基于最大熵谱估计的超声检测回波频谱分析

最大熵谱与传统FFT谱比较具有谱线平滑、分辨率高等优点.论述了最大熵谱估计的原理、方法及其在复合材料粘接质量超声检测中的应用.研究中采用最大熵谱法对回波信号进行频谱估计,确定回波中心频率,进而利用谱移法根据中心频率变化幅度判断界面的粘接质量.实验结果表明将最大熵谱估计用于复合材料粘接质量超声检测回波的处理中,更有利于缺陷特征的提取及检测水平的提高.     

复合材料粘接质量定量评价研究

研究了复合材料粘接质量定量评价问题.首先介绍了有关复合材料的超声无损检测方法;分析了检测回波信号的特征,并提取了能够反映粘接质量的两个特征值;然后介绍了概率神经网络,并设计了基于该神经网络的复合材料粘接质量分类算法,并且根据实验获取的数据,对所设计的神经网络的性能进行了测试.最后通过实验证明,该算法对于粘接质量定量识别的准确度比较高.     

基于小波包分析粘接声信号特征提取

本文针对金属与非金属这种特定的复合材料粘接结构,采用一维离散小波变换对得到的粘接信号进行消噪,利用小波包分解得到其粘接声信号相关的特征量,为这种复合材料粘接质量的识别提供有利的依据。     

信号分析的新方法:TT变换

TT变换可有效的解决S变换中有用信号的起始时间不能准确确定的问题.TT变换的可逆性,为改善时时滤波和信号噪声问题提供了可能.TT变换和加窗的时间序列的唯一不同是:TT变换中信号的高频成份比低频成份更集中于高斯窗的中点.TT变换和S变换配合使用,可准确的确定有用信号的起始时间,可有效的区分有用信号和噪声信号.     

二维信号Hilbert-Huang变换时频谱研究

Hilbert-Huang变换(HHT)自适应时频分析是处理非平稳数据较为有效的新方法.根据一维Hilbert-Huang变换信号时频谱变换原理,研究了二维信号的分解和时频谱分析方法.通过把二维信号按指定方向进行一维分解和时频谱变换,构造出二维信号时间(空间)-频率-能量谱图,使二维信号在指定方向的时频特性能正确地显示出来,从而拓展了Hilbert-Huang变换的应用范围.该方法为分析非平稳二维信号提供了新的工具.     

利用超声多普勒检测涡流的模拟研究

为了优化利用超声多普勒技术检测速度波形,频谱宽度和涡流的精度,可利用短时傅里叶变换和频谱宽度校正的方法检测涡流的情况。从对各种包含频谱宽度和信号功率随时间变化及涡流信息的模拟多普勒信号的分析发现,当采用一定频响的低通滤波器时,短时傅里叶变换可有效地估计血流速度波形和涡流信息的波形。因此这种方法为分析涡流信息提供了一种快速手段。     

基于改进数学形态学与S变换的暂态电能质量扰动检测

针对电能质量扰动信号检测受噪声影响大且特征值定位不准确的问题,提出一种改进数学形态学方法对电能质量扰动信号中存在的噪声干扰进行预处理,并选取S变换频谱标准差、S模矩阵时间幅值平方和均值以及S模矩阵等高线这3种时频域的特征值,实现了6种单一扰动信号和2种复合扰动信号的检测和定位.仿真结果表明,与传统的数学形态学滤波和卡尔曼滤波方法相比,改进的数学形态学方法去噪效果好,而且可以加强原信号中的有用信号,S变换中选取的特征值从时域和频域共同体现扰动特征,使电能质量扰动信号的检测定位更加准确.     

用衍射光路分析傅利叶变换的物理意义

用惠更斯-菲涅耳原理,单缝夫琅和费衍射分析了傅利叶变换的物理意义.讨论了光学得出的频谱图和傅利叶变换频谱图的相同之处和不同之处,并得出它们的横,纵坐标各差一个系数的结论.并且分析了时间信号和空间信号的差别,以及频谱图的物理意义.     

复合材料粘接界面缺陷的热象无损检测和定量评价

采用红外热象测量技术和图像处理技术对复合材料粘接面质量进行定量检测和评价。从传热学原理出发,阐述了复合材料热象无损检测的可行性。提出用缺陷区域的面积、形心和最大横向尺寸来评定缺陷的大小和位置,并已在复合材料粘接面质量的热象无损检测研究中得到了应用。     

HHT在提取Lamb波特征参数中的应用

超声Lamb波被广泛用于薄板状结构的损伤检测,其频散特性为损伤信号特征参数的提取增加了难度,因此提出HHT方法对时域的Lamb波进行频域转换,以提取信号的能量和时间特征。首先,介绍了Lamb信号的特性及生成方式;其次,详细说明希尔伯特-黄变换(HHT)的实现方法及步骤,用Matlab进行了算法实现,获得Lamb波信号的Hilbert谱、瞬时能量密度谱和边际谱;最后,通过复合材料结构的损伤实验,分别对损伤前后的结构检测信号进行HHT变换,提取信号的能量参数和时间参数,对比分析证明HHT能有效提取损伤前后信号的能量衰减和时间延迟信息,为下一步进行损伤程度和位置的识别提供了数据依据。     

基于广义S变换的信号提取与抑噪

S变换结合了短时傅里叶变换和小波变换的优点,是非平稳信号时频分析的有力工具.为了提高S变换在应用中的实用性和灵活性,该文将S变换改造成时频分辨率可调的广义S变换.广义S变换具有多分辨率特性,利用其高质量的时频分布,在时频域中设计了两种时频滤波器.前者用来实现非平稳信号中特定信号分量的提取,也可滤除处于特定时频平面中的噪声;后者直接应用广义S变换的时频谱实现,用于含高斯白噪声信号的滤波,达到了突出有效信号和压制噪声的效果.几种信号模型的仿真试验显示了它们在信号提取和抑制噪声中应用的有效性.     

基于MATLAB的DTMF技术计算机模拟

主要阐述了DTMF编码的原理以及通过MATLAB产生DTMF信号的方法,并对Goertzel算法和快速傅里叶变换FFT算法提取的频谱进行了分析比较,设计了两种算法的MATLAB程序.利用Goertzel算法对输入的DTMF信号提取频谱信息,从而对输入信号进行检测、解码.     

基于S变换的罗音信号检测算法

呼吸音中的罗音信号随机性强,变异性大,同时又蕴含了丰富的疾病信息.为从呼吸音中有效地检测出罗音,文中引入S变换,提出了一种基于S变换的罗音信号检测算法.首先从呼吸音信号S变换的时频谱图中提取罗音的时频特征,降维后采用局部峰值判别法检测罗音.实验结果表明,该算法的罗音信号检测正确率达93.70％,检测性能优于其他算法,说明该检测算法是有效的.     

S变换在滚动轴承故障诊断上的应用

为了研究滚动轴承信号的非平稳特征,应用时频分析技术是一种较好的选择．研究了S变换,该方法是将短时傅里叶变换同小波变换结合起来发展的一种新算法．对多种时频分析方法进行了比较,得出S变换优于其他方法的一些特点,提出基于S变换的滚动轴承信号瞬态特征检测方法．结果表明,S变换能够以较高时频分辨率表示轴承振动中的非平稳特征,能反映出信号时频谱真实的物理意义,并且计算速度快．诊断结果验证了该方法可以用于滚动轴承的故障诊断．     

激光功率密度参数对激光超声信号影响的研究

在激光超声缺陷检测中,经过数据采集系统所采集到的激光超声信号幅值一般都很小,为了提高激光超声信号的幅值我们一般会对采集到的信号进行去噪处理或者改变脉冲激光相关因素从而提高实验的检测精度。通过实验室搭建好的激光超声缺陷检测实验平台,研究了在改变光斑大小从而改变激光功率密度的情况下,对激光超声信号特性的影响;分析了激光超声信号的频谱特性并对频谱分量进行统计。实验得出激光功率密度的改变不仅影响到激发机制,还对激光超声信号的幅值及其信号的频谱成分有影响。     

弱信号检测与处理技术发展研究

弱信号检测技术是信号处理的重要组成部分。本文首先介绍了弱信号检测的实质;随后对时域弱信号检测技术做了介绍,重点阐述了锁定放大的检测原理和应用。接着介绍了频域以及时频分析的弱信号检测方法,并对其中的小波分析与短时傅里叶变换进行了分析;最后对近年兴起的非线性检测理论做了简要介绍并展望了未来的发展趋势。     

用衍射光路分析傅利叶变换的物理意义

用惠更斯一菲涅耳原理，单缝夫琅和费衍射分析了傅利叶变换的物理意义。讨论了光学得出的频谱图和傅利叶变换频谱图的相同之处和不同之处，并得出它们的横，纵坐标各差一个系数的结论。并且分析了时间信号和空间信号的差别，以及频谱图的物理意义。     

基于Haar小波变换的直扩信号参数盲估计

为解决低信噪比下直扩信号的参数估计问题,提出了一种基于H aar小波变换实现直扩信号伪码(PC码)速率和符号周期盲估计的新型算法。阐述了小波变换表征和检测直扩信号相位瞬变的原理,给出了直扩信号小波变换的具体形式。通过对直扩信号小波变换频谱特征的具体推导,详细论述了通过小波变换提取这两个参数的算法原理和具体步骤。仿真实验表明,在码元数为400及扩频因子为63的参数条件下,该文所提出的伪码速率和符号周期估计算法可至少工作在-18 dB和-14 dB的低信噪比下,且其性能优于某些典型的算法。     

快速付里叶算法在信号实时处理中的应用

借助快速付里叶变换,对信号进行实时处理,实现了经颅多谱勒超声检测仪的频谱分析。     

随机信号的非线性变换及其频谱特性的分析

本文介绍和分析平稳随机信号的非线性变换及其频谱关系。对于输入信号为高斯平稳随机过程的情况,讨论无记忆非线性系统及一类有限记忆非线性系统的响应以及经过非线性变换后的频谱特性,并详细分析非线性系统函数的特性和使用条件。另外,也对某些非高斯平稳随机信号的非线性变换及其频谱特性进行了分析。指出非线性变换对随机信号具有白化作用并给出频谱带宽的关系。最后,采用本文讨论的方法给出几组实际模拟的结果。