基于小波包的变换域通信系统窄带干扰抑制技术

为了使变换域通信系统(TDCS)能够对窄带干扰频率进行精确定位,提高生成的基函数的频带利用率,提出了一种基于小波包变换的基函数生成方法.该方法采用树结构算法对信号进行分解,准确判断出窄带干扰的频率位置,改善了有用频带被过多剔除的情况.仿真结果表明,采用该方法的变换域通信系统比采用其他方法的变换域通信系统具有更强的干扰抑制能力和更好的自适应性.     

基于 RIE 的自适应窄带干扰抑制算法

针对直接序列扩频(direct sequence spread spectrum,DSSS)通信系统中窄带干扰(narrow-band interference,NBI)抑制问题,将窄带干扰存在性识别技术(recognition of interference existence,RIE)和变换域窄带干扰抑制算法相结合,提出了一种自适应窄带干扰抑制算法.该算法能根据接收到的信号,利用基于能限因子的RIE算法判断接收信号中是否含有窄带干扰信号,从而决定是否需要对其进行干扰抑制处理.理论分析表明,当接收信号中不合窄带干扰或干扰信号较小时,既可减少由于窄带干扰抑制算法对有用信号造成的损伤,提高误码率性能,又能降低系统处理的复杂度.仿真结果表明,自适应窄带干扰抑制方案抑制干扰误码率性能明显优于非自适应窄带干扰抑制方案.     

重叠变换在扩频通信系统抗干扰中的应用

为了抑制扩频通信系统中的窄带干扰,提出了利用重叠变换（LT）进行变换域抗干扰处理,重叠变换的基函数长度可为子带数的偶数倍,对给定的滤波器带宽,重叠变换由于对输入信号进行重叠处理,故具有比块变换（BT）更大的阻带衰减性能,首先把接收信号映射到重叠变换域,然后进行变换域滤波,系统的性能由比特错误率（BER）来衡量,结果表明,该系统的BER特性远优于块变换,并且系统性能不随干扰频率和干扰带度的变化而改变,易于实时实现。     

分数阶傅立叶变换的若干问题

傅立叶变换所处理的是频率不随时间变化的平稳信号，因而在时频平面时间轴与频率轴相互垂直，即傅立叶变换是从时间域旋转π／2到频率域。分数阶傅立叶变换（FRFT：Fractional Fouricer Transformns）是傅立叶变换的广义形式，它揭示信号从时间域到频率域变化过程信号所呈现的特征，即从时间域和频率域同时表示信号旋转π／2的分数倍时的信号特征。阐明了分数阶傅立叶变换的由来、两种定义形式及主要性质；推导了分数阶傅立叶变换和瑞敦－魏格纳（RadonWigner）变换的关系；分析了分数阶傅立叶变换的光学实现系统的组成和原理；比较了现有的计算分数阶傅立叶变换的方法，最后介绍了分数阶傅立叶域的滤波问题。     

小波变换用于Wigner—Ville分布交叉项的抑制

基于Wingner-Ville分布良好的时频性质，针对它的交叉项的高频振荡特性，利用二维线量积小波对信号的Wigner-Ville分布进行分解，用低频系数重构时频图，使交叉项干扰受到抑制，并就以4个斯包络正弦信号和Wigner-Ville分布为例，用双正交小波作分解和重构说明了交叉项抑制的方法和过程。数值计算表明，该方法对交叉项的抑制优于伪Wigenr-Ville分布。     

基于FFT的直扩系统中窄带干扰抑制技术研究与实现

针对直接序列扩频系统中窄带干扰问题,介绍了基于FFT的干扰抑制算法.根据直接序列扩频信号与窄带干扰信号在频域能量分布不同这一特性,利用快速傅立叶变换实现窄带干扰信号的实时检测和抑制.采用VHDL硬件描述语言对算法进行基于FPGA实现的可综合的描述.最后在硬件测试平台上进行性能测试,结果表明设计能有效抑制直接序列扩频系统中的窄带干扰.     

论局域波法中瞬时频率分析

在工程实践大量非平稳信号中，瞬时频率是这类时变信号的一个重要参数．指出了关于瞬时频率的传统定义存在的不足，同时在信号进行局域波分解的基础上，对非平稳信号的瞬时频率进行估计，给出了相应的计算公式，并通过仿真试验验证了其可行性和有效性．     

基于时频分析的GNSS连续波干扰检测

GNSS(Global Navigation Satellite System)信号在传播的过程中会受到各种连续波的干扰,以至于接收机很难根据GNSS信号进行准确的导航和定位。GNSS接收机接收到的信号是近平稳或者非平稳的,其统计量是时变函数。因此只了解信号在时域或频域的全局特性是远远不够的,还需要知道信号频谱随时间变化的情况。为了分析和处理非平稳信号,文章引入了时频分析的方法,利用其可以同时描述信号在时间和频率的能量密度和强度;通过短时傅里叶变换和Wigner-Ville分布分别处理被连续波干扰的GNSS信号,它们都能够捕获GNSS信号中连续波干扰的频率,再通过滤波器滤除连续波的干扰;利用Wigner-Ville分布和短时傅里叶变换,通过Matlab仿真分别检测GNSS信号中连续波干扰的频率,并比较两者性能的差异。     

非平稳信号的频率—切变分布

广义时频表示存在着时频分辩率与交叉干扰不能兼顾的矛盾，本文提出了一种频率－切变域的非平稳信号表示方法，分析了几种典型信号的频率切变分布并给出了计算结果。对多元正弦有线性调频信号的数值计算表明，这种新的信号表示与Ｗｉｇｎｅｒ分布相比不仅能够大大压低产叉干扰，而且能够在频率切变平面分离多元信号，因而适合于多元信号的检测和识别。     

基于BTFD-Hough变换的多Chirp成分信号的检测与参数估计

由于双线性时频分布(BTFD)对多个Chirp成分信号的时频表示存在交叉项干扰，因而在低信噪比情况下直接在时频平面难于进行检测和参数估计．该文提出了将信号的双线性时频分布作为图像，利用Hough变换检测图像中直线的原理，将多Chirp成分信号的检测与参数估计转换为在参数空间寻找局部极大值及其坐标的问题，可以使得检测和参数估计一并完成．仿真实验表明，该方法不仅能够有效地检测多Chirp成分信号并估计其参数，而且有较高的抗噪声性能，并能起到抑制与信号自项重叠的交叉项干扰的作用．     

基于小波变换的超声多普勒血流信号的分析

超声多普勒血流信号的时—频分布可以作为诊断血管疾病的重要依据,由于多普勒血流信号是窄带且非平稳的,传统的短时傅立叶变换方法进行分析时容易产生较大的误差,小波变换具有多分辨率的特点,其时间—频率窗可以自动调节,能较精确地实现对非平稳信号的分析,通过对模拟的超声多普勒血流信号的分析表明,小波变换可以为超声多普勒信号的分析提供一个有效的方法·     

采用Dopplerlet基函数的时频信号表示

为克服时频关系为线性的基函数的不足 ,提出了一种新的时频信号表示—— Dopplerlet变换。对其物理机制的分析表明 :该变换实质上是对信号的时频能量分布进行非线性分割 ,而以线性分割为特征的 Fourier变换、短时 Fourier变换 (包括 Gabor变换 )、小波变换、chirplet变换则均是Dopplerlet变换在其参数取特定值时的特例。采用自适应匹配投影分解法搜索出一组与信号分量最佳匹配的 Doppler-let基函数 ,据此可用尽可能少的波形重构原信号。文中还提出了时间和频率分辨率均达到理论值极限的“伪时频分布”的概念。     

小波变换用于Wigner-Ville分布交叉项的抑制

基于 Wingner- Ville分布良好的时频性质 ,针对它的交叉项的高频振荡特性 ,利用二维张量积小波对信号的 Wigner- Ville分布进行分解 ,用低频系数重构时频图 ,使交叉项干扰受到抑制 ,并就以 4个高斯包络正弦信号和 Wigner- Ville分布为例 ,用双正交小波作分解和重构说明了交叉项抑制的方法和过程 .数值计算表明 ,该方法对交叉项的抑制优于伪 Wigner- Ville分布     

心音信号的时频分析

首先对几种典型信号的计算结果进行了分析，并比较研究了短时傅里叶变换和连续小波变换在心音信号时频分析方面的性能差异．指出了应用这２种方法应该注意的问题，并对一例正常和一例非正常的心音信号的时频分析进行了讨论     

时频分析方法在机器故障诊断中的应用

阐述了短时傅氏分析、Ｗｉｇｎｅｒ分布及小波分析等时频分析方法和特点；对间隙非线性机械系统振动信号进行了小波分析，发现了间隙非线性机械系统振动信号在小波分解中的状态特征，应有和时频分析方法对ＭＣＮＣ８２数控磨床进行了故障诊断，结果表明时频 分析方法对非线性机械系统的故障诊断比较有效。     

小波变换与Fourier变换的关系

从对Fourier变换的分析揭示出小波变换是数学本身发展的必然;从Fourier分析的局限性,讨论小波变换的变焦距特性;从Fourier变换的固定基给出小波变换基的选取原则,从而得出小波变换是Fourier变换的继承和发展。     

时频变换工具--小波变换及其工程应用

从数学角度介绍傅立叶变换、短时傅立叶变换的特点和工程应用中的不足，进而阐述小波变换的基本原理、小波函数的选取方法及在工程中的一般应用。     

基于Wigner-Ville分布的移动机器人语音定位中时延估计方法

在移动机器人语音交互中,时延估计算法的精度是影响语音定位精度的关键因素。针对在强噪声情况下,基于时延估计原理进行语音定位的精度较低的问题,提出基于维格纳 威利分布(Wigner-Ville distribution, WVD)的一次与二次相关时延估计算法。在强随机噪声环境条件下,信号间的相关计算会加大侧峰的峰值,极大程度地干扰对主峰峰值的搜索,无法准确估计时延,进而影响语音定位效果。为了减小侧峰的影响,进一步对相关峰值加窗处理。但加窗虽减小了侧峰的干扰,却导致主峰宽度变大且变化趋势平坦,也会影响时延估计精度,因此,需选择希尔伯特变换对峰值锐化处理。仿真实验研究了各算法的估计情况与时延估计的均方根误差,实验结果表明,所提出算法相比其他几种算法对时延估计性能更高。此外,实际场景实验验证了该算法的抗噪声性能。     

结构时变模态参数辨识的时频分析方法

应用线性和二次时频变换方法，即短时傅里叶变换和魏格纳—维尔分布，进行了时变结构模态参数的辨识．通过对刚度突变和刚度连续变化的单自由度系统时变参数辨识的仿真，论述了两种时频辨识方法的特点．仿真结果表明，时频变换辨识方法是辨识时变模态参数的有效工具，而且魏格纳—维尔分布二次时频表示能得到比基于短时傅里叶变换的谱图更好的辨识结果．     

时频表达在心音研究中的应用

心音是一种非平稳信号,用时频分析方法可以获得这种信号的一些重要的特征,为此提出了不同时频表达在心音研究中的几个性能指标：频谱的聚集度,时间包络的覆盖率、均方误差和规则性.基于这些指标比较了心音信号的短时傅立叶变换、连续小波变换、S变换、Wigner-Ville分布等时频表达的性能,并给出了具体应用的例子．