Q235焊接钢板受剪声发射时频特性分析

Q235钢板在工程中应用广泛,为了研究焊接对于Q235钢板性能的影响,开展了焊接试样和完整试样的受剪实验,利用数字声发射系统对实验过程的声发射信号进行实时采集。根据声发射计数率划分不同阶段,采用魏格纳-维尔分布,平滑伪魏格纳-维尔分布,对信号进行时频分析。实验结果表明:受剪实验中,焊接试样与完整试样的声发射特性明显不同,主要表现在受剪过程的各阶段中声发射信号能量集中的频带不同,弹性变形阶段信号时频带主要集中在80~100 k Hz附近;钢板塑性变形阶段时频带集中在100~140 k Hz范围内;焊缝塑性变形阶段,时频能量主要集中的频带范围在300~350 k Hz之间,部分能量较弱的信号分布在100 k Hz附近频段。     

基于自适应时频分析的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障诊断,提出一种将集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和平滑伪魏格纳分布(Smoothed Pseudo Wigner-Ville Distribution,SPWVD)相结合的EEMD-SPWVD自适应时频分析方法。首先将多分量轴承故障信号通过EEMD分解为多个单分量信号的叠加;然后参考各分量的互相关系数去除虚假分量,筛选出真实的固有模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF);最后将筛选出的固有模态函数进行SPWVD计算,并从低频到高频逐步有选择地线性叠加到EEMD-SPWVD时频谱图中。通过对EEMD-SPWVD方法的滚动轴承内圈故障诊断仿真和西储大学轴承内圈故障信号的特征提取应用,对比SPWVD时频谱,说明了EEMD-SPWVD方法相对单一方法的优越性,验证了该方法在滚动轴承故障特征提取中的有效性。     

多跳频信号的盲分离与参数盲估计

针对接收到的多个未知任何先验参数的跳频信号，提出一种先分离各个信号再对其分别进行时频分析来估计跳频参数的方法.首先采用特征矩阵联合近似最优化(JADE)算法分离跳频信号，再利用多窗口重叠的平滑伪Wigner Ville分布(SPWVD)来估计出跳频信号的跳周期(hop duration)、定时偏差(time offset)和跳频频率(跳频图案)等参数.通过将多个时频分析的窗口重叠来克服时频分析中交叉项的影响.仿真结果表明，该估计算法显
著提高了估计的准确度和可靠性.     

基于综合时频分析的机动目标ISAR成像

传统的ISAR距离-多普勒成像算法基于目标平稳飞行假设。当目标作机动飞行时,转速和转轴经常是时变的,若用传统方法成像,会使图像模糊,甚至无法辨识。这时需要分距离单元进行时频分析,得到距离-瞬时多普勒图像。文中提出的综合平滑伪魏格纳分布克服了平滑伪魏格纳分布不能在时频分辨率和抑制交叉项两方面同时达到较好的缺点。最后以旁瓣电平、交叉项干扰抑制、方位分辨率损失等指标定量分析了两者的性能。仿真结果证实了文中方法在对机动目标成像中的优越性。     

基于SPWVD的频率编码脉冲信号的检测与参数估计

运用SPWVD对脉内频率编码信号进行检测与参数估计,根据SPWVD的真边缘性实现了对频率编码信号的识别、突变点的检测以及瞬时频率的估计。该算法在低信噪比下,可以准确地提取出信号的脉内调制特征,有较好的应用价值。     

基于平滑伪维格纳分布和最小熵的BPSK信号参数估计

针对低信噪比环境下二相编码（Binary phase shift keying,BPSK）信号的参数估计性能差问题提出了一种新方法。该方法首先对信号进行平滑伪维格纳分布（Smooth pseudo Wigner-Ville distribution,SPWVD）变换得到时频矩阵S_SPWVD（t_m,f_n）,再利用最小熵法对得到的时频矩阵进行处理得到BPSK信号载频的较高精度估计。SPWVD变换将BPSK信号相位突变信息转换为时频域内信号载频处的幅度突变信息,通过搜索相邻负尖峰并进一步处理得到BPSK信号的码宽、码率、码数以及编码序列的估计。仿真结果验证了方法的有效性。     

基于累计量和SPWVD谱对消的物联网OFDM和FH信号识别

Considering the Gaussian asymptotic features of OFDM signals, the identification method of it is proposed in this paper by using the cumulants of the wavelet transform coefficients in different layer in a low SNR circumstance. Furthermore, taking the coexistence of the OFDM and Frequency Hopping (FH) signals into account, a new way to separate FH and OFDM signals is proposed based on SPWVD spectrum cancellation, and it can be used to estimate the FH parameters. The simulation results show that the OFDM and single-carrier signals can be identified with a high correct rate of 95% even at -6 dB SNR; meanwhile, the separation of mixed OFDM and FH signals can be achieved with a low SNR of-6 dB, and FH parameters can be estimated accurately. It shows that the recognition performance is improved by about 5 dB compared with the traditional method.     

基于OpenMP并行计算的匹配追踪时频分析方法

基于匹配追踪的平滑伪Wigner-Ville分布具有良好的时频分辨率，但由于计算量过大，影响其在实际地震数据处理中的应用。在深入研究基于OpenMP的并行算法的基础上，本文将该并行计算方式应用于匹配追踪法对Morlet子波的寻优过程以及计算多个Morlet子波平滑伪Wigner-Ville分布。实际数据计算结果表明：该并行算法加速性能良好，加速比随线程数增加呈近线性增长，即在确保计算精度的情况下，能显著提高计算效率；而且计算量越大其加速性能体现越充分。     

基于重排SPWVD的谐波检测

提出了一种基于重排平滑伪Wigner-Ville分布(SPWVD)的电力系统谐波检测方法。比较了信号的SPWVD和重排SPWVD,通过计算机仿真,表明重排SPWVD能增强时频聚集性,提高信号分量的定位精度,有效检测出谐波和间谐波信号的起止时间和频率信息。     

基于重排SPWVD的跳频信号参数提取方法

提出了一种基于重排平滑伪Wigner-Ville分布（SPWVD）的未知跳频信号参数盲估计方法。在未知任何先验条件情况下,能够从截获信号中提取并估计出非合作跳频信号的跳频信号驻留时间、跳变时刻和跳频频率。介绍了重排时频分析原理,比较了跳频信号的WVD分布、平滑伪WVD分布和重排平滑伪WVD分布（MSPWVD）,设计了基于MSPWVD分布的跳频信号参数盲提取算法,通过计算机仿真得到了较为准确的提取结果,并对算法的性能进行了分析。