光纤多普勒测速仪位移模式数据处理新方法

针对窗口傅里叶变换和连续小波变换方法对于低速缓变过程速度分辨不足的缺点,提出了一种基于傅里叶变换的位移模式数据处理新方法。该方法不是通过分析信号频率获得速度,而是采用改进的傅里叶变换方法直接分析信号相位得到位移,进而求导得到速度信息。用新方法对电炮平面碰撞实验数据进行处理,很好地反映了铁样品的低压弹塑性过程。新方法不仅充分利用了原始数据的信息量,而且在低速段具有较高的速度分辨能力,可以作为窗口傅里叶变换方法和连续小波变换方法的有益补充。     

基于小波变换的超短脉冲相位回归

针对频率分辨光学门法(FROG)要用傅里叶变换迭代算法耗时较长不利于实时检测的缺点,及光谱相位相干直接电场重构法(SPIDER)中用传统傅里叶方法滤波过程会产生相位噪声的缺点,提出了用小波变换回归相位的方法。对FROG迹线进行时-频分析直接提取脉冲相位,从SPIDER方法的光谱干涉条纹的小波变换中直接读取相位,对两种方法的小波变换进行了数学模拟,并与傅里叶变换结果进行对比,得到:小波变换能准确地回归超短脉冲相位。最后采用SPIDER方法测量了KLM钛宝石激光器输出脉冲的光谱干涉条纹,并用小波变换和傅里叶变换重建了光谱相位,消除了窗口滤波引入的噪声,证明了方法的正确性和可靠性,更适用于超短脉冲的评价。     

基于LMD-Teager变换的功率谱估计

局域均值分解(LMD)方法是一种新的自适应信号处理方法,Teager能量算子是求解信号瞬时能量的非线性操作算法,能有效提取信号的瞬时能量。结合这两种方法的优点,提出一种基于LMD-Teager变换的功率谱估计方法,给出了算法原理和步骤,讨论了功率谱估计的物理意义,并在与快速傅里叶变换(FFT)方法、小波变换对比的基础上,用短数据序列和非平稳信号进行了仿真验证。结果表明:该方法突破了FFT方法中对所分析的信号必须平稳的要求,更适合于非平稳信号的处理;且对数据长度的要求较傅里叶方法低,而其分析精度和分辨率优于传统的傅氏方法和小波变换。     

激光干涉测速中的小波快速算法研究

为了提高小波变换在激光干涉测速中的计算速度,分析了小波变换的计算过程,提出了两种快速算法,通过分析对比,选择了一种适合于全光纤位移干涉信号的算法,在相同条件下,对同一信号分别采用常规小波变换和使用快速傅里叶变换的快速方法进行处理。结果表明,采用快速算法的小波变换对信号的处理能力并没有下降,且提高了小波变换的运算效率。这种快速算法用于瞬态位移干涉仪信号处理是行之有效的,可以提高数据处理的速度,有利于小波变换在工程中的应用。     

基于二维连续小波变换的干涉条纹图相位的提取

在光学测量领域中,干涉法具有极其重要的意义。针对干涉条纹图相位的提取,提出了一种基于二维连续小波变换的干涉条纹图相位提取的新方法。在文中提出的算法中,为了降低计算时间,在计算过程中引入快速傅里叶变换,并提出将传统二维连续小波变换中的连续的尺度因子和旋转角用离散的尺度因子和旋转角代替,这样就解决了二维连续小波变换算法计算耗时的问题。通过仿真和实验发现,该方法可以快速准确的提取出干涉条纹图的相位,对于有缺陷的干涉条纹图,可以实现缺陷的修复并获得其相位图,并收到了比较不错的效果。     

二维虚光栅移相莫尔条纹相位提取算法

目前二维干涉图所采用的相位提取算法大多以傅里叶变换法为主,而傅里叶变换法对噪声比较敏感。虚光栅移相莫尔条纹法具有较高的提取精度,而且抗噪性较好。在一维干涉图的基础上,提出了一种适用于二维干涉图相位提取的二维虚光栅移相莫尔条纹法,该方法通过构造一定相移量的二维虚光栅实现相位提取。与傅里叶变换法对比研究的仿真结果表明:对于同一幅二维干涉图,在干涉图不含噪声的情况下,傅里叶变换法与该方法的相对重构误差分别是5.52%和3.46%;在干涉图含噪声的情况下,随着噪声的增加,该方法在抗噪性方面的优势越来越明显。对二维横向剪切干涉仪零位校准装置所采集到的二维干涉图进行处理,实验结果表明,傅里叶变换法和该方法所得到的测量结果均方根值分别为0.0053λ和0.0037λ(λ=632.8 nm)。     

小波分析在激光自混合干涉位移传感器中的应用

为减小激光自混合干涉位移传感器测量误差,提 出了基于小波分析的自混合干涉信号 处理方法。在进行全相位快速傅里叶变 换(FFT)解调相位之前,利用离散小波分解、重构去除自混合干涉归一化信号的奇异点 ,有效降低调制电流斜率突变引入的高次 谐波干扰,同时去除高频随机噪声干扰。简述了自混合干涉位移测量原理,介 绍了基于小波分析的自混合干涉信号处理算法原理并进行了算法仿真,采用数值仿 真分析了系统反馈水平及调制参数对测量误差的影响,利用压 电陶瓷(PZT)对自混合干涉位移测量系统进行标定。结果表明,位移测量误差减小到2.45nm。应用小波分析处理干涉信号可减小激光自混合干涉位移传感器的 测量误差。     

基于双时域傅里叶变换的相位测量算法

提出了一种双时域傅里叶变换相位提取算法。通过把一段具有两个干涉周期的时域光强信号分成多段一个周期的子段,通过两次使用傅里叶变换把相移器引入的相移频率和其他干扰频率分离出来,模拟和实验结果都证明了该算法在不提高系统复杂性和大幅度减少数据获取量的前提下显著提高了系统抗干扰能力,该方法从采集到待测物体相位的提取,完全无须人工干预,有利于实现自动化。     

小波变换在显微热图像位移估计中的应用

针对显微热图像,提出一种基于傅里叶变换的多分辨率位移估计方法。该方法首先对显微热图像进行小波变换,再将原始图像及小波变换后的各个近似分量生成一个基于灰度的金字塔序列图像,然后基于傅里叶变换位移估计算法分别对金字塔各层序列图像进行位移估计,最后将得到的各层序列图像位移量按照分层权重进行加权平均得到最后的图像序列位移量,实验结果表明:该方法有效地提高了显微热图像微位移估计精度,降低了位移估计的平均误差和方差。     

小波IP软核实现及在信号降噪中的应用

小波分析是信号信息获取与处理领域的新技术,它在处理非平稳信号方面具有傅里叶变换无法比拟的优越性.本文针对实际工程中小波变换计算复杂度高,仅靠软件实现是无法满足实时信号处理的需求的问题,基于小波变换多分辨率分析原理,实现了离散小波变换IP软核设计,并结合设计的小波系数阈值处理模块,探讨了该IP软核非平稳信号降噪处理中的应用,证明了设计的可行性.     

一种改进的小波脊提取算法

针对基于模极大值和基于相位信息的小波脊提取算法的缺点,提出了一个改进的小波脊提取算法。该算法利用小波系数的相位信息提取所有可能的脊点,利用小波系数模的最大值以及脊线的连续光滑性甄别出信号的脊点,排除掉噪声的脊点,从而加快了脊点的搜索速度,提高了脊点提取的有效性。相比于基于模极大值和基于相位信息的小波脊提取算法而言,该算法更适用于低噪声信号的小波脊线的提取。     

FH/PSK混合调制扩频信号参数估计

针对混合调制信号参数难以估计的问题,本文通过对FH/PSK混合调制扩频信号特征的分析,提出了一种FH/PSK混合调制扩频信号参数估计方法。利用时频脊线分析、跳频分量数估计、快速四阶循环累积量算法与小波变换相结合的方法,实现了跳频频率和码速率等参数的高精度估计。仿真表明,本文方法可在较低信噪比下得到该混合调制扩频信号多个参数的高精度估计,具有较高的工程应用价值。     

基于小波变换的MSK信号码速率盲估计

针对最小频移键控调制信号的码速率估计问题,提出一种基于Haar小波变换的MSK信号码速率盲估计方法。首先对接收信号作傅里叶变换得到信号频谱,对频谱频点分析粗估计信号的码速率,接着通过粗估计的码速率选取短时傅里叶变换窗函数长度和3个小波尺度,利用短时傅里叶变换得到信号瞬时频率变化,再利用小波的边缘检测特性对信号瞬时频率序列相位跳变点检测,最后对检测结果作频谱分析,估计频率得到MSK信号的码速率。仿真结果表明,高于信噪比门限时本算法可以对MSK信号码速率有效估计。     

基于子空间的三阶多项式相位信号快速稀疏分解算法

针对稀疏分解冗余字典中原子数量庞大的缺点,该文提出一种三阶多项式相位信号的快速稀疏分解算法。该算法根据三阶多项式相位信号的特点,把原有信号变换成两个子空间信号,并根据这两个子空间信号构建相应的冗余字典,然后采用正交匹配追踪法来完成其稀疏分解,最后利用稀疏分解原理完成原有信号的稀疏分解。该算法把原有信号变换成两个不同子空间信号,构建了两个不同的冗余字典,对比采用一个冗余字典库,这种采用两个冗余字典的算法大大减少了原子数量,并且通过快速傅里叶变换,在一个冗余字典进行稀疏分解时,同时找到另一个冗余字典中的最匹配的原子。因此该算法通过减少原子数量和采用快速傅里叶变换大大加快了稀疏分解速度。实验结果表明,相比于采用Gabor原子构建的冗余字典,采用匹配追踪算法与遗传算法及最近提出的基于调制相关划分的快速稀疏分解,它的稀疏分解速度更快,并且具有更好的收敛性。     

利用小波变换实现基于结构光投影的S变换轮廓术

S变换是一种集合了窗口傅里叶变换和小波变换优点的时-频分析技术,将一维的信号映射到二维的时-频空间,具有良好的时频分辨能力。由于S变换谱和傅里叶变换频谱之间存在直接联系,且具有类似于小波变换的多分辨率能力,S变换可以通过快速傅里叶变换算法实现,也可以通过小波变换算法实现。研究了基于小波变换算法的S变换在基于结构光投影的三维光学测量中的应用,给出了理论分析,特别讨论了S变换中频率因子的选择,并同基于快速傅里叶变换算法的S变换轮廓术结果进行了比较。完成了计算机模拟和实验研究。     

基于小波变换的脑电信号噪声消除方法

本文探讨了基于正交小波变换的脑电（ＥＥＧ）信号分析方法,并利用小波变换对脑电中瞬态脉冲干扰进行检测和消除。实验结果表明,在对脑电信号进行分析和处理方面,小波变换较之传统傅立叶变换方法具有明显的优点。     

分数阶傅立叶变换OFDM系统自适应均衡算法

由于子载波间干扰(ICI)的影响,传统OFDM系统均衡方法在快速衰落的信道环境下性能有较大下降.本文提出了一种基于分数阶傅立叶变换的OFDM系统自适应均衡方法,它用分数阶傅立叶变换代替傅立叶变换进行子载波调制与解调,同时在分数阶傅立叶域对接收信号进行自适应均衡.文中给出了最优分数阶傅立叶变换阶次的选取方法,和分数阶傅立叶域最小均方算法的步骤.分析和数值仿真结果表明,最优分数阶傅立叶域的自适应均衡算法较传统频域方法有更好的均衡效果,并且复杂度不高.     

基于离散小波分解和频率脊线分析的CPM信号符号速率盲估计

非合作接收条件下,连续相位调制（CPM,Continuous Phase Modulation）信号多变未知的信号体制使其符号速率盲估计一直是分析该类信号的难点之一.现有的算法大多直接基于信号的瞬时频率或循环平稳性,存在抗噪性能差,不适用于多指数CPM信号等问题.针对该问题,本文通过分析小波变换在信号分解和时频分析中的优势,提出一种综合利用离散小波（DWT,Discrete Wavelet Transform）分解和频率脊线提取的CPM信号符号速率估计的新算法.算法对比分析表明,所提算法具有更好的抗噪性能且在小数据量时也能达到较好的估计性能.     

一种改进的CPFSK信号频率估计方法

针对突发信号解调中多普勒频偏大的问题,提出了一种改进的连续相位移频键控信号(CPFSK)频率估计方法.首先接收信号平方运算使信号的调制指数加倍,再通过一次离散傅里叶变换(DFT),用搜索信号平方谱谱峰的方法实现突发信号频率估计.仿真实验表明,在低信噪比条件下,该算法的频率估计精度比经典的相位差频率估计算法提高了20%;该算法与广泛用于高动态突发信号的频率插值估计算法相比,同道干扰信道下信干比改善可达4 dB,DFT长度缩短约1/3.