高速模拟信号压缩采样实现

压缩传感理论能够有效地降低信号的采样频率,实现对稀疏信号的压缩采样。该文在信号延时多通道采样技术的基础上,提出了一种基于压缩传感理论的模拟信号采样实现方法,根据该采样模型构造了压缩传感测量矩阵。该采样模型能够以低于信号Nyquist频率的采样率对频域稀疏信号进行采样,通过最优化算法准确重构原始信号。仿真结果表明,基于压缩传感理论的模拟信号采样模型能够对频域稀疏信号进行压缩采样,该方法具有可行性。     

基于频谱估计的频域稀疏压缩采样信号重构

压缩采样理论突破了采样定理对稀疏信号采样频率的限制,在保证信号重构精度的条件下能够显著降低采样频率,能够在采样过程中对数据进行压缩。在频域稀疏信号的压缩采样中,由于所处理数据长度的有限性,存在频谱泄漏现象,即稀疏表示基失配,从而导致信号重构性能降低。为克服这种表示基失配引起的重构误差,提出一种基于频谱估计的频域稀疏压缩采样信号重构算法。该算法采用root-MUSIC算法对被测信号的表示基进行自适应地构造:用root-MUSIC算法对频率进行估计,用自适应的基向量构造稀疏表示基矩阵。通过实验对该重构算法的可行性进行验证。与传统信号重构算法相比,该重构算法具有更高的信号重构精度。     

基于双随机相位估计的无功补偿方法

为了解决实时无功补偿问题,提出了一种基于双随机相位估计的无功补偿方法.对采样电能信号进行傅里叶变换,通过频谱峰值定位算法确定电能信号的基波、各阶次谐波的频率信息.采用同频率不同相位信号调制,得到调制后信号,再经过低通滤波得到滤波后信号.结合滤波信号的比值和随机相位三角函数数值得到所要估计的信号相位信息,辅助无功补偿.通过仿真电能信号和实际采集的电能信号验证了该算法的有效性,结果表明信号相位估计相对误差在1‰以下,无功补偿能够有效提升电路的能量利用效率.     

基于瞬时频率的超声信号数字处理方法

使用非线性时频分布对超声信号进行处理,充分考虑到了信号的时域、频域和相位的信息,根据超声信号在缺陷和噪声处瞬时频率的不同,结合超声信号的空间投影特点,提出了一种基于信号瞬时频率的超声信号处理方法.首先使用CWD把信号变换到时频域,估计出信号瞬时频率,然后通过瞬时频率的有序度对超声信号进行加权处理.该算法不仅消噪性能好,而且缺陷定位准确.     

数字化B超中的频率补偿滤波

超声在组织中的传播会随着频率和深度的不同产生不同的衰减。该文在建立超声回波信号的数学模型基础上设计了一种补偿频率衰减的滤波器,有效补偿了超声信号在传播过程中由于频率升高、深度增加而变大的吸收衰减。并且将频域运算移植到时域进行,从而避免了大计算量的时频变换。同时融入动态滤波技术,根据不同深度选择了不同的通带范围,有效地保证了信号的信噪比。     

基于离散Hartley变换的单载波频域均衡系统

设计了在单载波频域均衡系统中基于离散Hartley变换的空频块编码设计方案。通过将二维复数调制信号的实部和虚部分别进行离散Hartley变换,再合并,使信号从时域变换到频域,进行空频块编码设计。利用离散Hartley变换矩阵的互补特性,将信道矩阵对角化,从而实现单抽头的频域均衡。结果表明,与传统的基于傅里叶变换的空频块编码单载波频域均衡系统相比,该算法能够获得相似的性能,但接收机端的计算复杂度可降低一半。     

一种减小频谱泄漏的采样频率自适应算法仿真研究

由于采样不同步造成的频谱泄漏是影响频谱分析和谐波检测精度的重要原因。提出一种通过采样数据计算信号实际频率的软件算法,较为准确地得到信号的实际频率,并根据算法求得的频率动态调整采样时间间隔,实现采样频率的自适应。因而能够减少同步误差,从而降低频谱泄漏的影响,对于频率变化较为缓慢的电力信号能够明显地提高测量精度。该算法实现简单,精度较高。仿真验证了算法的特性,给电力系统谐波分析提供了一种有效的方法。     

基于快速傅立叶变换的电力谐波分析与程序实现

采用FFT（快速傅立叶变换）算法在电网中进行应用,方法简单、可靠、精度较高,可以对谐波进行准确分析.利用FFT算法编写谐波分析程序对三相电进行数据采样,采样频率为3 200 Hz,将采样到的数据进行FFT变换.利用FFT的结果求出对应点的幅值,计算基波的频率、幅度,及其有效值;对其他频率的幅值可通过阈值进行判断,超过阈值可认为是谐波信号,并提取其幅值、频率;最后利用提取出来基波和谐波的信息计算谐波次数和谐波的有效值、谐波畸变率等参数.     

S变换时变滤波在去噪处理中的应用研究

针对常用的滤波去噪方法都受到使用条件的限制,实际资料的滤波去噪不能达到良好效果,S变换时变滤波克服了传统滤波去噪方法滤波因子不能随时间、频率变化而变化的缺陷.将地震资料用S变换方法变换到时频域,对不同时间内不同频率的噪声部分充零,再将去噪后的地震数据利用S反变换到时间域,以获得所需要的有效信号.通过理论计算分析和实例计算表明,S变换时变滤波能够有效去除不同时段、不同频率的噪声.该方法具有一定的可行性.     

线性自适应小波理论的齿轮箱故障诊断方法

针对早期齿轮箱故障信息淹没在背景组分中的问题,提出了基于线性自适应小波理论的齿轮箱故障诊断方法.该方法基于希尔伯特变换(HT)和自适应小波变换(AWT),能从低频的调制振动信号中区分并识别不同程度的裂纹故障.首先用希尔伯特变换提取调制振动信号的包络值以显示调制频率.然后利用自适应小波变换来处理由希尔伯特变换得到的调制信号,其中在自适应小波处理希尔伯特变换后的调制信号的过程中利用粒子群算法(PSO)对过程参数进行优化.实验结果表明该自适应小波变换能通过过程优化小波找到匹配振动信号的啮合频率及其谐波、耦合频率、载波频率及其边频带,能够从调制信号中提取出特征参数,且具有较高的分辨率.     

非重构压缩样值跳频信号时频联合估计算法

针对宽带跳频信号的参数进行精确快速的估计,提出一种非重构压缩样值跳频信号时频联合估计算法。首先在非重构原始信号的前提下,通过研究信号的压缩数字特征,发现信号频率发生改变的位置,然后对该位置所在的数据段进行重构得到其频域系数,即可达到估计跳频频率、跳频周期以及跳频跳变时刻的目的。仿真结果表明,当信噪比为10d B,压缩比为1/4时,该算法估计出跳频信号的跳变时刻与Wigner算法达到相同误差条件下,所需处理的采样点个数为Wigner算法的1/4;比完全重构信号后估计算法误差小,所需重构的采样点个数为完全重构的1/4。该算法相对于传统的时频特征算法和基于压缩感知的完全重构估计算法,运算复杂度低,实时性较好。     

基于并行FFT的OFDM符号定时与整数倍频偏联合同步算法

提出了一种适用于OFDM系统的符号定时同步与整数倍载波频偏（相对于子载波间隔归一化）联合同步算法,它仅采用包含一个OFDM符号的前导码来实现准确的符号定时和整数倍载波频偏估计。联合同步算法采用并行FFT算法结构,能够并行地在时域和频域对接收OFDM信号中的前导码进行并行搜索,在完成定时同步的同时给出子载波频偏的整数倍估计。计算机仿真结果表明在高斯白噪声信道以及瑞利衰落信道下,该联合同步算法在定时同步的准确性、抗噪声性能以及载波频偏估计的范围上要明显优于现有算法,并且由于采用了时频二维并行同步结构,使得联合同步算法具有更快的同步收敛速度。     

一种OFDM系统中的频偏定时联合估计算法

提出了一种在正交频分复用(OFTM)系统中同时对载波频偏和时钟采样偏差进行联合估计的算法.该算法仅利用一个前导OFDM符号,通过恰当的选择频点间隔,在接收端FFT处理前加入Hanning窗降低边带能量损失,将载波频偏和时钟采样偏差联合为一个变量.通过对此变量多个估计值的求解,得到载波频偏和采样定时偏差的估计值.     

OFDM快速频偏估计方法

提出一种基于前导符号为L等分结构的OFDM快速频偏估计的新方法,该方法只需一个OFDM符号作为前导符号,数据开销较小.接收端先用相关求相角的方法完成细频偏估计,再对经过细频偏补偿后的前导数据进行符号重构,然后对重构符号采用L点FFT运算,通过寻找频域信号峰值,对剩余频偏进行估计,从而完成粗频偏估计.为进一步降低系统的计算开销,采用了多级判决方式.计算机仿真表明,该方案具有计算复杂度低,估计性能较高的优点.     

MIMO-OFDM系统中高性能同步算法

利用所有发送天线同时发送的移位正交chu序列对已有的定时和频偏估计算法加以改进,提出了一种在多径衰落信道下具有高精度的快速多入多出-正交频分复用(MIMO-OFDM)系统定时和频偏估计新方法．分析表明,新方法具有定时准确检测概率高和小数频偏估计准确的优点,并且利用该算法可以在时域直接估计整数频偏,无需进行FFT运算,从而降低了系统同步的计算量．新算法的有效性在AWGN和第一径不是最强径的多径衰落信道下得到了验证．     

一种基于DSP的EV DO联合频偏估计算法

在DSP平台上设计CDMA2000 1X EV-DO反向链路频偏估计算法。针对传统的FFT频偏估计及其改进算法易受栅栏效应和噪声影响等缺点,通过设置合理的频偏因子门限,在FFT频偏估计算法基础上设计了幅度校正和CZT变换的联合频偏估计算法。通过仿真和计算量统计,文章算法在计算量增加不大的情况下相比传统FFT类算法可以获得较好的频偏估计性能。     

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和周期信号的频谱 ,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价格比     

OFDM系统中一种改进的频偏估计算法

针对正交频分复用系统中载波频偏降低系统性能的问题,提出了一种改进的频偏估计算法。改进算法使用一个简单的复训练序列,可以有效的在时域中估算小数倍频偏,在频域中估算整数倍频偏。仿真结果显示,改进后的频偏估计算法比Schmidl&Cox算法信噪比损失降低了1.5dB,比P.Moose算法降低了2.5dB。能够有效的提高频偏估计的准确性,且在低复杂度的情况下提供了较大的频偏估计范围。     

基于宽带欠采样阵列的频率估计算法研究

鉴于宽带欠采样阵列的常规FFT频率估计算法只适用于输入信噪比较高且精度要求不高的单信号频率估计,给出了多组采样频率联合解模糊的方法,在无需增加复杂配对算法的情况下,实现了多信号频率的无模糊估计．针对常规FFT法估计精度不高的问题,提出了一种分级高分辨频率估计方法（CMUSIC算法）．该算法估计精度可达到10kHz级,相对于常FFT法的MHz级提高了至少一个数量级．最后,仿真结果验证了本文所提方法的有效性．     

基于邻近频点插值混合扩频信号多普勒频偏估计算法

针对直扩/跳扩混合扩频信号捕获算法中,要降低多普勒频率估计误差,但运算资源有限的问题进行了研究.采用一种基于插值预测的频率估计算法,利用不同频点之上的相关值进行多普勒频偏估计,以较低的计算量为代价,减小多普勒频率误差.在不同信噪比环境与不同接收信号多普勒频率下,对多普勒频率检测精度进行仿真.经过测试表明,该算法在信噪比不低于-23 dB时,对于直扩/跳扩混合扩频系统的多普勒频率估计误差的平均值小于20 Hz,且具有更加稳定的均方根误差,可以做到在不需要较多改变硬件的情况下,通过后期计算即可提高多普勒频率估计的精度.