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     

从背景噪声中提取金属跌落物冲击信号的新方法

本文引入同源ＡＮＣ概念，提出了改进的变步长ＬＭＳ算法ＥＶＳ。建立基于ＥＶＳ算法的同源ＡＮＣ系统，成功地提取了在大背景噪声下测得的金属跌落物冲击信号。     

界面反射对窄带信号参数估计影响的仿真研究

从理论上探讨了界面反射对窄CW脉冲信号载频、时延、包络等参数估计的影响，并在理论分析的基础上，借助于自适应Notch滤波器，针对四种典型的水文条件，给出了界面反射对不同脉宽的窄带信号的包络强度，瞬时频率，瞬时频率方差等参数影响的计算机仿真结果，分析结果表明，界面反射对窄CW脉冲信号的参数估计有重要影响，在工程设计中应采取适当措施加以克服或补偿，本文的分析结果对采用VIFD作为检测器的水声系统的参数设计有参考价值。     

基于LMD的信号瞬时频率求取方法及实验

研究了调频信号瞬时频率的直接求取法,提出了纯调频信号的瞬时频率直接求取法的适用条件,并用数学方法证明了该适用条件. 针对极值点附近瞬时频率的畸变情况引进平滑处理改进了瞬时频率求取法. 应用局域均值分解(LMD）和经验模态分解(EMD）求取仿真信号和汽轮机转子振动信号的瞬时频率. 结果表明,由LMD方法求取信号瞬时频率时,不会出现难以解释物理意义的负频率现象.     

自适应时间尺度分解方法及其应用

针对齿轮故障振动信号的非线性、非平稳和多分量的特征,在定义了瞬时频率具有物理意义的本征时间尺度函数(intrinsic time-scale function,ITF)的基础上,结合固有时间尺度分解中基线信号的构造方法,提出自适应时间尺度分解(adaptive time-scale decomposition,ATD)的时频分析方法,该方法可以自适应地将一个复杂信号分解为若干个瞬时频率具有物理意义的本征时间尺度分量之和.仿真分析验证了ATD方法的有效性以及定义本征时间尺度函数方法的合理性.分别将ATD、经验模态分解(EMD)、局部均值分解(LMD)和固有时间尺度分解(ITD)与包络解调分析相结合应用于斜齿轮故障诊断中,实验结果表明:自适应时间尺度分解方法在保证分解结果正确性的前提下,计算效率方面具有明显优势,将该方法与包络解调相结合能够有效提取到齿轮的故障特征.     

一种未知脉冲信号检测与瞬时频率高精度估计方法

针对未知脉冲信号检测与瞬时频率估计问题,提出了一种基于瞬时频率高精度估计的联合检测方法.在瞬时频率高精度估计中,采用快速傅里叶变换分析与陷波滤波器相结合,实现对未知信号瞬时频率高精度估计.在未知脉冲信号检测中,采用能量累积法和瞬时频率方差法相结合方式,综合瞬时频率方差检测器和能量累积检测器的优势,可对未知脉冲信号实现有效检测.结果表明,在一定信噪比条件下,本文方法可以实现对未知脉冲信号瞬时频率的高精度估计,瞬时频率估计方差接近克拉美罗下界,估计精度提高了0. 1%,同时实现了对窄带和宽带未知脉冲的有效检测.     

一种未知转速下的RV减速器故障诊断方法

随着制造业的快速发展,工业机器人已经成为智能制造的核心执行单元。针对旋转矢量（Rotary vector,RV）减速器在运行过程中转速时变、瞬时转速不易被读取的问题,提出一种基于电流信号和振动信号的RV减速器健康状态评估方法。基于电流信号的瞬时频率获取输入转频信息,计算得出减速器组成部件的故障特征频率;同步截取平稳振动信号,再利用粒子寻优的变分模态分解算法对提取出来的振动特征进行分解,并基于多维评价函数选取故障敏感分量进行包络分析,以挖掘故障信息进而评估其健康状态。最后,通过实验数据集验证该方法的有效性。结果表明,本文所提方法可以获得工业机器人在作业时的关节输入转速,同时,多维评价函数可以从RV减速器信号中提取富含冲击信息的故障敏感分量。     

希尔伯特——黄变换及其在混凝土无损检测中的应用

希尔伯特—黄变换(HHT)是处理非线性、非平稳信号的时频分析方法。将希尔伯特—黄变换方法用于工程勘察的资料处理与解释。HHT对非线性、非平稳信号的处理的基本步骤为:首先对工程勘察的资料进行多分辨经验模态分解和瞬时频率的求解,随后获得信号的时频谱,再利用提取的瞬时振幅、瞬时频率、瞬时相位信息来分析地下目标物(比如在混凝土损伤与地下溶洞等情况)。以三峡工程混凝土质量缺陷物探快速无损检测现场1∶1模型为例探讨了HHT方法的有效性。     

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.     

一种多分量调频信号瞬时频率估计方法

针对多分量调频信号的相位结构分析问题,提出了一种基于维特比算法的瞬时频率估计方法。该算法受多目标跟踪中的航迹关联思想启发,将瞬时频率轨迹追踪同多目标航迹跟踪相结合,建立了一种新型隶属度惩罚函数,解决了原维特比算法只适用于单分量信号的问题。此外,还提出了一种新型时频交叉点的处理方法,能够提高多分量信号瞬时频率交叉时的估计精度。仿真表明,相较于现有的同类型算法,该方法能够准确地获取复杂相位结构的多分量信号瞬时频率信息,有效地提升了维特比算法在多分量信号瞬时频率估计上的适用性和稳健性。     

通带MQAM信号调制方式识别方法

提出了一种实现MQAM信号调制方式分类的方法．该方法在通带内利用Hilbert变换提取瞬时包络,然后统计瞬时能量分布向量作为特征向量来实现调制方式分类,避免了搬移到基带过程中带来的频差、相差等计算误差．同时给出了该方法对部分MQAM信号进行仿真识别的结果,在信噪比不低于10dB的情况下,对4QAM,8QAM,16QAM的正确识别率达到100％,对32QAM,128QAM的识别率在95％以上,对64QAM,256QAM的识别率在90％以上,证明了该方法的有效性．     

Hilbert变换与小波变换在探地雷达资料处理中的应用

希尔伯特（Hilbert）变换与小波变换是广泛运用于数字信号处理中的基本重要变换,希尔伯特变换能有效提取复杂信号中的＂三瞬属性＂,即瞬时振幅、瞬时相位、瞬时频率,基于小波多尺度分析可以进行信号奇异性检测。本文尝试将希尔伯特变换与小波变换配合使用,在瞬时相位的基础上进行小波分析,将此处理方法应用于探地雷达数据处理中,并给出了相应的处理实例,应用效果令人满意。     

高效数字信道化IFM接收机的研究

采用一种具有普遍性的推导方法得到基于DFT多相滤波器组的宽带数字信道化接收机高效结构,并且将瞬时测频技术应用于该结构中,提出了一种数字信道化瞬时测频接收机方案。计算机仿真表明:该方案提高了信道化接收机的频率分辨率,能够分辨同时落入一个信道的两个信号,而且运算复杂度低,硬件实现效率高,是能适应现代电子战中密集的信号环境的一种高效侦察接收机方案。     

基于粒子滤波的跳频信号频率跟踪方法

针对跳频信号的参数估计问题,提出一种基于粒子滤波的跳频信号频率实时跟踪方法.首先建立以跳频瞬时频率为系统状态的状态空间模型,然后通过基本粒子滤波算法序贯重要性重采样（sequential importance resampling,SIR）实现了对跳频信号频率的后验概率密度估计,进而得到频率的实时估计;为进一步提高粒子滤波的跟踪性能,提出一种基于ESPRIT辅助的粒子滤波（auxiliary esprit particle filtering,AESPRIT-PF）算法.仿真实验分析了在不同信噪比和不同粒子数目下算法的跟踪性能,结果表明该算法具有稳健的跳频频率实时跟踪能力,是一种有效的跳频信号参数估计方法.     

基于经验模态分解的瞬变电磁信号的属性提取与分析解释

瞬变电磁法仅用时域资料进行分析与解释是不充分的,应该将信号的频率成分也综合利用起来进行分析解释。将Hilbert-Huang变换引用到瞬变电磁信号的分析中,将含噪的瞬变电磁信号通过经验模态分解成若干个固有模态函数,对每个固有模态函数进行Hilbert-Huang变换,获得瞬时幅度和瞬时频率,将每个测点的瞬时属性组合起来绘制瞬时振幅剖面图和瞬时频率剖面图,不同构造形态的地质体在两者的剖面图中均有明显的异常反映。各种模型和实例计算表明：用Hilbert-Huang时频分析方法提取瞬变电磁信号的瞬时属性意义明确而且分辨率高,明显优于传统分析解释方法。     

基于S-method的多分量雷达辐射源信号检测

针对传统时频方法在处理多分量雷达辐射源信号时存在交叉项,不能检测各分量信号时域参数,难以适应低信噪比环境的问题,提出一种基于S-method(SM)的多分量雷达辐射源信号检测新方法。该方法首先计算信号的SM时频分布,然后在时频面的基础上检测各信号分量的瞬时频率和脉冲起止时间。实验结果表明,该方法能处理线性及非线性调频信号、时频分辨率高且不受交叉项干扰,时域检测精度大于98.60%,频域检测精度大于99.48%,信噪比降低时仍然保持强检测能力。     

雷达辐射源信号瞬时频率派生特征分类方法

提出一种基于级联特征提取和核模糊聚类的雷达辐射源信号自动分类方法.该方法利用改进的瞬时自相关提取信号的瞬时频率,采用二次归一化处理的特征再提取方法提取分类特征向量,利用具备有效性评价的核模糊聚类算法实现信号的自动分类.仿真结果表明,本文所构建的特征向量能反映不同调制类型信号的变化差异,且具备一定的抗噪能力,在信噪比不低于6 dB情况下,可获得不低于95%的整体分类性能.     

宽带非平稳信号的瞬时频率测量方法

针对宽带非平稳信号,提出一种瞬时频率测量方法.利用加限自适应滤波器将信号分解为多个渐进单频信号,根据其解析信号的相位函数求出其瞬时频率;综合所有分量的时频关系实现对宽带非平稳信号瞬时频率的准确测量.仿真实验和误差分析结果表明,该方法克服了Fourier分析、Wavelet变换和Hilbert-Huang算法求解宽带非平稳信号瞬时频率的困难,在整个分析频段都能实现较高的频率测量分辨率,对信噪比在0dB以上的信号具有优于0.2MHz的测量误差.对8μs长度信号,该方法除了有25.816μs初始运算延时外,对连续数据处理具有实时性,能够满足宽带非平稳信号频率的瞬时测量要求.