时频联合分析频率编码信号调制特征提取

针对小波脊线法在提取频率编码信号调制特征时信噪比性能较差的缺点，基于小波变换谱，将时频重排牙口时频脊线相结合，提出了一种新的时频联合分析方法．该方法借助于时频重排在改善谱图时频凝聚性方面的优势，使算法的信噪比性能得到有效改善．仿真表明，该方法在低信噪比条件下仍可得到准确的估计值．     

基于时频分布的扩展的二元相移键控信号解调算法

在已有的扩展二元相移键控(EBPSK)调制信号模型基础上,从非平稳信号分析方法入手,对EBPSK调制信号的时频分布特性进行了详细推导,建立了EBPSK信号相位跳变与时频分布幅度的关系模型,利用该模型提出了基于时频分布的EBPSK解调算法,并给出了相应的解调器结构。对基于时频分布的EBPSK信号解调器性能进行了分析,讨论了解调器的判决门限选取方法。分析表明,基于时频分布的EBPSK信号解调算法不但简化了EBPSK解调器结构,获得了优异的EBPSK调制系统差错性能,而且为通信信号的非平稳信号处理提供了新的可行方案。     

雷达信号脉内调制特征的时频分析

介绍了时频分析理论,指出其在雷达信号脉内调制特征分析方面的优势,并针对常见雷达信号,研究了连续复小波变换模分析,结合傅里叶变换在提取雷达信号脉内调制规律和调制参数中的应用,仿真结果证明本方法是有效的.     

基于FRFT的小波包调制信号的识别研究

该文基于正交频分复用调制和小波包调制信号的调制原理,利用分数阶傅立叶变换的时频旋转特性,探讨了在高斯信道、瑞利信道和频率选择信道下小波包调制信号的识别.仿真实验结果表明,该方法具有良好的识别性能,不需要任何信道参数,能较好的实现盲信道的小波包调制识别.     

小波变换与信号的时频分析

时频分析在信号分析中占有重要地位,而小波分析则是进行信号分析的一种新的方法。波波分析来源于Ｆｏｕｒｉｅｒ分析,通过对Ｆｏｕｒｉｅｒ分析和小波分析的比较,了小波分析在时频分析中的应用。并采用Ｃ语言设计出了波分析程序,利用这些程序对具体的信号进行了分析,达到了良好的效果。借助于信号的时频分析,能够直观地看出信号的一些重要特征,以便于进一步的处理。     

基于广义S变换的时相调制时频聚集性能优化

为了提高时相调制(TPM)信号S变换的时频聚集性能,将广义S变换(GST)应用于TPM信号的时频分析中.GST在标准S变换窗函数的基础上,增加了可控参量,利用优化新增参量的算法,优化时频域各频率点处的时窗宽度,从而达到提高时频聚集性能的目的.仿真结果表明,广义S变换方法与标准S变换相比,能有效提高TPM信号的时频聚集性能,同时保持了TPM信号用于携带信息相位突变的特性,有利于下一步的信号检测.     

基于高斯和功率谱特性的小波调制识别研究

小波调制是一种全新的多载波通信调制方式,该文基于OFDM和小波调制信号的渐近高斯分布和频谱特性,探讨了加性高斯白噪声信道条件下小波调制信号的识别。利用调制信号的高阶统计量和功率谱峰度为分类特征,采用信噪比与特征参数联合估计的方法,分别实现多载波与单载波调制信号、OFDM与小波调制信号的识别。仿真实验结果表明,该方法具有良好的识别性能,且能很好的抑制高斯噪声的干扰。     

基于WT时频分析和最大类间阈值法 图像分割的机械故障诊断

针对目前大多数机械故障诊断技术存在的建模困难、样本训练难度大等问题,提出一种基于连续小波变换时频分析和最大类间阈值法图像分割的机械故障诊断技术。即通过基于连续小波变换的时频分析技术,将测量获得的时域振动信号转换到时频域空间,然后通过可视化方法以振动热力图形式表征,通过图像强化对区域时频特征进行预处理,实现各频率成分分布的面积计算,以特征面积比的方式对振动信号进行分析。实验结果表明,该方法具有处理速度快、过程透明性好、适应性强等特点。     

动平衡信号的时频分析方法研究

针对动平衡信号面向去重平衡机应用时存在的非线性、非平稳性以及实时性,本文在分析硬支撑动平衡理论的基础上,以联合时频分析方法对标准工件进行加重获得的动平衡信号为研究对象,分别用短时傅立叶变换(STFT)、Wigner-Ville分布(WVD)、小波变换和Hilbert-Huang变换(HHT)对动平衡信号进行时频分析。仿真结果表明,STFT是基于窗函数变换的分析方法,对信号局部分析能力不足且分析精度不高;WVD虽然具有好的时频聚集性,但对多分量信号存在交叉干扰项;小波变换局部分析能力强且分析精度高,但涉及小波基的选择,对非平稳信号不具有实时性;HHT可根据信号的局部时变特征对其进行自适应分解,最终给出信号的时频谱和幅值谱,能够准确描述动平衡信号的特征,具有很高的时频分辨率和时频聚集性。     

不同管路元件流动声发射信号熵值量化分析方法

针对流体在流经不同管路元件时产生的噪声会造成管道损伤在线监测精准性下降的问题,引入了小波能量熵与时频熵两种熵值量化分析方法,通过计算流体流动声信号的熵值对流动过程中不同管路元件的流动状态进行量化,从而判断损伤是否发生以及损伤所处的管路元件部位.在此基础上,设计了管路流动声发射测试实验,采集了不同压力下直管、弯头入口、弯头出口、三通、变径管小头共5种管路元件的声发射信号,对所采集的声发射信号逐一采用时频熵及小波能量熵的方法分析计算.测试实验结果表明,时频熵与小波能量熵均能很好地区分不同管路元件的流动状态差异,且时频熵对同一管路元件压力变化时的流动状态有着较高的量化精度.     

基于对称相关法的低信噪比信号时频分析

为了提高时频分析方法在低信噪比条件下的性能,分析了对称相关(SC)法在信号去噪中的优越性能,运用SC对预处理信号进行去噪处理,再进行时频分析.仿真结果表明,该方法可以显著提高低信噪比条件下的时频分析性能并具有更高的准确性;当信噪比低至-15 dB时,相对传统小波去噪方法,运用SC法估计初始频率和调频率的准确率仍能达到95%以上.     

基于时频分析的混沌谐波线性混合信号提取算法

混沌信号与谐波信号的分离问题是混沌信号处理中的重点问题,时频分析理论的日趋成熟为该问题带来了新的解决方案。针对不同噪声情况下混沌背景下谐波信号的提取进行分析,将小波变换与EMD方法进行比较,经仿真实验总结出一种新的谐波信号提取的融合算法,仿真实验验证了该算法的有效性。     

基于AOK时频分析的窄带雷达目标架次分辨方法

针对非平稳运动编队目标的分辨问题,基于ISAR技术和非平稳分析时频分析理论,研究了一种基于自适应最优核（AOK）的窄带雷达目标架次分辨方法,给出了窄带雷达目标架次分辨处理过程和算法步骤.不同于传统方法,该方法主要利用目标相对于雷达的转动引起的多普勒差异来分辨目标,并考虑了交叉干扰的抑制性、信号能量的聚集性,可获得更优的分辨效果.基于实测数据的对比实验结果证明了该方法的有效性.     

参数逼近的自适应时频分析

针对二次时频变换中的交叉项影响,研究了一种基于信号分解的WVD时频分析的方法,它结合自适应高斯提取法的思想和WVD的优良特性,将信号分解为若干个基于高斯包络的chirp信号分量,然后进行WVD时频变换和时频图的综合显示,消除了时频变换中交叉项的影响,也保持了信号自项的时频聚集度．将此时频分析方法应用于雷达信号时频分析,实验结果表明,该分解方法有效地消除了信号交叉项的影响,且保持了原信号的时频聚集度．     

改进Chirplet时频原子的非线性调频信号分解

针对Chirplet时频原子对正弦类型的非线性调频信号的分解性能较弱的问题,提出一种改进的Chirplet时频原子．首先从理论上分析Chirplet时频原子对正弦类型的时频分布的失配问题,其次在Chirplet时频原子中加入正弦调频因子,使原子的时频曲线产生类正弦形状的弯曲性能,最后使用遗传算法代替匹配追踪算法,提高原子搜索效率．仿真实验结果表明,改进的Chirplet原子对于非线性调频信号的分解性能与Gabor、Chirplet和FM^mlet原子相比,有了较大的提升．     

小波调制在AWGN信道中性能分析

针对普通数字调制方式中存在的抗高斯噪声性能较差的问题,介绍了小波调制在通信系统中的实现,并利用其多速率特性,采用了一种联合估计方法,对小波调制与普通数字调制方式进行了比较分析.在基带调制情况下,给出了小波调制通信的系统框图、信号频谱图、不同冗余因子下的比特误码率曲线,并与普通数字调制的理论误码率作了比较.仿真结果表明,在加性高斯白噪声干扰的条件下,应用小波调制的通信系统可以获得信噪比上的好处.     

校正高频天波雷达电离层频率调制的级联方法

电离层频率调制导致地表面杂波的多谱勒展宽,极大地限制了高频天波雷达的目标探测性能。本文针对这种电离层频率调制,给出了一种级联的两步校正处理的方法。在第一步校正中,首先分析这种时变信号的时频分布,并设计了一种谱峰追踪方法从时频分布中获得粗糙的电离层频率调制估计。然后采用基于分段多项式相位模型的参数化方法作二次校正处理,消除残余调制污染。模拟结果表明,即使对Bragg峰发生混叠的重污染的情形,这种级联的校正方法都具有非常好的效果。