正弦信号参数估计的最小二乘算法

为了提高信号相位匹配原理估计正弦信号参数的精度,提出了一种正弦信号频率、振幅和相位参数的最小二乘估计方法.推导了利用单传感器接收信号的参数估计的最小二乘估计计算公式.给出了已知频带内的未知频率,振幅和相位的信号参数估计的搜索算法;分析了最小二乘法使用的方程数、信噪比和采样频率确定后FFT的序列长度对参数估计精度的影响.理论和仿真结果说明,该方法不仅能降低估计频率带宽以外的噪声,还可降低被估计频率信号带宽内的噪声,提高低信噪比时的信号参数估计精度.该算法简单、快速、具有工程应用前景.     

基于EMD的时频分析方法的电力故障信号检测

提出电力系统故障信号的经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)时频分析方法.通过对检测点获得的故障电流信号进行EMD分解,得到一系列的本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF),利用Hilbert变换得到Hilbert谱及边际谱,分析相应瞬时频率及其振幅,对故障信号进行时间-频率-幅值的联合分析.分析发现,通过瞬时频率突变能准确定位故障时刻,Hilbert谱的峰值变化也能反映故障时刻及故障特征信息;通过边际谱分析可以获得故障信号所含的真实频率,为进一步故障检测提供了依据.仿真试验证明了结论的正确性,表明EMD时频分析方法能准确地检测故障时刻,提取故障信息.     

映射内插高精度频率估计

如何精确估计噪声中的正弦信号的频率是雷达、声纳、通信和生物医学工程等许多领域中的—个重要问题.对于高斯白噪声中的单个或能够很好分辨的P个正弦信号,其频率的极大似然估计就是周期图频率估计(PFE),也就是周期图功率谱最大的P个谱峰所对应的频率[1]. 在实际应用中,由于使用FFT等数字技术,对大量位于离散的谱线之间的频率均无法得到精确的频率估计.通常减小估计误差的方法有两种:一种是增加谱线的条数(M),但使计算量显著增加;另一种是利用抛物线内插法(PIFE),对谱峰的位置加以修正.这些方法减小误差的效果仍不明显,其频率估计的均方根误差(RMSE)如图1所示.     

EMD及其在脑电分析中的应用研究

基于经验模态分解(EMD)的数据分析方法,是一种针对非线性、非平稳信号处理的新方法.使用EMD法可以将任意复杂的数据信号分解为多个有限的、数据量较小的“本征模函数”(IMF).这些本征模函数很适合求其Hilbert变换.信号的局部能量和瞬时频率都可以从其本征模函数中推导出来.这个完整的能量-频率-时间关系称为Hilbert谱,它是一种分析非线性、非平稳信号的理想方法.介绍了EMD法的原理和实现过程,给出了多个实例的本征模函数和Hilbert谱.并展示了它在非稳态信号处理中的特性.同时,还探索将这种基于EMD的分析方法应用于脑电信号的分析中,并给出了脑电信号的部分本征模函数(IMF)分量及Hilbert振幅和频谱图.试图用一种新的方法分析复杂的非平稳脑电信号.     

频率域辨识非线性反馈系统内部结构的方法

本文讨论频率域辨识系统内部结构的方法.采用单一频率而振幅变化的正弦信号于系统,通过测量系统的稳态响应,使我们可以得到一类非线性反馈系统内部结构的判据.     

莫尔条纹信号采集的自适应采样系统

提出了莫尔条纹采样频率自适应调整系统,根据莫尔条纹信号周期的变化,对采样频率进行实时调整.首先将莫尔条纹信号进行二值化,将正弦信号转变为方波信号,输入DSP的捕获引脚,测量莫尔条纹信号的频率,然后根据信号的频率实时调整采样频率.系统实现了莫尔条纹信号周期改变的情况下保证每周期的采样点数固定在85点左右.     

单个正弦波下二维线性预测谱估计方法的改进

针对二维复正弦信号,提出了一种简单的线性预测的谱估计改进算法.其思想是利用可分离二维信号的性质,把单个二维复正弦信号分解成2个一维复正弦信号之积,然后分别对2个一维信号进行谱估计.其间对一雏线性预测误差滤波器系数进行适当修正,这样可得到较高分辨率和稳定性的正弦信号的谱估计结果.大量仿真结果表明,简单的修正可使二维信号功率谱第1峰更加尖锐,第2峰值比未修正前要小10～15dB.     

基于DDS技术的信号发生器的设计与实现

基于直接数字频率合成器(DDS),以单片机为控制器,控制AD9850来产生高精度的正弦信号和方波信号,通过键盘灵活准确地调节频率的大小,完成信号发生器的设计与实现.可以为各行业提供所需的特定信号.测试结果表明,该信号发生器可以产生两种信号,输出波形稳定,精确度高且频率可调.     

信号建模(1):单频率信号

信号建模无论在信号处理领域还是在通信领域都是极其重要的。这是信号建模连载论文的第1篇,讨论简单的单一频率正弦信号的建模问题,利用离散观测数据,研究和提出新型辨识方法估计正弦信号模型的特征参数。对标准正弦信号和具有初始相位正弦信号的建模,提出了倍数两点法、倍数三点法、等距三点法确定信号模型的特征参数,提出了梯度辨识方法、多新息随机梯度方法和递增数据长度的递推梯度方法估计信号模型的特征参数。     

频率估计的多段倍频正弦信号加权融合算法

为提高低信噪比条件下短时正弦信号的频率估计精度和扩展多段信号融合法的适用范围,提出一种利用多段倍频正弦信号进行加权融合的频率估计算法．为消除多段倍频正弦信号中各段信号频率不等对频谱分析的影响,根据各段信号间频率的倍数关系生成倍频修正矩阵,对多段倍频正弦信号频谱进行同频化处理．为消除各段信号相位不连续和时宽不等对频谱融合的影响,构造具有相位连续特性和噪声对消特性的加权因子,对同频化的多段倍频正弦信号频谱进行加权融合,得到最优加权融合频谱．最后,通过谱峰搜索最优加权融合频谱,实现高精度频率估计．仿真结果表明文中算法的频率估计精度较现有方法有较大提高,抗噪性好,普适性好．     

基于duffing方程组的微弱正弦信号参数检测

本文将非线性混沌振子用于微弱正弦信号检测,将深陷在噪声背景下的微弱正弦信号检测出来。基于Duffing振子的混沌运动,利用系统发生间歇混沌现象的频差条件和相位差对于系统特性的影响,采用混沌振子阵列实现对噪声背景下微弱信号的检测,提出了改进的频率、相位、幅值检测方法。     

语音分析的能量算子方法

用能量算子方法来分析语音信号的幅度包络和瞬时频率，并在此基础上设计了一种基于能量算子的基音检测方法，所得结果令人满意     

工频信号相位和幅值测量的新方法

本文提出了一种利用8031单片微机系统测量工频信号的相位和幅值的新方法,此法只需对两个信号进行三次采样后,再经简单的运算,就能得到两个信号的相位差、幅值以及其它许多重要的电量。     

基于双频信号相位重合点的秒信号产生法

利用两个有一定频差的频率信号相位差变化的周期性规律提出了一种秒信号产生方法．两频率信号可以来自同一个源,但有一个特定的频差．利用选通闸门配合重合检测电路完成相位重合点的高精度提取,并通过对两路信号适当移相使得提取到的相位重合点与标准时间同步．实验结果表明,该方法与传统方法产生的秒信号准确度及稳定度相当,但是将它用于授时系统时,可以发挥频率信号易于传递和测量的优点; 用于原子钟比对时,能利用频率源的比相完成时间比对,降低了成本却提高了比对精度．     

飞机超速音频警告信号的提取与特征分析

为了弥补用传统舱音分析方法获取舱音背景声的特征不准确性,根据计算机音频原理和舱音译码系统,从飞机舱音记录器(CVR)记录的多种舱音信号中提取出了超速音频警告信号,得到超速音频警告简单特征;根据小波理论,找出了适合精确分析超速音频警告特征的一维离散多尺度小波分析方法,得到了信号的详细特征;经过小波系数分析,确定了超速音频警告最大幅值在CVR中精确位置.应用表明:文中研究方法和研究结果对调查飞机事故具有一定的指导价值.     

小波包算法在电力变压器局部放电信号检测中的研究

分析了可能存在的各种干扰源及其特征,讨论了各种干扰源进入检测系统的3种途径,并且针对不同的干扰途径提出了相应的抑制措施,同时设计了用于计算机模拟的局放检测信号。针对高频的局放信号采用快速小波包分解及重构算法,该算法对低频信号和高频信号都具有较高的频率分辨率,采用此算法对仿真的局部放电信号进行了分解与重构,仿真结果表明方法能有效地滤除强载波干扰,不失真地提取出局部放电信号幅值及其时间位置。     

K-ICA算法的舰船直扩通信信号检测

根据舰船通信系统的多天线阵结构,提出一种适合舰船通信的新的非合作直扩信号检测方法,与传统多信号检测方法不同,新方法在预处理部分引入了核独立分量分析技术,克服了多个信号频段重叠、频谱交叉时信号难以分离的难题,提高了后续部分直扩信号的检测与识别准确率,通过仿真分析,验证了该检测方法的有效性.如对决策参数做适当调整,该检测方法同样适用于其他通信信号的检测.     

家庭影院音响性能测试分析系统开发

针对使用声音测量设备对家庭影院音响系统检测时噪声信号多的问题,建立了一种音响性能分析系统.首先利用振动计测量音响产生的振动信号,然后用数据采集卡采集该振动信号和函数发生器发出的标准信号,最后由软件进行信号分析,完成对音响性能的检测.该系统以振动计、任意函数发生器、NI数据采集卡、计算机为主要硬件平台,用LabVIEW图形化编程语言编写仪器控制、数据采集、数据存储、信号分析等软件程序,实现了多通道信号的实时数据采集、在线监测、数据存储、信号分析等功能.实验结果表明该系统能准确测量音响的振动频率、幅值大小,并对音响的振动信号进行频率校准、功率谱分析、相关性分析以及频响函数分析等;该系统测量精度高、实时性好,测量所得信号噪声小,测量分析结果能反应音响的基本性能.该系统组建简单方便,适合家庭影院音响系统的性能测试.     

基于脊路跟踪的变分非线性调频模态分解方法

针对多个辐射源信号混合构成的多分量信号分离问题,提出基于脊路跟踪的变分非线性调频模态分解算法. 该方法使用改进的脊路重组算法对时频分布图中各分量瞬时频率进行提取,将提取出的各分量瞬时频率作为变分非线性调频模态分解的预设频率;利用重构后的多分量信号进行瞬时频率提取,更新预设频率后继续模态分解;重复上述过程,直到迭代前、后频率差值小于预设阈值,输出对应的模态分解结果. 实验结果表明,基于脊路跟踪的变分非线性调频模态分解算法比经典变分非线性调频模态分解算法具有更好的多分量信号分离效果.     

小波包算法在电力变压器局部放电信号检测中的研究

分析了可能存在的各种干扰源及其特征，讨论了各种干扰源进入检测系统的3种途径，并且针对不同的干扰途径提出了相应的抑制措施，同时设计了用于计算机模拟的局放检测信号。针对高频的局放信号采用快速小波包分解及重构算法，该算法对低频信号和高频信号都具有较高的频率分辨率，采用此算法对仿真的局部放电信号进行了分解与重构，仿真结果表明方法能有效地滤除强载波干扰，不失真地提取出局部放电信号幅值及其时间位置。