几种跳频信号时频表示的熵测度研究

分析了固定核函数在跳频信号时频分析时的局限性以及基于参数优化对时频分辨率的改善,研完了熵测度随不同窗宽度和可选参数的变化,并与最近提出的Stankovic测度方法加以比较.仿真结果表明,对不同的时频表示,同一测度的变化规律也不相同:仅有Flandrin体积规范化熵给出了不同时频分析的优化结果,从而能够定量评价跳频信号时频分布的信息量,为交叉项和分辨率的折衷提供帮助.     

基于非线性时频分布的跳频信号分析研究

介绍了利用非线性时频分布（WVD和SPWVD）进行跳频信号分析，通过理论研究和仿真分析表明，非线性时频分布能够反映出信号的瞬时能量分布，是关于信号二阶统计量（如局部自相关函数）的Fourier变换，相对Fourier变换和线性时频分布而言，它具有更好的时频聚集性，能够很好地展现跳频信号的时频特征和能量分布，采用加窗处理等方法，可以较好地抑制非线性时频分布中的交叉项和能量分布的负值性，从而证明了非线性时频分布用于跳频信号分析研究的工程应用可行性。     

基于NGWarblet-WVD的高质量时频分析方法

针对高聚集度Wigner-Ville distribution (WVD)时频分析方法存在严重的交叉项干扰问题, 利用广义Warblet变换(Generalized Warblet transform, GWT)不产生虚假频率分量的特点, 提出了WVD与GWT相结合的归一化广义Warblet-WVD (Normalized generalized Warblet-WVD, NGWT-WVD)算法. 该算法将GWT与WVD进行矩阵运算, 实现滤波效应, 抑制WVD产生的新交叉项以及混入自项的交叉项, 提高WVD的时频分析质量. 实验结果表明, NGWT-WVD方法有效地去除了多分量信号的交叉项干扰, 提高信号分析结果的时频聚集度, 还原多分量信号的真实时频分布. 采用NGWT-WVD方法处理金属疑似破裂样本信号, 获取破裂发生区间的时间和频率标志段, 为监测传感器设置有效门限值提供判据, 取得了良好效果.     

多分量调频信号的阵列处理时频特征提取

在应用时频—MUSIC方法对多分量调频信号进行到达角估计的问题中,针对时频分布中交叉项的存在对估计性能的影响,本文提出了一种基于阵列信号处理抑制时频分布交叉项的新方法。该方法利用多信源在各阵元上的延迟对时频分布交叉项振荡相位的影响,联合运用多通道信号处理和图像处理的方法,采用二维乘法滤波,减小高频振荡交叉项在时频图像中的占据区域,从而达到抑制交叉项的目的。仿真实验显示该方法具有良好的效果。     

基于Gabor谱方法的跳频信号时频分析

摘要：率高、交叉项干扰小的特点,对跳频信号进行时频分析,与其他常用时频分析方法比较得到了更精确的时变谱特征描述。通过对仿真结果的比较分析,证明了该方法对跳频信号分析的有效性,其方法也适用于其他非平稳信号的分析。     

基于EMD时频分析方法的性能研究

针对传统的时频分析方法存在的局限性,评述了一种最新的可适用于非平稳、非线性信号的时频分析法-Hilbert-Huang时频分析.研究了经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)与希尔伯特变换(Hilbert Transformation,HT)相结合的提取信号瞬时特征的EMD/HS法,并对其性能进行了分析.仿真实验中通过与传统的时频分析效果的比较,表明该法具有理想的时频聚集性,并且消除了交叉干扰项.     

自适应时频分布快速实现与仿真

针对广义时频分布存在的核函数参数非单一性和交叉项干扰严重,使部分频率成份丢失和运算速度慢等技术难点.为解决上述问题,研究了一种具有单一可控核参数T的自适应锥形核广义时频分布.根据其原理表达式结果,提出利于程序运行速度的数组间递推关系运算、采用数值逼近原则.在以MATLAB为平台,通过对典型非平稳信号进行几种典型时频分析...     

基于窗函数设计的跳频信号时频分析

基于抑制交叉项,提高信号分量时频聚集性的考虑,提出一种基于可调窗函数进行平滑伪维格纳分布核函数设计的时频分析方法：在保持平滑伪维格纳分布中核函数宽度不变的情况下,根据核函数自项和互项能量分布比,通过调整窗函数中的扩展因子改变核函数形状,获取跳频信号优良的时频表示。与固定窗函数方法相比,应用该时频表示,可以有效估计跳频信号的时频参数,而且有很好的抗噪声干扰能力。     

信号处理中的时频信号分析

本文通过介绍四种普遍使用的时频分析方法对时频场分析作了充分的介绍，其重点在于时频分析的用实现方法。时频分析的基本思想是理解并描述一个 频一阴时间变化时所处的环境。虽然时频抻在５０年前就已经出现了，但直到最近十几年才有了重大的进展。最近，时频表示法作为一种分析各种信号和系统的非常有铲的工具已得到了越来越多的关注。     

几种时频分析方法的性能比较

在时频分析算法的研究中,传统傅里叶变换无法反映时变信号中信号频率随时间变化的关系,而时频分析方法则是处理时变信号的有效工具.为了比较谱图、魏格纳-维尔分布WVD、平滑伪魏格纳-维尔分布SPWVD、局部多项式周期图LPP、S-method、高斯径向核函数RGK时频分布等6种时频分析方法的性能,针对线性调频信号和正弦调频信号,以瞬时频率估计的最小均方误差、信号的时频聚集度、运算时间等方面为指标对上述6种方法进行了比较.并且给出了上述6种方法对多分量信号和蝙蝠声音信号的时频表示比较.为处理不同信噪比下的不同信号选择合适的时频分析方法提供了依据.     

基于联合时频分析的混合神经系统在信号分类与模式识别中的应用

介绍了一种基于STFT,WVD和Wavelet变换的混合神经系统在特征提取和信号分类中的应用.它运用时频信号处理技术与混合神经网络结构以及高级训练算法相结合的设计思想,辅之以主元分析和全局决策融合策略,对传统的模式识别技术进行了有效地改进.本文将所述基于WT,STFT和WVD的混合神经系统信号分类器(WSWHNS)的算法程序嵌入一汽车实时智能故障诊断软件包中做了现场实验,获得了非常满意的诊断效果.     

UNIX系统信号机构简析及signal系统调用缺点

UNIX操作系统信号机构作为UNIX操作系统的核心部件之一,是操作系统正常运转的必备机制。本文对UNIX环境下信号机构的实现与正常运转做了细致的分析：提出了用户使用信号机制存在的时间窗口问题,并给出了解决方法。     

基于通信信号时频特性的卷积神经网络调制识别

在通信环境日益密集、信号调制样式层出不穷的情况下,信号的调制识别变得愈加困难。寻求一种高精度、时效性好的自动调制识别新方法,对无线电通信应用领域有重大意义。对此,文中提出了一种结合通信信号时频特性的卷积神经网络(Convolutional Neural Network Based on Time-Frequency Characteristics,TFC-CNN)调制识别算法。首先,采集大量调制信号,将信号的时频特征通过短时傅里叶变换转换成图像特征,并将其作为网络的输入;然后,设计一种特征提取能力更强、参数更少的卷积神经网络,通过改进网络中不同层的连结方式来增加网络的特征提取能力,同时通过减小卷积核的尺度、使用全局均值池化层来减少模型参数,提高了模型的时效性;最后,在网络中添加批归一化(Batch Normalization,BN)层,在增加模型稳定性的同时防止模型出现过拟合。实验结果表明,所提算法在参数和训练时间上比传统方法明显减少,同时有更高的准确率,体现了所提算法的优越性。     

基于多尺度分解的瞬态信号检测

瞬态信号的检测在信号处理研究中占有重要地位。本文在多尺度分解的基础上对含噪声信号进行尺度上和尺度间作两维自适应滤波,并采用逐级消除平均误差的方法对自适应滤波算法进行了改进,从而有效地滤去噪声,达到提取信号的目的。基于瞬态信号的特点,在滤波的方法上提出了反向滤波的方法。实践结果表明,该方法在信噪比较小时仍能取得较好的结果。     

GIS局部放电信号的联合时频分析

该文通过EMIP—ATP仿真软件,模拟计算了GIS局部放电信号在一个线路间档上的传播情况,为实际GIS局部放电的检测和定位提供了一个理论依据。并把联合时频分析方法应用到GIS局部放电信号的分析与处理上,取得了良好的效果。     

基于时频分布的皮肤听声器简单语音辨析研究

为了解决皮肤听声器辨析语音的问题,提出了将时频分布应用于皮肤听声器,增加皮肤听声器的通道教量,从而使其能够达到辨析语音的要求;时频分布克服了时域分析和频域分析的不足,能够比较直观、合理地描述语音信号在时间一频率域上的能量分布情况及信号频率随时问变化的关系;最后,通过4通道皮肤听声器的实验,皮肤感受到了简单汉语语音的区别,从而验证了该方法是可行的.     

基于主泵压力信号主频的装载机故障分析

介绍了通过对主泵压力信号进行傅立叶分析和功率谱分析,来确定信号的主频,分析并总结了主泵压力信号主频在标准工况下和故障工况下的差异,为装载机远程故障诊断的特征值提取提供判定依据。     

MATLAB语音信号分析和处理

MATLAB作为一款具备强大科学计算能力和图形显示功能的软件在科学研究以及实际应用的各个领域得到了广泛的应用。文章介绍了FFT频谱分析原理及其显示,MATLAB中相关函数的功能,滤波器的设计和使用。在此基础上对实际采集的一段含噪声语音信号进行了相关分析处理,试验证明MATLAB对语音信号的处理十分简单方便,易于实现。     

多分量调频信号的阵列处理时频交叉项的抑制方法

在应用时频-MUSIC方法对多分量调频信号进行到达角估计的问题中,针对时频分布中交叉项的存在对估计性能的影响,提出了一种基于阵列信号处理抑制时频分布交叉项的新方法。该方法利用多信源在各阵元上的延迟对时频分布交叉项振荡相位的影响,联合运用多通道信号处理和图像处理的方法,采用二维乘法滤波,减小高频振荡交叉项在时频图像中的占据区域,从而达到抑制交叉项的目的。仿真实验显示该方法具有良好的效果。     

一种语音信号处理方法和装置及系统研究

本文研究了一种语音信号处理方法、装置及系统,涉及无线通讯技术领域。该方法包括:获取语音信号,并将该语音信号转换为数字编码流,然后对数字编码流进行时域分割,得到多个子帧,并将设定连续数量个子帧划分为一个超帧,以子帧为单位对每个超帧进行超帧同步和乱序处理,得到加扰处理后的加扰编码信号。由于将语音信号在时域内进行分割,通过增加或缩小每个子帧的时长,以及增加或缩小超帧包含的子帧数量,可以增加乱序的长度和数量,使得乱序的组合数量大大增加,从而能够满足实际需要。另外,与频域分割不同,时域的分割很容易实现,并且可以确保各个子时隙(子帧)之间完全独立,相互不影响,从而提高了语音通信质量。