一种从饱和正弦信号中恢复原信号幅值与相位的方法

本文面向电磁耦合传感系统,提出一种从饱和正弦信号中估计原信号幅值与相位的方法。该方法利用正弦信号具有大小变化和过零的特性,在饱和信号中提取未饱和部分信号样本;然后用基于最小二乘法拟合的线性矩阵计算,实现信号的正弦和余弦分量估计,计算得到信号幅值和相位。通过仿真考察饱和程度和噪声水平对恢复信号幅值和相位等参数的影响;结果表明,当满足足够的采样点数条件时,本方法能在一定的噪声下完成大范围（十倍饱和界限）饱和信号的恢复,并能够保证较高的信号提取精确度和计算速度。这为大范围饱和情况下的信号准确提取和扩大测量量程提供了依据。     

科氏流量计振动信号参数估计的最小二乘法

振动信号参数估计是科氏流量计振动控制和流量解算的基础。针对科氏流量计振动信号特征,基于最小二乘与函数逼近原理,提出一种适用于科氏流量计振动信号的参数估计方法。该方法利用FFT粗估计出信号频率,据此设定频率搜索区间,解最小二乘方程获得信号余弦幅度、正弦幅度和直流偏移,改变频率逐次逼近真值,使得误差平方和最小,最小误差平方和所对应参数即为参数估计值。仿真分析了估计精度和抗噪性能,对罗斯蒙特F200S型科氏流量计实测信号进行了参数分析与估计,结果表明了该方法估计的准确性和实用性。     

基于正弦函数的高速采样插值方法

在虚拟仪器的技术基础上,提出了一种新的高精度反映被测信号的方法.这种方法利用高速数据采样技术对被测的正弦信号进行数据采集,然后利用采样数据对正弦函数的幅值和相位进行最小二乘法函数插值.由于最小二乘插值法不要求完全经过采样点数据,又具有连续性,所以能很好的滤除被测信号的突变点.仿真实验表明,在信噪比低于或略高于2%的条件下,当采样频率和被测信号频率比值为3倍时,就能高精度反映被测信号,并且精度高于直接利用三次样条插值的方法,又具有更高的光滑性.该算法简单、快速、具有一定的工程应用前景.     

基于移动正弦拟合的快速解包络算法

针对频率已知的调幅信号,提出了一种基于移动正弦拟合的快速解包络算法。以不需要迭代运算的最小二乘线性正弦拟合方法为基础,运用向前递推思想,充分利用前次运算中间参数,顺序拟合出调幅信号上各点幅值与相位,极大地降低了运算量,适合于交流调幅传感信号包络曲线的快速求解。结合拟合参数的绝对值均值的整周期平滑法,给出了一种满足嵌入式系统的实用包络曲线求解算法。在超声波信号处理的实验应用中表明:该方法有效地抑制局部噪声点的影响,比一般方法更加灵活有效。     

基于最小二乘RBF的含噪声散乱数据逼近

径向基函数能够有效的对散乱数据进行差值和逼近,因此在信号和图形处理等领域应用广泛,例如信号重构.针对从含有噪音的散乱数据中逼近原始数据,提出了一种基于最小二乘的变分模型,该模型由包含L2范数的拟合项和光滑项构成,光滑项通过三角网格上的拉普拉斯平滑方法来实现对函数梯度的约束,并应用最小二乘法求解该模型.最后通过数值实验对噪音数据进行逼近和误差分析来验证此方法的有效性.     

一种基于抛物线预测去卷叠的LFM参数估计方法

针对受噪声污染的线性调频(LFM)信号参数估计中提取瞬时相位会发生卷叠的问题,本文提出一种快速去卷叠的LFM信号参数估计方法,该方法首先使用希尔伯特变换提取瞬时相位,再利用抛物线预测进行去卷叠处理,最后使用最小二乘对瞬时相位进行二次拟合,从而估计出LFM信号的初始频率和调频率参数。仿真结果验证了本文方法的有效性。     

基于抛物线插值的正弦波拟合算法

为了合理利用原始采集数据并提高正弦波形数据拟合重构的精度,在最小二乘法原理的基础上,提出了抛物线拟合细分最小二乘法拟合正弦波形的方法.根据所采集数据点的特点,将数据进行分段抛物线插值细分.按照数据间抛物线变化趋势增加拟合数据量,然后对细分后的数据进行最小二乘拟合得到正弦曲线的参数.通过软件算法仿真并进行了实验数据处理,结果表明,该算法合理利用了所采集的数据,可使正弦波形参数的相位估计重复精度从最小二乘的-4.555×10-4提高到1.367×10-4.     

双稳随机共振系统信号调制噪声效应用于弱信号检测

通过对双稳系统随机共振模型的数值分析，得出在双稳系统输出信号中，有一个正弦信号成分和一个表现为维纳过程的噪声成分分别与输入的正弦信号和白噪声相对应。通过选择合适的系统参数，可以减小系统输出中信号和噪声之间的耦合效应。该系统可以大大抑制噪声，并在双稳系统中产生信号调制噪声效应。然后对双稳系统的输出信号作功率谱分析。不但可以辨识出淹没在白噪声中的微弱正弦信号的频率，还可以较精确地估算出微弱正弦信号的幅值。数值仿真表明，双稳系统的信号调制噪声效应可用于多个微弱正弦信号的检测。     

基于对偶观测器的谐波提取方法

提出一种基于对偶观测器的标准正弦信号提取方法.将受到谐波干扰的信号通过一种辅助滤波器得到与谐波频率相关的可测变量;然后利用对偶关系将受干扰信号分解为已知函数和受标准正弦信号驱动的待估项;进而构造观测器估计未知参数,直接对标准正弦信号进行重构.该方法可以将谐波信号表示为关于辅助变量的参数形式,直接建立频率与干扰谐波之间关系,实现标准信号与干扰谐波的分离.由于只需要估计受标准正弦信号驱动的未知参数,很大程度上可以降低计算复杂度.利用李雅普诺夫稳定性理论证明:当不存在有界噪声时,这种观测器可以渐近跟踪标准频率信号;在多源干扰环境下,观测器误差动态满足一致最终有界特性.仿真结果验证了该对偶观测结构的有效性.     

载波频率估计方法研究与实现

文章对信号解调过程中的载波频率估计问题进行了研究，分析了几种常用参数估计方法的优缺点，并对最小二乘法进行了深入讨论，对该方法的性能进行了分析，最后给出了最小二乘法在工程应用中的实测结果。     

Multi-frequency identification method in signal processing

Virtually vibration signals are always composed of many frequency components. Using the least squares method, a new multi-frequency identification algorithm has been proposed to identify the amplitude and phase of each component of a multi-frequency signal, and it will work well as long as the main frequency values are known. Based on this algorithm, two similar optimization procedures have been presented to obtain accurate frequency values for a sine-wave signal and a bi-tone signal, respectively. Assisted with band-pass filters and these optimization procedures, the multi-frequency identification algorithm can successfully identify the multi-frequency components of a signal. The multi-frequency identification method can be used to identify oil-film coefficients of journal bearing. And some reliable oil-film coefficients have been reached.     

基于双稳随机共振的多频弱信号检测

针对利用非线性双稳系统随机共振逐一检测多个频率弱信号存在效率低、无法满足信号实时处理要求的问题,研究了基于随机共振的多频弱信号同时检测方法。首先建立了同时检测多频弱信号的仿真模型,通过调节双稳态随机共振系统参数、噪声强度,将在单个低频弱信号上产生的随机共振效应扩展到多个低频弱信号上,实现了多个低频弱信号的同时检测,分析了检测结果所呈现出的特点、原因。进一步研究了多频弱信号同时检测时不同频率信号之间的最小频带间隔问题。采用参数补偿的方法将其扩展应用到高频弱信号的检测中,实现了多个高频弱信号的检测。仿真结果表明该方法是可行的,能有效提高信号检测的速度及效率。     

基于Duffing振子的弱正弦信号检测的改进

提出了一种基于Duffing混沌振子弱正弦信号的检测方法;为了能够检测更加微弱正弦信号的频率,对Duffing系统相关参数加以调整,使系统阈值与微弱正弦信号幅值大致相当;采用Duffing振子阵列法检测微弱正弦信号频率,在检测精度较高的前提下,缩小振子间频率比,增加振子数量;实验仿真表明可以检测幅值最低为0.002V的弱正弦信号。     

强混沌噪声下的正弦频率估计方法

提出一种强混沌噪声下的正弦频率估计方法,使采样混合信号（混沌正弦信号）通过某一类型滤波器,利用滤波后的信号驱动一个新构建的同类响应混沌系统,若混沌同步发生,则说明在驱动响应信号的误差序列中含有大量正弦成分,且误差中正弦信噪比大大提高,从而可以较容易地估计正弦频率。仿真实验结果表明,该方法是有效可行的。     

Stability analysis of periodic orbit of an adaptive notch filter for frequency estimation of a periodic signal

Online frequency estimation of a sinusoidal signal is a classical problem and has many practical applications. Recently an adaptive notch filter (ANF) with global convergence property has been developed for frequency estimation of a pure sinusoidal signal. This paper addresses a modified ANF structure that can estimate the fundamental frequency of any periodic signal including pure sinusoidal signals. To prove the stability of the modified ANF, the paper introduces a new theorem that shows for any periodic signal, there exists a locally asymptotically stable periodic orbit of this ANF by which the frequency estimation becomes feasible. This alternative stability proof is simple and uses widely known mathematical tools, and therefore alleviates the problem complexity even when the input signal is a pure sinusoidal signal. A further contribution of this paper is obtaining a necessary and sufficient condition in terms of design parameters for local asymptotical stability of the modified ANF. This condition, obtained from the numerical study of Floquet multipliers of a linear time-varying periodic system, provides a strict stability region in the modified ANF design parameters space.     

基于特征向量盲分离的多频微弱信号检测方法

研究了低信噪比条件下混合信号的盲分离,针对实际探测的微弱信号常常是多个频率微弱信号共存的情形, 进行了利用特征向量盲分离检测多个频率周期性微弱信号的研究, 以便把利用特征向量盲分离的微弱信号检测应用于信号处理中微弱信号的提取.该方法首先建立混合信号阵元接收模型,利用多路传感器信号盲分离提取有用信号,达到微弱信号检测的目的.仿真和实测数据试验结果表明,此方法可检测出湮没在强噪声环境中的微弱信号的幅度和频率,在-30dB极低信噪比下恢复出了多个弱信号,具有很高的可靠性.     

一种提高数据采集系统精度的方法

数据采集系统对采集精度要求极高,但采用12位的高精度模数转换器AD774BKN,直接利用标称值元器件设计的数据采集系统仍然存在系统误差.尽管使用传统的线性参数标度变换可以消除系统误差,但数据采集系统必须是线性系统.如果存在饱和非线性,最好在多种输入情况下分段处理测量的若干数据,饱和区采用传统的标度变换法,非饱和区应用最小二乘法拟合的线性关系进行标度变换得到测量值.实验结果证明该方法比传统的标度变换计算的测量值要明显准确,达到提高系统精度的良好效果.     

基于多频扫描的硅微谐振压力传感器测试方法

为了对硅微谐振压力传感器进行快速、高精度的开环特性测试,提出了一种基于多频扫描的频率特性测试方法.通过数字电路将多个不同频率的扫频信号叠加作为驱动信号,以实现在整个测试频带范围内高效且高精度的频率特性测试.搭建了以现场可编程门阵列(FPGA)为核心的多频扫描测试系统,采用4个正弦扫频信号叠加进行测试,结果表明:多频扫描测试与稳态扫描测试精度基本一致,但测试效率提高了4倍.多频扫描测试方法在保证测试精度的前提下,显著提高了测试效率,能够更好地满足高Q值传感器及其在批量生产过程中的测试需求.