运用离散傅里叶变换近似分析连续信号频谱方法的研究

从数字系统处理连续信号的需求出发,阐述了运用离散傅里叶变换分析连续时间周期信号和连续时间非周期信号的具体方法,通过实例表明:当分析连续周期信号时,能够得到连续信号频谱的准确值;当分析连续非周期信号时,得到误差较小的连续信号频谱的近似值。     

一种实用的内插FFT信号处理方法

基于信号样本可以重建信号频谱包络,本文提出一种简单、实用的内插方法,将此方法的有效性和FFT的优越性结合起来应用于细化频率分辨率,以适应需要获取信号较多频谱信息的应用场合。     

低信噪比下基于频域滑动滤波算法的DS/BPSK信号检测

提出了一种低信噪比下DS/BPSK小信号检测方法,该方法根据相关器输出信号在载频上功率的大小来检测有无信号.为了克服载频估计误差的影响,提出了"频域滑动滤波"算法计算载频上的信号功率.仿真结果验证了该方法的有效性.该方法完全以软件方式实现,可以借助计算机或DSP达到快速检测的目的.文中分析了检测原理,给出了工程技术实现.文中所提的小信号可以作为标识信号线性加入到通信信号中,通过检测该小信号的有无可以快速识别通信信号的某种属性.     

基于DFT的相位差估计精度与改进方法

相位差是传感器信号处理中重要的检测参数。针对相位差高精度估计要求,在阐述DFT相位差估计原理基础上,分析了影响估计精度的主要因素,推导出估计方差与信噪比、采样长度、频率偏差及对称窗型窗长的具体关系,并给出了满足精度要求的信噪比、采样长度和和频率偏差条件。提出一种校正谱泄漏的相位差估计方法,先通过比值法计算出频率偏差,然后考虑负频率泄漏影响进行相位差估计,校正了短程和长程两类谱泄漏影响,给出了加矩形窗或Hanning窗的估计式和方法步骤。实验结果验证了估计精度分析及本文方法性能,科氏流量计应用实验表明了方法的工程可行性和实用价值。     

DFT及多投影分析的织物纬斜检测方法研究

研究织物图像纬斜准确检测的问题,检测精度易受光线及织物纹理复杂性的影响,如将存在着大量冗余信息的图像直接进行处理,计算量大,不适合用实时检测系统.在对织物的DFT谱进行二值化、形态学滤波等一系列实验的基础上,提出了一种基于DFT及多投影分析的纬斜量检测方法.方法将织物图像的DFT变换谱去除冗余信息,再以较小的步长进行旋转投影,根据频谱图的纵轴与横坐标垂直时在频谱图的中心位置会出现投影像素的最大值的原理,检测出织物图像的倾斜角度.实验结果证明该算法在对小角度的纬斜量检测时,具有较高的精度,且对织物的疏密度适应性较强.     

低信噪比信号的连续与离散小波变换比较研究

详细介绍了离散小波变换与连续小波变换的发展历程及其基本原理,并对强背景噪声干扰下的碰摩信号分别采用这两种方法所达到的效果进行了研究和比较.发现在采用离散正交小波多分辨分析过程中,各层分解信号的非稳态特征几乎被噪声淹没,以致无法进行有效分析;而连续小波变换具有比离散小波变换更加细致的尺度空间,它在强噪声背景的干扰下,依然可以得到比较满意的分析效果.     

基于快速傅里叶变换的正弦信号频率高精度估计算法

为了进一步提高加性高斯白噪声背景中正弦信号的频率估计精度,提出了一种新的基于插值快速傅里叶变换(FFT)的正弦信号频率估计算法.首先,对N点正弦采样序列进行等长度时域补零延长,再进行 2N 点FFT; 然后, 搜索幅度最大离散谱线位置得到频率粗估计值; 最后, 采用幅度最大谱线以及原信号的离散时间傅里叶变换(DTFT)在幅度最大谱线左右两侧的两点抽样值进行精估计.仿真结果表明,当信号实际频率位于FFT两条离散谱线之间任意位置时,所提算法的频率估计均方根误差均接近克拉美罗下限,具有较好的一致性,估计精度高于Candan算法、Fang算法、三谱线合理结合(RCTSL)算法和Aboutanios算法, 且信噪比阈值较低,估计性能优于现有频率估计算法.     

连续时间信号谱分析体系研究

在信息通信技术等领域,基于傅里叶方法对各种连续时间信号谱型进行分析是非常重要的课题.在各类教学和教材体系中,由于考虑难度递进等因素,往往把连续时间信号的谱分析体系进行条块分割.本文将归纳整合相关内容,力求构建一个相对完整的基于傅里叶方法的连续时间信号的谱分析体系,促使相关认识更加系统完备.     

改进的DFT插值频率估计算法及其DSP实现

在Quinn算法和插值迭代算法(A&M算法)的基础上 ,提出了一种改进的离散傅里叶变换(Discrete Fourier transform, DFT)插值频率估计算法。该算法首先通过Quinn算法估计出1个频率误差作为迭代估计算法的误差初值,然后用迭代算法精确估计频率误差。改进后的算法可以有效减少迭代次数,因此同时具有Quinn算法 的高效率和A&M插值迭代算法的高精度。为了提高算法在DSP处理器上的运行效率,本文还对算法在DSP上的实现提出了一种优化方法,有利于该算法的实时性应用。仿真结果表明该算法在频率估计精度、实时运算效率以及对噪声的抗干扰性能上均获得了提升。     

浮筏激励信号的在线检测与分析

利用短时傅里叶变换，提出了一种信号检测与分析方法来对浮筏上动力设备运转产生的稳态信号与谐和变频信号进行在线检测和主频特性分析，及时准确地判断出各类激励信号中所包含的主频特性，并将其提供给浮筏控制系统，完成对浮筏阻尼力的调节。实验结果表明，这种方法能够有效地进行在线检测与分析，对信号主频特性的判断准确，使浮筏隔振系统的隔振效果有显著提高。     

数字图像压缩中的域变换技术

该文讨论了数字图像压缩中三种具有代表性的图像变换方法,并采用C 程序语言验证这几种方法。     

基于DFT频谱分析的失真度仪设计与研究

针对在无线电频谱分析时测量信号失真度时存在频谱泄漏的问题,分析了产生频谱泄漏的原因,并提出了基于DFT的计算方法,用单片机＋DSP架构上实现,并在实际项目中得到了应用。     

电力系统暂态信号中衰减直流分量提取方法研究

电力系统发生故障后信号中含有大量谐波和衰减直流成分,直流成分的存在会影响电压、电流的测量精度和继电保护的速度和准确度,因此需对衰减直流成分加以去除[7-8]。简单介绍了离散傅里叶变换、小波包频带分解和数学形态学变换三种提取信号中衰减直流分量的方法的原理,并以合成信号为例,利用Matlab仿真得到分析结果,比较了三种方法的优缺点。     

利用基本信号求解复杂信号的傅里叶变换

在信号与系统的教学过程中,求解信号的傅里叶变换一直是教学中的重点和难点,特别是对复杂信号傅里叶变换的求解,很多学生感到无从下手.介绍了一种在时域中将复杂信号用基本信号来表示,再通过基本信号的傅里叶变换,以及傅里叶变换的性质来求解复杂信号傅里叶变换的方法,有助于提高学生的学习兴趣,培养学生的工程思维能力,拓宽了解题思路.     

DFT频谱分析系统的FPGA设计与实现

设计与实现了一种基于FPGA的DFF频谱分析系统.系统对16384点采样数据进行处理,信号频谱分辨率带宽RBW达到30kHz.相同条件下,与FFT快速频谱算法相比,采用DFT设计占用芯片资源少,降低了设计成本.设计中采用NCO IP Core实时计算正弦和余弦样本,而不需要样本存储器,节省了ROM资源.同时,系统采用流水线工作方式,每场数据处理时间为22 ms,保证了系统的处理速度,实时性较好.本系统已成功应用于实际工程之中.     

一种基于改进DFT算法的相位差测量研究

相位差是指两路同频率周期信号初相位的差,在工业系统中有广泛应用,传统DFT算法测量工频相位差存在很大的频谱泄露误差。论文提出一种改进DFT相位差算法,使用布莱克曼自卷积窗对信号截短,并利用离散频谱校正方法修正有用频谱处的相位,并计算出相位差。仿真实验证实,在存在多次谐波干扰条件下,改进DFT算法能够克服频率波动和白噪声干扰,算法精度比现有的矩形自卷积窗插值算法提高2个数量级以上,可以实现相位差的高精度测量。     

基于全相位FFT的铁路信号频率检测算法研究

本文主要研究基于全相位快速傅里叶变换（AllPhaseFastFourierTransform,APFFT）的铁路信号频率检测算法。介绍铁路信号的基本概念,并对传统快速傅里叶变换与APFFT的理论基础进行深入分析。通过矩阵分析方法比较传统FFT和APFFT的性能差异。在实验分析部分,通过具体的数据模拟实验验证APFFT在频率检测方面相较于传统FFT的优势。针对铁路CPFSK(ContinuousPhaseFrequencyShiftKeying)信号,提出基于APFFT的低频率和边缘频率检测技术。通过仿真实验验证所提方法的有效性。总结全相位FFT在铁路信号频率检测中的应用前景与研究价值。     

混沌背景中微弱网络传输信号有效检测仿真

针对传统微弱信号检测方法存在检测准确性较低、检测时间较长等缺点,提出混沌背景中微弱网络传输信号有效检测方法。根据Wiener-Khinchine定理对信号函数计算,并经过傅里叶变换获得信号的自相关函数与其相对应的功率谱,利用周期图法分析获得微弱信号的检测原理,运用Briot-Bouquet引理进行计算,根据计算结果证明瞬态信号以及周期信号的存在,并以此为基础构建混沌背景下噪声的检测模型,从预测误差中检测出在噪声层下的微弱网络传输信号。仿真结果表明,所提方法能够快速检测出在混沌背景下的微弱信号,且检测时间较短、检测误差较低,可广泛引用在现实生活中。     

一种LFM信号参数估计的新方法

提出了基于降维处理的LFM信号参数估计新方法。其基本思路是对信号进行数学变换,将LFM信号的中心频率估计转换为对正弦信号频率的估计,得中心频率估计值;基于解线性调频处理并对信号进行对应中心频率处的单值点DFT得到单值幅度谱,进而得到调频斜率估计值。新方法在较低的计算复杂度下,能获得较高精度的参数估计值。计算机仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于IIN算法和Rife算法的一种新的正弦波频率估计算法

针对信号频率位于两个相邻量化频率点的中心区域时,IIN(iterative interpolation based)算法的精度降低,而当信号频率位于量化频率点附近时,Rife算法的精度降低问题,本文提出了一种新的算法,即R-IIN算法。首先利用Rife算法对信号的频率进行粗估计,然后通过频谱搬移使新信号的频率位于量化频率点附近,再利用IIN算法对信号频率进行估计。仿真结果表明,本算法的整体性能优于M-Rife[4]算法和IIN[8]算法（一次迭代）,接近二次迭代,且性能稳定。