基于自相关的数据延拓式频率估计方法

为提高自相关法在非整周期采样情况下的频率估计精度,提出一种基于自相关的数据延拓式频率估计方法。通过分析自相关法频率估计存在误差的根本原因,得出抑制频率估计误差的方法:对采样信号频率进行预估计;对自相关信号长度是否整周期进行判断,并进行数据延拓使自相关信号长度恰好或者近似为整周期;对延拓后信号进行频率估计。通过仿真实验表明:提出的方法不受信号非整周期采样的影响,有效地提高了频率估计精度。     

基于FFT和闭环采样控制的科氏质量流量计信号处理系统

针对新型的直管型和微弯管型科氏质量流量计(CMF)基频较高,满量程相位差微小的特点,提出一种以FFT算法为核心,由FPGA硬件逻辑及外围电路实现频率跟踪,通过调整DDS产生可变时钟实现AD采样频率闭环控制的CMF信号处理系统,以满足FFT算法整周期采样的条件,减小由于非整周期截断带来的频谱泄露对计算精度的影响,实现了实...     

基于延时互相关的正弦信号频率估计方法

为提高非整周期采样信号的频率估计精度,提出一种基于延时互相关的正弦信号频率估计方法。首先,截取一段采样信号及其等长度延时信号;其次,对2段信号做互相关运算,并构建不包含误差项的误差校正信号;然后,对误差校正信号进行频率粗估计,并生成参考信号;最后,根据柯西-施瓦兹不等式构造误差函数,通过最小化误差函数得到频率精估计值。仿真实验结果表明：该方法能有效降低非整周期采样的影响,提高频率估计精度,其估计精度优于同等条件下基于自相关的频率估计方法,使得频率估计值的均方误差更接近克拉美罗下限。     

改进的音高识别算法

提出了一种基于自相关处理和快速傅里叶变换（FFT）的改进的单音音高识别算法。利用修正的三电平中心削波函数对音乐信号进行预处理,再自相关处理估计基音周期,以估计周期为参数设计滤波器,音乐信号滤波后用FFT实现频域的准确定位。该算法比传统的时域处理法具有更高的识别精度,能比谐波峰值法更有效地解决谐波丰富、基频分量小的信号的识别,且运算量比小波算法小。经实验仿真验证该方法可行、快速可靠。     

基于全相位FFT超声波流量计的相位检测方法研究

针对传统相位差法超声流量计在相位测量中易受外界干扰、准确度低的问题,提出了一种基于全相位快速傅立叶变换算法的超声波流量计相位检测方法。该方法由PLL时钟发生器产生两个频率相近的正弦信号分别用于激励与混频,并通过差频技术将混频后的参考信号与回波目标信号的相位信息从高频处理为低频信号,再由16位ADC对信号同步采样。超声波采样信号通过全相位预处理后进行FFT计算,得到准确的相位结果。同时,对比分析了全相位FFT的抗干扰性和采样频率对相位测量精度的影响,并将设计的电路应用于超声波液体流量测量,最终实验结果表明超声波流量计样机的测量误差优于1%,测量量程比为160：1。     

基于CIC抽取滤波器的谐波分析算法

为消除非同步采样引起的频谱泄漏,提高电网信号的谐波分析精度,提出了基于级联积分梳状(CIC)抽取滤波器的谐波分析算法。在前端AD过采样的情况下,该算法采用逆向搜索的方法实现非同步采样数据的整周期截断,用基于CIC抽取滤波器变频的方法实现信号采样频率与信号基波频率同步,通过快速傅立叶变换(FFT)得到信号频谱,计算基波及各次谐波的幅值和相位。仿真实验结果及误差分析表明,相对于常规的分析方法,该算法具有较高的测量精度。该算法对于非稳态周期信号的谐波分析只需单周期采样,简单易实现,是一种有效的测量方法。     

调频连续波太赫兹雷达近程测距精度提高算法

太赫兹雷达的波长短且带宽大,与微波、毫米波相比,易于实现很高的测距精度.采用调频连续波雷达测距,在差频信号进行频谱分析过程中,频谱泄露和栅栏效应影响其测距精度.该算法通过调整采样参数实现整周期采样,减少频谱泄露,通过峰值谱线和相邻谱线构成的梯度法估计频谱峰值中心频率,减小离散频谱间隔造成的误差,通过两步的校正提高测距精度.实验结果表明:该算法的测量精度误差与传统频率估计法相比有所降低,与直接采用FFT的方法平均提高了58.5％.     

一种轨道移频信号实时检测的新方法

对铁路轨道移频信号的频谱进行了分析，针对其频谱特点发现了应用带通采样技术的可行性，提出了基于带通采样频率的非整周期采样的实时检测方法，同时对其频率分辨率和实时性进行了研究。     

基于自相关周期估计的EMD端点延拓方法

提出了一种基于自相关周期估计的经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)端点延拓方法.在信号分解过程中通过高阶自相关函数估计备信号分量的周期,基于提出的整周期准则对信号分量进行数据延拓,得到的延拓数据符合信号分量的变化趋势.相对现有延拓方法,该方法解决了端点处数据跃变、波动趋势不一致的问题.该方法计算量小且效率高,适于周期或准周期、调频范围不大的信号.仿真结果验证了该方法的有效性.     

确定性周期振动信号的线谱分析系统设计

本文针对确定性周期信号的特点，提出了采用整周期自动跟踪电路控制采样的方法，从而能极大地降低频谱分析中的频域泄漏，本文还就振动加速度信号在线谱分析的设计作了详细说明，并提出三种提高FFT运算速度的改进方法。     

基于FFT频谱校正的全数字QAM解调法

针对QAM相干解调法需严格载波同步的不足,提出一种新的基于FFT频谱校正的全数字QAM解调方案,此方案采用了软件无线电的处理思想,直接在载波频段对QAM信号进行采样,采用FFT频谱校正估计出各码元周期内的载波幅值和初相位来实现信息比特解码。仿真实验证明,此方案方法简单,不仅降低了同步机制要求,而且在FFT长度为8时即可获得接近于传统相干解调法理论下限的误比特率性能。     

FFT的变步长自适应整周期采样算法

分析推导了泄漏误差的解析公式，利用两次FFT的计算结果估计出了非整周期载断误差，得出了一种自适应变长整财期采样的迭代算法，算例表明，该算法能跟踪变频信号，并具有很高的计算精度。     

插值FFT和滑动DTFT的科氏流量计信号处理方法

科氏流量计通过计算一次仪表输出的两路同频正弦信号的时间差来测量质量流量.实时精确估计两路信号的频率和相位差是科氏流量计数字信号处理的关键.针对科氏流量计实测信号,提出一种基于插值FFT和滑动DTFT的信号处理方法.利用插值FFT估计信号频率,通过计及负频率的改进滑动DTFT估计相位差,进而计算出时间差.方法兼顾了参数的估计精度和算法的计算效率,对比实验表明了该方法的有效性和优越性.     

一种基于FFT的弱信号快速捕获算法

为提高弱信号环境下导航信号的捕获灵敏度,可通过增加相干积分时间和非相干累加次数提高处理增益。针对传统高灵敏度捕获算法运算量大、非相干累加带来平方损耗等问题,提出了一种基于FFT的弱信号快速捕获算法,首先对输入信号按伪码长度进行块叠加之后再做FFT循环相关运算来降低相干计算量;其次,采用差分相干累加算法消除传统算法的平方损耗;最后,对捕获的载波频率进行了精化处理以防止后续跟踪失锁,提高了载波频率分辨率。仿真结果表明,改进算法较传统算法在弱信号捕获性能上具有更快的捕获速度,并且在捕获精度相同情况下,提高了弱信号的捕获能力。     

一种抑制EMD端点效应的改进方法

经验模式分解(EMD)存在的端点效应问题影响着该方法的应用。本文研究了基于端点优化对称延拓和镜像延拓的抑制EMD端点效应的改进方法,避免了单独采用端点优化对称延拓法在预测的点数较多时会造成速度较慢,以及单独采用镜像延拓法在处理端点不是极值点的短时间序列时效果不佳的问题。首先利用端点优化对称延拓法对数据序列两端各延拓一个局部极值,获取最佳的信号端点值,然后利用镜像延拓法把镜内的信号映射成一个不存在端点的环形信号,再进行经验模式分解。通过对仿真信号分析,表明该方法能够有效抑制端点效应问题。     

基于空时离散傅里叶变换投影的宽带旋转不变技术估计信号参数算法

利用采样频率和频域数据的关系,对空时离散傅里叶变换(DFT)投影方法进行改进,并且讨论分析了采样频率对其解相干性能的影响,然后将窄带旋转不变技术估计信号参数(ESPRIT)类算法应用到宽带相干源方位估计中,提出一种基于空时DFT投影的宽带ESPRIT算法。仿真结果表明,适当地增加采样频率可以改善空时DFT投影方法的方位估计性能,并且比起快速傅里叶变换(FFT)插值法,空时DFT投影方法具有更加优越的方位估计性能。     

一种改进的非数据辅助SNR估计算法研究

针对几种现有的非数据辅助信噪比估计算法对QPSK信号的信噪比估计性能较差的问题,提出了一种改进的低复杂度信噪比估计算法,以提高信噪比估计的估计范围和精度。改进算法首先将接收信号分为同相和正交两路信号;然后充分利用每路信号的过采样率信息,在每个过采样周期内对两路信号分别进行数据统计处理;最后根据处理得到的均值和方差信息获得信噪比估计值。仿真结果表明,该算法在－15~30dB信噪比范围内具有较小的估计偏差和估计均方误差,其估计性能明显优于现有其它算法。     

基于FFT和DTFT的指数衰减复正弦信号参数估计算法

针对加性高斯白噪声环境中指数衰减复正弦信号频率和衰减因子的估计问题,提出一种结合FFT和DTFT的离散三谱线插值算法。在利用FFT进行频率粗估计基础上,再利用FFT幅度最大谱线及其左右两侧任意相等位置处的DTFT辅助谱线进行频率和衰减因子精估计,并通过迭代提高算法性能。仿真结果表明,当辅助谱线距离幅度最大谱线位置的绝对值小于0.5时,信号实际频率位于FFT两条谱线之间任意位置,算法性能均接近克拉美罗下界,参数估计精度高于同类算法。     

基于FFT幅度和相位插值的频率估计改进算法

针对基于FFT的插值算法在信噪比较低或信号的实际频率与估计频率之间的相对偏差较小时,存在插值方向错误的情况,通过结合其中分段相位差法与Rife算法的优点提出了一种改进算法,该算法可以解决在低信噪比情况下当估计偏差δ接近零时,Rife算法估计误差较大、而当δ接近0.5时相位差法误差大的问题。算法仿真实验结果表明：改进算法在低信噪比条件下的频率估计精度高于Rife算法和分段相位差法,稳定性也比较高,具有很好的应用价值。     

基于FFT旋转不变性的ESPRIT跳频信号频率估计算法

为了解决信号的信噪比(SNR,signal to niose ratio)较低时,ESPRIT(estimated signal parameters via rotational invariance technique)算法的估计性能明显下降这一问题,提出一种基于FFT(fast Fourier transform)旋转不变性的ESPRIT跳频信号频率估计算法。该算法通过对采集到的信号样本进行FFT变换,对变换结果中幅度最大的谐波系数进行筛选构造新的信号序列,再利用FFT的旋转不变性重新合成两个具有旋转不变性的矩阵,最后再利用ESPRIT算法对信号频率进行估计。理论分析和仿真结果证明了该算法的可行性和有效性。