基于全相位频谱校正的TMBOC信号的捕获

针对使用传统部分匹配滤波器（PMF）结合快速傅里叶变换（FFT）无法精确捕获时分复用二进制偏移载波（TMBOC）调制信号的问题,提出一种基于全相位频谱校正的捕获方法。首先通过PMF过程对接收信号进行部分相关运算,再使用全相位快速傅里叶变换（apFFT）算法对多普勒效应进行补偿,最后结合全相位频谱校正技术对功率谱进行校正。仿真结果表明,在同一条件下,该算法比PMF-FFT加窗算法检测概率提高了3 dB左右,并有效缩短了捕获时间。该算法可比PMF-FFT加窗算法更精确捕获TMBOC信号。     

一种基于全相位FFT的频谱感知算法

为提高能量检测算法的性能,提出一种基于全相位快速傅里叶变换( FFT )的频谱感知算法。全相位FFT中的数据预处理过程,考虑了数据段中心样本点所有可能组合的情况,从而减少因信号截断所导致的频谱泄露,提高谱分析精确度。以能量检测法为例,通过Matlab对基于传统FFT和全相位FFT的频谱感知算法进行理论分析和仿真,结果表明,在信噪比相同的条件下,后者的谱间干扰较小,信号的误检率较低;在相同虚警率的条件下,后者可使频谱泄露得到有效抑制,获得的频谱更接近于真实的频谱信息,检测概率相应提高。因此,全相位FFT能量检测法的检测性能明显优于传统能量检测法。     

基于LabVIEW的离散频谱校正技术仿真

在许多工程应用领域,离散频谱分析发挥着越来越重要的作用,频谱分析结果的精确程度是在工程应用取得成功的关键因素之一,但是在现阶段,经过快速傅里叶变换得到的离散频谱,其频率、幅值和相位均可能产生较大误差.基于这一原因,研究了离散频谱的校正技术,通过LabVIEW软件编写出两种基于频谱校正方法(比值校正法和能量重心校正法)的校正程序,并构造相应的函数仿真来验证该方法的可行性.通过仿真结果分析,表明该程序可以进行离散频谱校正,大大提高频谱分析的精度,取得了不错的效果.     

基于加窗插值FFT和APFFT的谐波检测算法

研究加窗插值傅里叶变换(加窗插值FFT)和全相位傅里叶变换(APFFT)在电网谐波分析中的应用.详细分析了频谱泄漏效应对测最精度的影响.通过数值模拟,发现加窗插值FFT对信号的幅值和频率的检测精度很高,但对相位的检测还存在着比较大的误差,而APFFT具有相位不变性的特征,能精确地提取相位信号.将加窗捅值FFT用于幅值、频率的检测,将APFFT用于相位的检测,通过试验仿真运行表明,以上的分析结果,电网谐波的频率、幅度、相位精度都很高,达到了国家标准.     

VC++编程对波形频谱分析

本文介绍了采用离散傅立叶变换(DFT)实现对采样得到的波形数据文件进行频谱分析的一般方法,并且为了提高运算效率、节省中间存储单元,最终采用了“时间抽选奇偶分解”的“库利一图基算法”实现快速离散傅立叶变换,对采样数据进行了高效的频谱分析,并用Microsoft Visual C 6．0编写实现。     

扩展Prony算法在电力系统谐波检测中的应用

大量非线性元件的应用给电力系统带来了大量的整数和非整数次谐波,传统的谐波检测方法快速傅立叶变换由于存在栅栏和频谱泄漏现象,因而对非整数次谐波不能够实现精确的检测。本文提出利用数字信号处理方法—扩展Prony算法来对电力系统谐波检测,该算法能一次性精确地检测到谐波的相位、振幅、频率,为电力系统非整数次谐波检测提供了一个新的思路。数值仿真验证了本算法的有效性。     

相位调制信号的小波参数估计方法及其Cramer-Rao界

现代雷达广泛使用相位调制信号,相位参数的有效估计对辐射源的识别和分类具有重要意义。运用小波变换方法对多项式相位信号的相位系数进行了估计,给出了小波变换方法下的估计多项式相位调制信号相位系数的Cramer-Rao下限,并提出了一种新的相位系数估计算法。理论分析和仿真结果表明利用小波变换方法估计相位调制信号的相位系数参数估值更精确,可以得到更低的Cramer-Rao下限。     

一种用于车辆测速的数据采集系统

车辆超速等交通违规行为的抓拍要求对车速进行精确检测,传统线圈检测器存在测速精度不高等缺点。该文设计一种用于车辆测速的交通数据采集系统,以CPLD为控制核心,通过设计相关的数据采集电路,实现对车辆交通数据的采集。通过CH365接口芯片,将数据实时地传到计算机中进行分析处理,并输出不同信号,满足不同检测需求。实验表明,该系统设计合理,能较好地用于车辆测速等交通检测系统中。     

宽带数字信号精确时延实现

数字信号的精确时延在信号处理领域有着广泛的应用,特别是实序列时延的实现,在工程实践中有着重要的意义。提出了基于线性移不变系统实现精确延时的方法并进行了性能分析,并指出了工程设计要点;根据信号的时延与其频谱的对应关系,给出了基于线性相位加权的频域实现方法。通过时延误差、系统的频率响应和引入总体平均误差参数对不同方法的性能进行了比较。实验结果表明,这两类方法具有延时精度高,实现方便等优点。     

改进的HHT及其在颤振试验数据处理中的应用

颤振试验数据往往具有信噪比低、模态密集及非平稳现象严重等特点,对数据处理精度提出较高的要求.为精确提取颤振模态参数,对颤振边界进行准确预测,提出了一种改进的希尔伯特黄变换算法,算法首先对测试信号进行移频处理,降低模态混叠程度,然后进行EMD分解,并对分解结果进行希尔伯特变换得到相应的瞬时幅值和瞬时相位,最后通过曲线拟合识别颤振模态参数.通过理论分析和数值仿真完成相应的特性研究,并采用实测颤振试验数据进行了分析验证,结果表明,改进的希尔伯特黄变换方法可以较精确地提取颤振模态参数和预测颤振临界速度,从而满足现行颤振试验数据处理的要求.