低频成分的频谱校正

目前已经提出了多种频谱校正方法,但是将它们应用于低频成分时,其精度显著下降,这是由于模型忽略了实信号所包含的负频率的贡献.给出了一种考虑负频率贡献的显式校正新方法,它利用局部谱峰附近的3条谱线.采用351×180个仿真样本对提出的方法进行了考核.不同仿真样本所含低频成分的周期数(CiR)从1变化到8,步长为0.02;相位从0°变化到179°.步长为1°.考察了每个CiR的180个不同相位算例的最大误差.结果表明:1)就所考查的参数范围,校正频率的误差小于0.000 6△ω(△ω为快速傅立叶频率分辨率);2)幅值和相位误差上限不超过0.3%和0.3°;3)误差的大体趋势随CiR增加而下降,精度最高的条件仍然是整周期采样.     

基于变窗函数方法的频率检测技术研究

针对常用的频谱校正技术检测短记录信号时受负频谱的泄露干涉影响而难以应用这一技术瓶颈,提出了基于变窗函数方法的-套显式全新测频方法,并采用仿真手段对提出的方法进行研究、考核.结果表明,采用Rectangular窗、Hanning窗、Blanckman窗进行组合得出的3个频率计算公式测频绝对误差均在10r4倍频率分辨率数量级.并且运用该方法不用考虑被测信号中直流分量的影响,虽然当CiR小于0.5时误差随频率下降而增加,但这足以满足工程实践的需要.确认频率计算公式涉及到的奇点效应是引起误差变大的主要原因,只要适时调整分析样本数这一效应就能够得到很好地避免.     

极低频信号的一种离散频谱校正新方法

对于振动工程中常见的极低频、极短时、极高频(接近奈奎斯特频率)等极端频率信号,常用的离散频谱分析与校正方法存在较大误差.对极端频率信号的典型情形进行了分析,针对极端频率信号中的极低频信号,提出了一种计及负频率成分干涉影响的离散频谱校正新方法.该方法基于Blackman窗,利用局部谱峰附近的三条谱线,建立包含正负频率贡献的离散频谱校正模型,通过对模型的求解获得频率、幅值和相位校正公式.采用频段内扫描的方式对频谱校正公式进行了仿真验证,结果表明所提方法有效降低了负频率成分的干涉影响,对极低频信号的频率、幅值和相位校正有较高的精度.     

FFT幅相联合的快速高精度频率估计方法

快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform,FFT）常用于信号频率估计,采用填零的方法可降低幅度谱频率搜索间隔的量化误差,但是会使频率估计的计算量成倍增加。本文提出了一种FFT幅相联合的快速高精度频率估计算法,首先利用信号采样的频谱序列和尾首样本差确定幅度谱及峰值位置,然后由频谱序列在幅度谱峰值位置和信号采样的尾首样本差来确定频率搜索间隔的量化误差校正值。因此,所提方法同时利用了幅度谱峰值的位置信息与相位信息。分析结果表明,与仅基于幅度谱搜索的FFT算法相比,所提方法的计算复杂度更低,且定位精度更高。     

频谱分析中用于相位和频率校正的相位差校正法

提出了一种对连续时域信号分前后两段作傅里叶变换,利用其对应离散谱线的相位差校正出谱峰处的准确频率和相位的新校正方法——相位差校正法,通过窗谱函数的公式还可以校正其幅值,以解决离散频谱分析中由于谱峰谱线没有对正峰顶时所带来的较大误差。该方法原理简单,通用性好,运算速度快,校正精度高,可以在不知道窗谱函数表达式的情况下,直接用其相位差进行求解。仿真研究表明,对单频率成分的频率、相位、幅值进行校正,频率误差小于0.0002个频率分辨率,相位误差小于0.1 度,幅值误差小于0.02% 。     

密集频率数字信号的判定和校正方法

数字信号的频谱分析中,DFT只得到的频谱可以粗略确定实验信号各谐波频率,振幅和相位,单频谱谐波在其频率的某一邻域内的细化幅值频谱和相位频谱具有显著的特征,通过分析比较,单频率谐波细化频谱与矩形窗的频谱极其相似,依此为准绳,可以判定密集频率信号,进而通过待定谐波参数,选择合适的参数区间和步长组合循环计算,并用矩形窗频谱近似单频率谐波细化频谱的办法,则可以还原校正密集频率的谐波参数,校正精度略低于细化频谱对单频率谐波的计算结果,该方法可以较好的进行情况多变的多个密集频率频谱分析,越多的密集频谱,需要更大的计算量。     

加三角窗的频谱校正

频谱校正是抑制快速傅立叶变换的栅栏效应和频谱泄漏的有效方法,但是加三角窗的频谱校正尚无文献报导。针对三角窗,给出了两种频率校正方法。第一种方法利用主瓣内的最高和次高谱线,但是需要数值法求解非线性方程。第二种方法利用最高谱线左右两侧两条谱线,它存在显式解。利用单频实正弦的仿真信号对两种算法的频率、幅值和相位等恢复精度进行了考核。结果表明:1)两种方法都显著优于传统的简单谱线近似法;2)负频率的泄漏是影响精度的重要因素。     

频谱校正时谱线干涉的影响及判定方法

针对现代比例（内插）频谱校正法要求参与计算的两条谱线只包含单频率成分信号的特点，分析了包含有两个以上频率成分信号和负频率成分所产生的谱线干涉现象及由此带来的较大校正误差问题，推导并提出了离散频谱中谱干涉的相位和幅值综合判断方法以及校正的可信度，当可信度为１００％时，此离散谱峰为单频率成分，由此实现了单频率信号离散频谱的自动校正。仿真计算表明该方法简便易行、精度高     

离散频谱的能量重心校正法

针对离散频谱三点卷积幅值校正方法只能校正幅值,不能校正频率和相位的问题,从理论上推导了常用离散窗谱函数的能量重心就是坐标原点,由此得到了能量重心法校正频率和相位的公式。误差分析和仿真计算表明：与其它校正方法相比,此方法能对多段平均功率谱直接进行校正,算法简单,计算速度快,负频率成分和间隔较近的多频率成分产生的干涉现象所带来的误差对精度的影响小,校正方法适用于各种对称窗函数,解决了三点卷积幅值校正法不能校正信号频率和相位的缺点。在工程应用中,对噪声小的信号,推荐加Hanning窗n=1（三点卷积法）的方法进行校正,频率间隔大于等于4个频率分辨率的信号校正后的幅值误差小于1％,频率误差小于0.01个频率分辨率,相位误差小于5度,这种方法不适用于频率过于密集的分析场合或连续谱。     

对两个频率相近成分作频谱校正的非迭代形式研究

双频率模型(DFM)的频谱校正是否存在类似于单频率模型(CSM)的非迭代校正形式,以及相应的校正性能尚未见文献报道。作者分析了CSM存在简单校正公式的原因,给出了DFM加矩形窗的非迭代校正式,采用包含幅度相差10倍的DFM对校正式进行了仿真考核。研究结果表明:CSM存在简单校正式的原因在于窗谱函数可以分解为超越函数与有理分式的乘积,前者在相邻的离散谱线上绝对值相等;由这两个特性可建立DFM相对简单频谱校正关系,但是除了DFM加矩形窗的情形外,其它均涉及高于2次的多项式方程。仿真考核表明,给出的校正式对幅度强的成分的误差小于幅度弱者,并且当DFM频率间隔超过两个经典频率分别率时,最后采用CSM校正式。