基于互双谱的应力波波速估计的研究

研究了基于互双谱的时间延迟估计方法及其算法．并开展了基于冲击反射法的双传感器波速测量实验，将互双谱变换应用到波速估计中，解决了直接观察法中人为误差的影响和噪声对测量精度的影响。     

基于双谱分析的毫米波多普勒引信目标检测

双谱分析在雷达信号处理中已得到了应用,但未见在毫米波引信中应用,因此,提出将双谱分析法引入毫米波多普勒引信的目标检测中。该方法通过采用双谱及双谱对角切片进行毫米波回波信号的特征分析及特征提取,利用提取的特征进行有无目标的判别。试验表明:双谱分析用于毫米波多普勒引信对复杂背景中地面目标检测的识别率高于短时傅里叶变换(STFT)对信号的检测识别。     

基于小波-双谱分析的视觉诱发脑电特征提取

针对脑电信号非平稳性、非线性和非高斯性特点,利用小波变换和双谱分析相结合的方法提取视觉诱发脑电特征.采用Oddball实验范式,采集视觉诱发脑电数据.首先,对脑电信号进行少次相干平均以去除自发脑电;然后,选择合适的小波函数和分解层数,进行小波分解与重构,并对重构后细节系数进行白化处理;最后,利用双谱分析提取视觉诱发脑电特征.结果表明:该方法可以提取蕴涵于脑电中丰富的高阶时频信息,并且在处理脑电非线性和抑制高斯噪声方面具有较强的优越性.     

基于改进ResNet的射频指纹识别方法

在无线网络安全和可能存在的射频设备管理应用范围内,针对多个发射同种射频信号的高度相似射频设备的分类识别问题,提出了一种信号双谱与改进的残差神经网络(Residual Neural Network,ResNet)的射频指纹识别方法.首先,将采集到的不同设备的信号做双谱变换得到双谱等高图并打上设备标签,再使用搭建好的改进残...     

高分类率水下目标特征量提取方法研究

根据人眼分类双谱图时的特点,在双谱对称性所确定的三角形区域内提出了两种双谱幅值矩阵元素抽取方案,即沿平行于副对角线方向的抽取方案和沿列向量方向的抽取方案。对所抽取的元素,采用简单的求和或最大值操作进行特征提取,形成4种特征向量。利用支持向量机的一对一多分类方法进行目标分类,实验表明：在由双谱对称性确定的三角形区域内,采用沿平行于副对角线方向的元素幅值抽取方案,对所抽取元素幅值使用求和方法得到的特征向量具有非常高的正确分类率。由此方法获得的特征向量对于A、B、C三类水下目标辐射噪声的分类率达到了100%,得到的其他特征向量的平均分类正确率均稳定在95%以上。     

一种新的雷达辐射源信号识别方法研究

随着雷达技术的发展,雷达体制的多样性和雷达信号的复杂性对雷达辐射源信号识别技术提出了严峻的挑战。循环双谱抗噪性能强,且包含了丰富的信息,能用于识别雷达辐射源信号。但是其数据量庞大,而循环双谱对角切片法丢失了大部分信息。证明了循环双谱的对称性和周期性,提出了局部轴向积分循环双谱。该方法首先计算信号的循环双谱,然后在两个谱频率构成的平面上沿平行于谱频率轴的直线积分,最后用Fisher判决率（FDR）选择鉴别能力较强的轴向积分循环双谱。这样不但能有效地减小数据量,而且保留了大部分有用的循环双谱信息。仿真条件下,对比分析了局部轴向积分循环双谱与循环双谱对角切片的识别效果,结果表明新方法的识别率远远优于循环双谱对角切片法。      

基于围线积分双谱的雷达辐射源信号个体特征提取

雷达辐射源信号因无法避免的振荡器相位噪声影响而具有无意调制个体特征现象。特定辐射源识别（SEI）技术研究立足于从截获的辐射源信号中提取细微且稳健的特征,这些特征是由特定辐射源个体所决定的指纹信息。采用围线积分双谱提取由振荡器相位噪声所造成的无意调制个体特征,并将围线积分双谱的均值、波形熵和双谱熵作为量化特征衡量不同雷达辐射源之间的个体差异。仿真实验表明,提取的量化特征在一定的信噪比环境下较好地体现辐射源之间的个体差异性,并且能够实现辐射源个体识别。     

一种用于脉冲星信号去噪的新方法

为改善脉冲星辐射脉冲信号的信噪比,提出了一种基于双谱重构的脉冲星信号消噪方法．该方法将含噪脉冲星信号变换到双谱域,利用α-删减滤波器分别对其双谱相位和幅值进行滤波处理,再根据滤波后的双谱重构信号的功率谱和相位．实验结果表明,该方法可有效地滤除脉冲星信号中的噪声,显著改善了信噪比．     

阶比双谱及其在旋转机械故障诊断中的应用

双谱分析是处理非线性、非高斯信号的有力工具,然而,它是以分析恒频振动的稳态信号作为前提条件的,对分析旋转机械中广泛存在的变频振动信号（如旋转机械升降速信号）是无能为力的。而阶比双谱是一种分析变频振动信号的新方法,它将非稳态信号按等转角间隔进行采样,得到阶域中的稳定信号,再进行双谱分析;仿真显示该方法优于阶比谱和传统双谱。最后,将该方法成功地应用到旋转机械升降速过程的故障诊断中,实验结果表明该方法是有效的,阶比双谱可很好地分析机械振动的非线性非平稳信号。     

重谱估计及应用

阐述重谱（Ｂｉｓｐｅｃｔｒｕｍ）的基本含义和基本原理,介绍重谱估计的常用方法、算法原理及其硬件实现：说明重谱估计的特点及实际应用;指出重谱估计的发展方向。