谱分析法,复频域分析中的基于拉氏变换和z变换的系统函数法,以及从连续性与周期性看傅里叶变换和离散傅里叶变换的本质等方面的内容。简要地给出了课程整合的实践思路。     

加窗离散傅里叶变换测频分辨率研究

讨论在利用加窗离散傅里叶变换进行谱分析时 ,信号复频谱的相位及离散傅里叶变换的抽样性质对测频分辨率的影响 ,并对传统的加窗离散傅里叶变换频率分辨力定义进行了扩展和修正 ,给出了几种常用窗函数的频率分辨率数值 .计算机仿真和工程设计都证明了分析结论的正确性 .     

基于压缩传感的高精度同步相量测量方法

为了消除或减小采用GPS定时的同步相量测量中非精确同步采样所造成的测量误差,提出一种基于压缩传感理论修正离散傅里叶变换估计结果的高精度同步相量测量算法。该算法利用离散傅里叶变换对测量信号进行稀疏化,并采用狄利克雷矩阵为观测矩阵,通过压缩传感重构算法重构测量信号。仿真结果表明:与传统离散傅里叶变换方法相比,该算法在不需要延长测量时间的条件下能够有效消除或减小频谱泄露等误差,并在很大程度上提高了信号的相量测量精度。     

小波域心理听觉模型

提出一个简单直接的将频域心理听觉模型转换到小波域,进行小波包滤波器分解音频编码的新方法.该方法利用离散傅里叶变换左右频带的对称性,将频域的掩蔽域值频谱作为一个信号,利用傅里叶反变换和离散小波包变换转换到每一个小波子带,根据掩蔽信号在小波域的能量来控制子带中音频信号的量化步长,利用该方法实现小波包音频编码.     

一种精确测量周期信号参数的窗口和内插算法

提出了一种基于离散傅里叶变换的改进的周期信号参数的测量算法。该算法通过对时域信号加合适的窗函数,并在频域采用相应的内插算法,可以有效地减小测量过程中信号的频谱泄漏,得到精确的测量结果。仿真实验通过与已有算法的比较证明了该方法的有效性和先进性;噪声分析实验证明了该方法的稳定性。     

数字信号频谱问题的分析

本文讨论了数字信号频谱的物理意义，并研究了数字信号频谱与它恢复函数频谱间的关系，数字信号频谱与Ｚ变换、离散傅里叶变换间的关系。     

一种提高DSSS信号载波频率估计精度的算法

针对快速傅里叶变换（fast Fourier transform,FFT）算法频率估计误差较大的问题,采用离散时间傅里叶变换（discrete time Fourier transform,DTFT）辅助FFT估计频率谱峰值,以提高直接序列扩频（direct sequence spreadspectrum,DSSS）信号多普勒测量精度的算法。该算法利用FFT估计频谱最高峰值及次高峰,在对应频点之间平均取10个频率点做DTFT,求幅值的极大值点,以确定频率谱峰值精确位置。仿真实验结果表明,该算法可有效提高捕获过程中DSSS信号频率的测量精度。     

等距线阵信号傅里叶变换研究

将离散傅里叶变换(DFT)引入到空域信号处理中，对等距线阵接收的信号进行了分析和处理，提出了一种提取信号来波方向的方法。由于离散傅里叶变换可以用其快速算法FFT进行计算，较之传统的空间谱估计而言，计算量有很大地减少。仿真结果显示，该方法可靠，计算简单，可以用于实时DOA估计。     

基于小波变换的非平稳信号分析与处理

针对傅里叶变换在非平稳信号分析中的难点问题,将小波变换和短时傅里叶变换应用于典型的非平稳信号,进行时频分析研究,所获得的特性比普通的傅里叶变换构成的频谱分析结果更清晰、准确,表明这两种时频分析方法独有的优越性、正确性、实用性.小波的多分辨特性更使得分析结果优于短时傅里叶变换.在此基础上用该方法对小波时频分析方法的抗噪性能进行研究,并从小波基函数的性质和实际仿真效果两方面设定参数,得出最优分析结果,改善了小波时频分析方法在高频处频率不易确定的问题.     

基于小波包变换的电力系统谐波电流检测

针对常规快速傅立叶变换无法检测非整数次谐波,以及改进的加窗插值快速傅立叶变换运用困难,采用小波、小波包变换对电网信号中的谐波进行检测分析。小波包变换建立在二进小波变换基础上,可以实现对信号的均匀划分,能够更好地提取信号的时频特性。仿真结果证明,较之傅立叶变换和小波变换,小波包变换对电网信号中谐波的幅度、频率的估计具有更高的精度。     

基于快速傅里叶变换和db小波变换的谐波检测

在电力系统谐波检测中,使用快速傅里叶变换法(FFT)可以得到平稳谐波信号中的频谱,从而可以确定该信号中谐波的频率和幅值等信息.但FFT局限于得到信号的频域信息,很难检测到谐波发生的具体时刻,而小波变换可以捕捉到信号中的细节部分.针对复杂谐波信号,提出了一种将快速傅里叶变换和小波变换相结合的检测方法.由Matlab仿真结果可知,该方法可以检测稳态谐波,确定暂态谐波的突变时刻.     

基于小波和傅立叶变换的纱线波谱图计算

采用离散小波变换与快速傅立叶变换相结合的方法,先对纱线信号进行小波分解,再对各子带信号作快速傅立叶变换,从而得到各子带信号的频谱。截取相应频段,并在同一图形上显示,然后将各频率成分转换成相应的各波长分量,得到纱线波谱图。     

基于移位离散付立叶变换的线性频率估计方法

提出了一种基于移位离数付立叶变换的频率估计新方法。该方法利用离散付立变换的周期性，通过计算一组不同移位的ＤＦＴ值，从中可得到一个较高精度的频率估计结果，与传统的线性估计方法相比，具有较好的估计性能。新方法可以用ＦＦＴ算法来实现，因此，具有较大的工程实用价值。     

Hilbert-Huang变换应用中的预处理方法研究

为提高Hilbert-Huang变换（HHT）中瞬时频率计算的真实性和稳定性，提出了一种信号的预处理方法.该方法首先对信号作傅里叶变换，然后根据插值点数作补零处理，再进行傅里叶反变换，完成傅里叶插值功能.对傅里叶插值处理后的信号作经验模态分解（EMD）得到一组固有模态函数（IMF），计算所有IMF的瞬时频率和幅值，最终获得信号时频分布的Hilbert谱.结果表明，该傅里叶插值的预处理方法能够有效消除和抑制HHT分析中的瞬时频率波动和虚假成分产生，增强了瞬时频率的准确性，提高了HHT方法的信号分析频率，该方法能有效应用于实际信号处理的HHT时频分析中.     

基于傅立叶分析的非均匀采样信号内插重构方法

针对实际采样过程中出现的采样非均匀性,从随机过程的角度研究非均匀采样信号的谱特性,提出频域均匀抽样傅立叶逆变换的非均匀时域采样信号重构方法。将非均匀采样信号描述为不均匀采样时刻冲激函数代数和的形式,利用傅立叶变换得到非均匀采样信号的频谱曲线,由采样时刻随机均匀分布的特点,得到反应原信号频谱特性的非均匀采样信号频谱数学期望,再由频域抽样理论重构原信号。MATLAB仿真实验验证了这种非均匀采样信号分析与重构方法的正确性,将这一研究成果应用到机械抖动激光陀螺输出信号处理中,得到了可靠的符合实际的机械正弦抖动幅频曲线并重构出激光陀螺正弦抖动机构的输出信号。     

基于DFT的导航信号高分辨率延迟估计方法

在对相关延迟估计方法分析的基础上,给出了一种基于离散傅里叶变换(discrete Fourier transform,DFT)的高分辨率延迟估计方法,推导出了延迟和频率的对应关系式。首先计算互功率谱,把时域的延迟变换到频域的频移,然后把求得的互功率谱等效为一个时间序列,再对该时间序列利用DFT求频谱。对于复正弦信号,DFT具有较高的频率分辨率,从而可以实现对延迟时间的高分辨率估计。相对于其他基于功率谱的延迟估计方法,该方法分辨的精度更高。仿真结果表明:该方法可以对1个采样周期的延迟进行准确的估计。     

分数阶自相关和FrFT的LFM信号参数估计

基于分数阶自相关和分数阶傅里叶变换的特点,提出了一种LFM信号检测与参数估计方法。相对分数阶傅里叶二维扫描法和匹配傅里叶变换,所提方法将检测与参数估计的二维搜索变为一维搜索,快速实现信号检测和参数估计,在多分量LFM信号情况下借助"Clean"的方法来抑制强分量对弱分量的干扰。计算机仿真表明了该算法在低信噪比多分量LFM信号检测与参数估计中的有效性。