动平衡信号的时频分析方法研究

针对动平衡信号面向去重平衡机应用时存在的非线性、非平稳性以及实时性,本文在分析硬支撑动平衡理论的基础上,以联合时频分析方法对标准工件进行加重获得的动平衡信号为研究对象,分别用短时傅立叶变换(STFT)、Wigner-Ville分布(WVD)、小波变换和Hilbert-Huang变换(HHT)对动平衡信号进行时频分析。仿真结果表明,STFT是基于窗函数变换的分析方法,对信号局部分析能力不足且分析精度不高;WVD虽然具有好的时频聚集性,但对多分量信号存在交叉干扰项;小波变换局部分析能力强且分析精度高,但涉及小波基的选择,对非平稳信号不具有实时性;HHT可根据信号的局部时变特征对其进行自适应分解,最终给出信号的时频谱和幅值谱,能够准确描述动平衡信号的特征,具有很高的时频分辨率和时频聚集性。     

时频分析技术在地质薄层识别中的应用

时频分析是分析非平稳信号的有效方法,将一维的时域信号和频域信号映射到二维时频平面上,获得信号的时频分布,清晰地描述了信号频率随时问变化的关系。通过模拟信号的广义S变换,分析信号的时频分布特征,并建立正演模型,运用广义S变换提取正演模型的单频剖面。利用基于广义S变换的时频分析方法,提取某工程项目实际地震资料的单频剖面,从而有效识别地质薄层。     

S变换时频分析在隧道岩溶地震勘探解释中的应用

介绍了短时傅立叶变换、小波变换和S变换的优缺点及其彼此间的相互关系。详述了S变换的概念及性质,认为S变换方法具有良好的自适应性和时频分辨率,能提供高质量的时频谱信息。将S变换时频分析用于宜万铁路隧道地震映像法数据解释。结果表明,S变换时频剖面上的溶洞异常显示比时间剖面更为清晰,在推断岩溶的分布位置、大小、埋藏深度等方面具有良好效果。S变换方法有助于提高地震数据解释的精度和准确性。     

基于小波包变换的电力系统谐波电流检测

针对常规快速傅立叶变换无法检测非整数次谐波,以及改进的加窗插值快速傅立叶变换运用困难,采用小波、小波包变换对电网信号中的谐波进行检测分析。小波包变换建立在二进小波变换基础上,可以实现对信号的均匀划分,能够更好地提取信号的时频特性。仿真结果证明,较之傅立叶变换和小波变换,小波包变换对电网信号中谐波的幅度、频率的估计具有更高的精度。     

结构地震反应记录HHT分析

利用HHT(Hilbert-Huang Transform)方法研究了结构地震反应记录的时频特性及结构动力特性.首先简单回顾了一种新的非平稳信号处理方法-HHT,然后介绍了一座7层钢筋混凝土框架结构及其强震观测台阵概况,最后利用HHT分析了结构在3次地震中的反应记录,得到了记录的时频幅值三维分布和边际谱,并将边际谱和傅立叶谱进行了对比,识别了结构自振频率.研究结果表明,对结构地震反应记录而言,可以使用HHT方法分析得到记录能量集中分布的频段与时间范围;HHT给出的边际谱与傅立叶谱相比,在低频部分幅值要大于傅立叶谱,而在高频部分幅值要小于傅立叶谱,且边际谱比傅立叶谱更为平滑;利用结构地震反应记录识别的自振频率比环境振动测试结果要小.     

基于时频分析的LFM信号检测与参数估计

基于Radon Wigner变换、分数阶Fourier变换与时频分布的关系,利用其对线性调频(linearityfrquencymodulation,LFM)信号良好的时频聚集性,通过计算Radon Wigner变换或分数阶Fourier变换,对线性调频信号LFM信号进行检测和参数估计。理论分析和计算机仿真证明:2种方法对于LFM信号的分析好于Wigner Ville变换等常用的时频变换。     

基于改进EMD算法的跳频信号参数估计

针对短时傅立叶变换时频分辨率不能同时很高,小波变换运算时间偏长,抗噪性差,Wigner-Ville变换及其改进方法受交叉项影响等问题,提出了一种基于希尔伯特-黄(HHT,Hilbert-Huang Transformation)算法的跳频信号参数估计.该方法的分解是自适应的,计算出的瞬时频率有很高的时间分辨率和较高频率分辨率.对于HHT算法中出现的虚假分量和端点效应问题,通过互相关方法来消除虚假分量,镜像闭合延拓方法去除端点效应.仿真结果表明该方法能很好解决上述两个问题.     

一种性能优越的二次时频分布

提出了一种新型的性能优越的二次时频分布核。通过对步进频率信号以及点频信号的时频分析处理,可以看到,这种核的时频分布比较于魏格纳分布以及Braham Barkat提出的分布,能更好地抑制交叉项;同时,这种核的频域分辨率与BD方法相当,而在时域上的分辨率则比它要更好。     

地震动的Hilbert-Huang变换与传统分析方法比较

地震动是一种典型的时序非平稳信号,采用Hilbert-Huang变换（HHT）对其进行分析较传统分析方法有着天然的优越性。文章在介绍HHT基本原理的基础上,比较了HHT与Fourier变换在适用条件、时间分辨率和谱分析结果上的差异,以及HHT与小波变换在基底、重构误差、时频分辨率和谱分析结果上的不同。分析结果表明,HHT是对以Fourier变换为基础的线性和稳态谱分析的一个重大突破,它较传统的信号分析方法更加适合地震动的处理与分析。     

基于相位核的时频信号分析

提出了一种相位核时频分布,将自主项与交叉项在时频平面上分离,并且保持了高度的时－频分辨率,便于分析信号的时频结构特征;同时这种时频分布又满足一些时频分布性质,有利于进一步的应用．针对离散时间、频率时频分布与连续时间、频率时频分布的不同之处,给出了离散化相位核时频分布的计算方法,讨论了附加其他时频分布特性的相位核时频分布．     

Chirp-Rate Resolution of Fractional Fourier Transform in Multi-component LFM Signal

Distinguishing close chirp-rates of different linear frequency modulation (LFM) signals under concentrated and complicated signal environment was studied. Firstly, detection and parameter estimation of multi-component LFM signal were used by discrete fast fractional Fourier transform (FrFT). Then the expression of chirp-rate resolution in fractional Fourier domain (FrFD) was deduced from discrete normalize time-frequency distribution, when multi-component LFM signal had only one center frequency. Furthermore, the detail influence of the sampling time, sampling frequency and chirp-rate upon the resolution was analyzed by partial differential equation. Simulation results and analysis indicate that increasing the sampling time can enhance the resolution, but the influence of the sampling frequency can be omitted. What’s more, in multi-component LFM signal, the chirp-rate resolution of FrFT is no less than a minimal value, and it mainly dependent on the biggest value of chirp-rates, with which it has an approximately positive exponential relationship.     

基于S变换的无线电引信信号分析

为了更好地揭示无线电引信的信号特征,文中引进S变换对信号进行时频分析,并通过对典型的跳频信号、连续波多普勒信号进行时间、频率等特征参数的仿真分析,结果表明相比于短时Fourier变换和小波变换,S变换在时域、频域和能量域都能精细地揭示信号的特征,为无线电引信信号分析提供了一个良好的时频分析手段,也为引信采取最优的信号处理方法提供依据.     

Adaptive Short-Time Fractional Fourier Transform Based on Minimum Information Entropy

Traditional short-time fractional Fourier transform(STFrFT) has a single and fixed window function, which can not be adjusted adaptively according to the characteristics of frequency and frequency change rate. In order to overcome the shortcomings, the STFrFT method with adaptive window function is proposed. In this method, the window function of STFrFT is adaptively adjusted by establishing a library containing multiple window functions and taking the minimum information entropy as the criterion, so as to obtain a time-frequency distribution that better matches the desired signal. This method takes into account the time-frequency resolution characteristics of STFrFT and the excellent characteristics of adaptive adjustment to window function, improves the time-frequency aggregation on the basis of eliminating cross term interference,and provides a new tool for improving the time-frequency analysis ability of complex modulated signals.     

基于线性正则变换的时频信号分离方法

时频信号分析是当今信号处理领域研究的一个热点问题,各种时频分布函数得到了广泛的研究和应用。线性正则变换是一种重要的时频分析工具。文中研究了线性正则变换与传统时频分布函数的关系;并基于这些关系,提出了一种新的时频信号分离方法,能够把在时频面上互不重叠、但在时域和频域均存在较强耦合的多分量合成信号有效地分离。仿真实例表明了该方法的正确性和实用性。     

时频分布与FRFT在环境激励下模态参数辨识中的应用

将时频分析方法和分数阶傅里叶变换(FRFT)方法相结合,在环境激励下进行模态参数辨识,可弥补单纯时域或频域方法的不足.将时频分布中的Gabor展开用于识别系统固有频率和阻尼比,各通道响应信号的自相关函数在一定程度上可以减小噪声干扰,增强信号的能量分布,有助于参数的识别.利用FRFT,根据信号在时频面内的旋转角度和脉冲峰值出现的位置可估计激励信号.通过对一个三自由度振动系统仿真结果说明,将FRFT与时频分布的Gabor展开相结合,可以很好地从响应信号中辨识出模态参数和激励信号,为辨识环境激励下的系统模态参数提供了很好的途径.     

基于小波变换的大地电磁信号去噪研究

大地电磁信号具有非线性、非平稳、非最小相位特征,是一种典型的非平稳随机信号,传统傅里叶变换来对其去噪效果不是很理想。小波变换具有良好的时域分析和多分辨分析特性,用来处理非平稳随机信号可以获得更多有价值的信息,因此小波变换成为大地电磁信号的有效的去噪处理方法之一。本文基于小波变换的理论研究,研究了它在大地电磁信号去噪处理中的应用。研究表明,在大地电磁信号去噪中小波变换对于各种噪声的压制是非常有效的。     

小波变换在瞬态信号检测中的应用

阐述了利用小波变换（ＷＴ）进行信号瞬态检测的原理。众所周知。短时Ｆｏｕｒｉｅｒ变换（ＳＴＦＴ）的时频分辨率固定不变,因此,其应用受到一定限制。小波变换的特点是将一维时域信号映射到时频域上,且其时频分辨率是变化的,这在信号检测中上有较强的优势。本文给出了计算机分析结果。     

一种混合网台跳频参数盲估计算法

针对低信噪比（SNR）和复杂电磁环境条件下跳频参数估计精度低及算法复杂度高的问题,提出了一种短时傅里叶变换（STFT）和平滑伪魏格纳分布（SPWVD）的组合时频分析方法.该算法首先利用STFT将天线接收信号变换到时频域,并对时频信号进行自适应降噪处理;通过自适应聚类算法进行频率的精估计;提取时频信息并剔除各类干扰,再通过网台分选后得到各类网台跳时粗估计;最后采用SPWVD及修正后的截断门限进行跳变时刻的精估计.仿真结果表明,该算法在混合网台和低SNR条件下,跳频参数估计精度较高,算法复杂度较低,有效解决了实际跳频通信系统存在频率转换时间条件下的参数估计问题.