匹配傅里叶变换的SAR多普勒参数估计

讨论了SAR的基本信号模型,针对这一模型提出了应用匹配傅里叶变换估计SAR多普勒参数的新方法。文中给出了理论分析和仿真,并用机载SAR回波实际数据进行了多普勒参数估计,根据估计的多普勒参数给出了成像结果,表明了该方法可对SAR数据进行盲处理估计出多普勒参数,且精度高。     

一种新的变换——匹配傅里叶变换

本文提出了非线性调制信号处理的新方法——匹配傅里叶变换.匹配傅里叶变换是对傅里叶变换的新发展,是对变采样率处理技术的概括.文中对匹配傅里叶变换进行了理论分析,论述了其与变采样率处理技术之间的关系.最后,进行了计算机仿真,仿真结果表明,匹配傅里叶变换理论是正确的.     

基于离散傅里叶变换的高动态突发信号检测及频率估计

针对高动态突发通信应用环境,提出了一种新的基于频率域的突发信号检测及载波频偏估计算法,通过一次离散傅里叶变换( DFT)实现突发信号存在性检测及频率估计,并与经典Power-Law算法进行了比较。仿真结果表明：在低信噪比条件下,新算法检测信噪比门限改善超过1 dB,频率估计均方根误差小于符号率的1‰,并且对载波频偏及信号电平动态不敏感,实现结构简单,适合实时处理及工程应用。     

匹配傅里叶变换快速算法及在雷达信号处理中应用

为了减小匹配傅里叶变换分析的计算量,提出了一种基于快速傅里叶变换的快速算法。根据匹配傅里叶变换的分解将积分形式转化为离散形式,推导出快速算法表达式。该算法与直接的数值离散匹配傅里叶变换算法相比较,计算量大大减少。同时给出了其在雷达信号处理中线性调频信号的检测与参数估计的应用。理论及计算机仿真结果表明了该算法的有效性和精确性,有良好的工程应用前景。     

基于匹配追踪的弯折离散傅里叶变换

传统WDFT利用全通弯折函数AWF（AU—pass WarpingFunction）将单位圆上均匀分布的采样点,变换成非均匀分布的采样点。然而,这种计算方式会导致不同信号分量的延迟不同。本文基于匹配追踪的信号表示思想,提出了一种新的弯折傅里叶变换方法,实验结果表明,在原子个数大于信号长度情况下,该方法获得了较传统WDFT较好的弯折频谱表示性能。基于该方法表示的弯折离散傅里叶变换更适合于语音信号处理。     

基于匹配傅里叶变换的相位解污染算法

电离层的不稳定性会造成天波雷达回波信号频谱扩展,进行相干积累之前需要进行电离层相位解污染处理,抑制回波频谱展宽。传统的 HRR（Hankel Rank Reduction）算法解污染算法需要已知回波中的信号成分,由于实际信号的复杂性,获得该先验知识比较困难,先验信息不足时估计效果不好。注意到接收回波中杂波噪声比很高,可以直接采用三次相位函数来分段拟合回波信号,然后基于匹配傅里叶变换估计相位污染函数,能获得准确的估计结果。仿真结果表明,相比传统的 HRR 算法,该算法不需要已知回波信号成分,具有更好的电离层相位解污染效果。     

基于傅里叶变换的BP神经网络滤波

BP神经网络强大的非线性函数逼近、自适应学习和并行信息处理能力使得BP神经网络在信号去噪滤波中得到应用,但是随着BP网络输入向量维数的增加,其自身隐含层层数也会相应增加,从而降低了网络的自适应能力以及延长了学习时间。本文采用基于傅里叶变换的BP神经网络,利用傅里叶变换对信息进行预处理,并利用BP网络强大的函数逼近能力,对信息进行拟合,再通过傅里叶逆变换还原含噪的信息。最后通过MATLAB软件分别对傅里叶变换、BP神经网络、基于傅里叶变换的BP神经网络滤波效果进行仿真比较。     

离散傅里叶变换的算术傅里叶变换算法

离散傅里叶变换(DFT)在数字信号处理等许多领域中起着重要作用.本文采用一种新的傅里叶分析技术—算术傅里叶变换(AFT)来计算DFT.这种算法的乘法计算量仅为O(N);算法的计算过程简单,公式一致,克服了任意长度DFT传统快速算法(FFT)程序复杂、子进程多等缺点;算法易于并行,尤其适合VLSI设计;对于含较大素因子,特别是素数长度的DFT,其速度比传统的FFT方法快;算法为任意长度DFT的快速计算开辟了新的思路和途径.     

多维并行快速傅里叶变换

与传统的通过逐行逐列分别做一维快速傅里叶变换(FFT)计算多维离散傅里叶变换(DFT)的方法不同,本文将多维同时并行处理,导出了一种更有效的计算多维DFT的并行快速傅里叶变换(PFFT)算法。     

基于傅里叶变换的BP神经网络自适应滤波

BP神经网络强大的非线性函数逼近、自适应学习和并行信息处理能力使得BP神经网络在信号去噪滤波中得到应用,但是随着BP网络输入向量维数的增加,其自身隐含层层数也会相应增加,从而降低了网络的自适应能力以及延长了学习时间。本文采用基于傅里叶变换的BP神经网络,利用傅里叶变换对信息进行预处理,并利用BP网络强大的函数逼近能力,对信息进行拟合,再通过傅里叶逆变换还原含噪的信息。最后通过MATLAB软件分别对傅里叶变换、BP神经网络、基于傅里叶变换的BP神经网络滤波效果进行仿真比较。     

离散时间傅里叶变换的教学探讨与设计

根据“理论联系实际”教学指导理念,本文梳理了离散时间傅里叶变换的基本概念、重要性质、典型应用等关键教学内容,设计了Matlab仿真作业的上机实践环节,将离散时间傅里叶变换理论和工程应用实践相挂钩。通过此类教学设计,强化离散时间傅里叶变换知识点的实践价值,深化实践应用,极大促进了学生对傅里叶变换知识点的消化吸收,提升了学生上机应用能力培养,取得了较好的教学效果。     

离散傅里叶变换的脉动阵列实现

本文提出了离散傅里叶变换（也可以是离散哈特莱变换）的ＶＬＳＩ结构实现方法－脉动阵列实现方法。在实数域内基于并行戈泽尔算法及三角函数递推公式提出了四种处理单元，由此得到了四种脉动阵列结构，其中三个阵列结构是一维的，一个阵列结构是二维变换的，并用传算器作为这些阵列结构的模拟性能验证。这些阵列结构具有高度的并行性，而且阵列结构十分简单，且有模块化和规则化，能够支持高速计算流，因此这些结构便于ＶＬＳＩ结构     

改进离散傅里叶变换的协作通信系统信道估计

针对传统协作通信系统信息估计算法存在的不足,利用最小二乘算法和离散傅里叶变换算法的优点,提出一种改进离散傅里叶变换的信道估计算法。首先利用最小二乘算法估计出整体信道频域响应,然后利用离散傅里叶变换算法消除循环前缀长度外的噪声,并根据噪声方差设置一个阈值门限进一步消除循环前缀长度内的噪声,仿真结果表明,改进离散傅里叶变换算法的估计性能比传统离散傅里叶变换信道估计算法更优,具有很好的实用价值。     

分数阶Fourier变换及其应用

本文介绍了一种崭新的信号分析工具－分数阶Ｆｏｕｒｉｅｒ变换（ＦＲＦＴ）。本文在简单介绍了ＦＲＦＴ的几种不同的引入途径和其基本性质之后，在时－频平面对ＦＲＦＴ进行了研究，用经典的Ｆｏｕｒｉｅｒ变换的观点对ＦＲＦＴ进行了解释，并推导了ＦＲＦＴ与Ｒａｄｏｎ－Ｗｉｇｎｅｒ变换的关系。最后，根据ＦＦＲＴ的特点，提出了它在时频信号分析中的两种新的应用途径。     

用离散傅里叶变换解调数字调制信号

文中介绍了一种基于离散傅里叶变换的新型数字解调器的设计,并对其进行了仿真。这种数字解调器以离散傅里叶变换为基础,通过对离散傅里叶变换结果中各次谐波幅值的判断可以很准确地从数字调制信号中将数字信号解调出。即使是在调制信号存在很大噪声的情况下,其解调结果的误码率也很小。由于它是对一定频率谐波振幅的分析,因此它适合于对数字二进制振幅键控和数字二进制移频键控信号的解调,是一种不同于传统数字解调器的结构既简单,性能又高的数字解调器。     

基于FRFT的中压配电线载波通信方法

针对中压配电线信道特性,提出了一种基于分数阶Fourier变换(FRFT)的通信方法.以线性调频信号(chirp)作为调制信号,利用线性调频信号在分数阶傅里叶变换域的能量聚焦特性,提高系统的抗噪声干扰和频率选择性衰减的能力.建立了系统的仿真模型,仿真结果证明了方法的可行性.     

离散傅里叶变换误差分析与参数设置

离散傅里叶变换( Discrete Fourier Transform,DFT) 是数字信号处理教学的重点和难点,其参数设置的正确与否直接影响信号频谱分析的准确性。本文对连续与离散周期信号、非周期信号分别进行DFT运算,从時域和频域角度分析实际频谱与理想频谱之间的误差。通过MATLAB仿真,加深学生对DFT的理解,引导学生正确设置DFT参数。     

双原型离散傅里叶变换调制滤波器组的快速设计方法

针对大规模的离散傅里叶变换(DFT)调制滤波器组设计算法复杂度高的问题,该文提出一种基于无约束优化的快速设计算法。该算法将两个原型滤波器的设计问题归结为一个无约束优化问题,将滤波器组的传递失真,混叠失真以及原型滤波器阻带能量的加权和作为目标函数。进而,采用双迭代机制来求解该优化问题。在单步迭代中,运用矩阵求逆的等效条件和Toeplitz矩阵求逆的快速算法,显著地降低了迭代的计算代价。仿真对比表明,与已有的设计算法相比,新算法计算代价低 ,可以得到整体性能更好的滤波器组,并且可以快速设计大规模的滤波器组。     

Interference mitigating based on FRactional Fourier Transform in Transform Domain Communication System

The method of FRactional Fourier Transform （FRFT） is introduced to Transform Domain Communication System （TDCS） for signal transforming in the paper after theoretical analysis. The method yields optimal Basis Function （BF） by FRFT with optimal transform angle. The TDCS using the proposed method has wider usable spectrum, stronger robustness and better ability of anti non-stationary jamming than using usual methods, such as Fourier Transform （FT）, Auto Regressive （AR）, Wavelet Transform （WT）, etc. The main simulation results are as follows. First, the Bit Error Rate （BER） Pb is close to theoretical bound of no jamming no matter in single tone or in linear chirp interference. Second, the interference-to-signal ratio J/E is at least 12dB more than that of Direct Spread Spectrum System （DSSS） under the same BER if the spectrum hopping-to-signal ratio is 1：20 in chirp plus hopping interfering. Third, the Eb/N0 （when estimation difference is 90% between transmitter and receiver） is about 3.5dB or about 0.5dB （when estimation difference is 10% between transmitter and receiver） more than that of theoretical result when no estimation difference under Pb = 10^-2.