微弱正弦信号参数估计算法研究

该文提出了一种强噪声背景下微弱正弦信号频率、幅值与相位三个参数的估计算法.根据离散小波变换,对强噪声背景下采样序列进行预处理,构造N+2个新的序列.对该序列实施离散傅里叶变换,结合序列的构造方式得到了正弦信号频率,相位和幅值的估计算法.仿真实验表明,在不同类型的噪声背景下,该算法具有较高的估计精度与较强的鲁棒性.     

基于小波降噪的稀疏傅里叶变换时延估计

稀疏傅里叶变换时延估计具有较低的运算时间复杂度,但在低信噪比时无法准确估计出时延.针对稀疏傅里叶变换时延估计在噪声干扰下时延估计精度下降的缺点,提出了基于小波降噪的稀疏傅里叶变换时延估计算法.算法利用小波降噪方法处理接收到的信号,再对降噪后的信号进行稀疏傅里叶变换广义相关,通过检测相关函数的谱峰得到估算的时延值.实验仿真以及对实测数据的验证均表明,在低信噪比条件下,基于小波降噪的稀疏傅里叶变换时延估计算法在保证数据高处理速度的同时,具有较好的抗噪性以及较高的时延估值精确度.     

基于加窗插值FFT和APFFT的谐波检测算法

研究加窗插值傅里叶变换(加窗插值FFT)和全相位傅里叶变换(APFFT)在电网谐波分析中的应用.详细分析了频谱泄漏效应对测最精度的影响.通过数值模拟,发现加窗插值FFT对信号的幅值和频率的检测精度很高,但对相位的检测还存在着比较大的误差,而APFFT具有相位不变性的特征,能精确地提取相位信号.将加窗捅值FFT用于幅值、频率的检测,将APFFT用于相位的检测,通过试验仿真运行表明,以上的分析结果,电网谐波的频率、幅度、相位精度都很高,达到了国家标准.     

基于FFT和黄金分割的快速DOA估计

针对多重信号分类(MUSIC)算法中的谱峰搜索模块计算量过于庞大,导致工程实践中常常需要牺牲测向精度换取测向实时性的问题,提出一种结合快速傅里叶变换(FFT)和黄金分割法的快速波达角(DOA)估计算法.所提算法首先对协方差矩阵特征分解得到的噪声向量阵取快速傅里叶变换来粗略估波达角方向,然后,用黄金分割法在预估角度范围内对伪谱函数迭代求极值实现DOA的精确估计.理论分析和仿真结果表明,改进算法极大降低了运算复杂度和算法执行时间,且相比以1 °为扫描步进的经典MUSIC算法,测向精度有一定的提升,在多信号共存、低信噪比环境下,测向稳定性良好.改进算法可取代经典MUSIC算法中的谱峰搜索模块,在降低MUSIC算法复杂度的同时实现高精度实时测向,具有较好的实用价值.     

基于FFT和DTFT的指数衰减复正弦信号参数估计算法

针对加性高斯白噪声环境中指数衰减复正弦信号频率和衰减因子的估计问题,提出一种结合FFT和DTFT的离散三谱线插值算法。在利用FFT进行频率粗估计基础上,再利用FFT幅度最大谱线及其左右两侧任意相等位置处的DTFT辅助谱线进行频率和衰减因子精估计,并通过迭代提高算法性能。仿真结果表明,当辅助谱线距离幅度最大谱线位置的绝对值小于0.5时,信号实际频率位于FFT两条谱线之间任意位置,算法性能均接近克拉美罗下界,参数估计精度高于同类算法。     

一种基于DFT的次优高精度频率估计算法与实现

在快速傅里叶变换(FFT)粗估计的基础上,通过曲线拟合,得到一种实现简单的次优高精度频率估计算法。现有的精确估计算法多采用FFT输出的幅度信息,或是FFT的复数输出进行精确估计。本文提出了利用幅度平方信息做精确估计的算法,有效地简化了运算复杂度,实现结构简单。通过仿真验证了本算法在低信噪比下也具有较高的估计精度。     

基于自相关的宽范围高精度频偏估计算法

基于自相关函数的载波频偏估计算法存在捕获范围与估计精度相矛盾的问题.针对该问题,采取新的相位展开措施,对观测信号自相关函数做快速傅里叶变换以粗估频偏,利用该频偏对高延时自相关函数值进行相位展开,对频偏估计结果求均值.该算法在保持较高估计精度的同时将估计范围扩大到1/2MT.仿真实验结果证明了该算法的有效性.     

多速率STFT超宽带信号瞬时频率估计研究

提出多速率短时傅里叶变换(Multi Rate Short Time Fourier Transform,MR-STFT)瞬时频率估计算法,提高了超宽带信号瞬时频率估计精度;该方法将多速率信号处理算法与短时傅里叶变换(STFT)技术相结合,兼顾采样频率和被测频率,将宽频范围进行分段采样,对分段处理结果进行拟合,构成多速率STFT算法,实现超宽带信号瞬时频率的高精度测量;通过对仿真信号和实测信号进行处理,研究了方法的可行性和频率估计精度,结果表明MR-STFT算法较大提高了超宽带信号瞬时频率估计精度,尤其对低信噪比的超宽带信号效果显著。     

基于SFFT的宽带信号互谱法测向算法

在无线电频谱监测中,随着数据采集能力和采样频率的不断提高,对算法的时效性提出了更高要求。对于宽带信号测向系统,提出基于稀疏快速傅里叶变换的互谱法相位测量算法,该算法利用信号频域的稀疏特性,通过频谱重排、滤波、降采样和估值,能快速计算出频谱中K（信号稀疏度）个拥有最大值的傅里叶系数。利用这K个大值点计算平均时延,在保证与传统快速傅里叶变换有相同精度的同时,降低算法的时间复杂度。分析表明,该算法的时间复杂度与信号稀疏度K呈亚线性关系。该方法提高了算法效率。仿真分析对比了基于稀疏快速傅里叶变换的互谱法和基于快速傅里叶变换的互谱法的误差,表明了该算法的有效性。     

FMCW微波液位测量的快速频率估计算法

在FMCW(调频连续波)微波液位测量系统中,回波差拍正弦信号的频率检测是实现距离测量的关键.本文比较了基于离散傅里叶变换的正弦信号频率估计方法:矩形窗比值公式法和能量重心校正法,并分析了这两种算法在频率估计中各自存在的问题,通过分析噪声对频率测量的影响并结合两者的优势,提出一种基于FFT的快速频率估计算法,实验结果表明该方法的测量精度高,计算量小,具有实现简单、快速实时等特点.     

阵列互耦误差FIR校正滤波器设计与FPGA实现

针对传统型FIR滤波器在高阶条件下运算速度变慢与耗费资源增多这一问题，提出一种基于分段卷积的高速高阶FIR滤波器设计方法，通过在频域并行处理的方式实现了数据的快速处理。首先，确定滤波器的设计阶数M并将其作为基准序列长度，对输入的数字信号进行M周期延时；然后，将原序列与延时序列分别作快速傅里叶变换（FFT）；其次，将变换后的频域结果分别与滤波器相乘后作快速傅里叶逆变换（IFFT）；最后，通过重叠保留的方法实现两路数据的拼接。理论分析与仿真测试表明，与基于查找表（LUT）的传统分布式方法相比，同等阶数下所提方法的寄存器资源节省了30%以上。在此基础上利用实验平台的实测数据进行验证，结果表明，与互耦误差校正前相比，校正后的幅度失配均方根小于1 dB，相位失配均方根小于0.1 rad，实验数据充分展示了该方法对互耦误差校正的有效性。     

目标运动参数快速估计新方法

提出了一种CW雷达目标运动参数测量的新方法,利用CW雷达目标回波信号构造出两个单一频率的正弦信号,每个正弦信号的频率正好与目标的一个运动参数成正比,基于FFT和细化频谱的Chirp-Z变换得到运动参数估计值。该方法与现有方法相比,既没有使用时频分析工具等耗时的处理,也没有进行参数迭代处理,因此,运算复杂度低,运算量小,同时避免了估计误差传递。仿真实验结果表明了该方法的正确性。     

Data acquisition in power systems and its digital processing for measurement and automation

This paper presents results of comparison of magnitude spectrum estimation of periodical signals by Discrete Fourier Transform (DFT) or Fast Fourier Transform (FFT) and special Finite Impulse Response (FIR) filters, with other methods of spectrum analysis, based on DFT/FFT and sample interpolation in time domain (resampling). All of compared methods use a preliminary accurate estimation of the actual power line frequency, so that a difference between them is determined only by intermediate sample processing, which eliminates leakage-related errors appearing because of desynchronization between signal and sample frequencies. Different aspects of real time application of the proposed method are also discussed.     

适用于GPS软件接收机的弱信号捕获方法

为了解决全球定位系统(GPS)软件接收机中弱信号捕获存在灵敏度和运算效率低的问题,提出了一种基于快速傅里叶变换(FFT)改进的差分相干累积算法。通过对去载波后的中频信号进行块累加处理,解决了相干积分时间的限制;根据FFT频移特性,采用多普勒圆周移位搜索替代频率补偿搜索,减少了FFT运算量;同时采用了不同的下变频,降低了频域分量间的损耗;对相干积分结果进行了差分相干累积,相对于传统的非相干累积,提高了信噪比。实验结果表明,该算法在-39dB的低信噪比环境下仍能捕获到所有微弱信号,具有较高的灵敏度和运算效率。     

频域抽取多维向量基快速傅里叶变换

给出了频域抽取(DIF)多维向量基快速傅里叶变换(FFT)算法。对多维频域信号的每一维,采用向量基2频域抽取法,导出了快速算法蝶形运算的一般形式。该FFT算法适合于维数为任意整数的情况,当维数为1时,算法退化为著名的频域抽取向量基2 FFT算法。为了便于编程实现,以频域抽取3维向量基FFT算法为例,给出了快速算法实现流程,该流程易于向任意整数维推广。计算量比较结果显示,频域抽取多维向量基FFT算法比多维分离式FFT算法计算量低。     

基于Matlab和Labview的电力系统谐波检测

快速傅里叶变换（FFT）在电力系统谐波检测中被广泛应用。由于电网频率的波动,很难做到严格意义上的同步采样,因而导致发生频谱泄漏与栅栏效应现象,造成较大的测量误差。本文从传统的FFT检测方法出发,深入研究了加汉宁窗并进行了插值运算的高精度算法。算例仿真时利用Labview中提供的Matlab节点,将两款软件进行有机结合,充分发挥各自的优点。精确检测出各次谐波频率、幅值和相位,并为进一步构建基于虚拟仪器的谐波检测系统打下基础。     

混合CORDIC在分裂基FFT中的应用

提出了一个基于CORDIC的分裂基FFT/IFFT处理器来计算2048/4096/8192点DFT。蝶形处理器的算术单元和旋转因子产生器采用CORDIC算法实现,所有的控制信号在片内产生。相比于存储旋转因子所需的ROM,CORDIC旋转因子所用ROM尺寸更小。与传统的FFT实现相比功耗减少了25%。     

Accuracy analysis of complex sinusoid amplitude and phase estimation by means of the interpolated discrete-time Fourier transform algorithm

In this paper the accuracy of the complex sinusoid amplitude and phase estimators provided by the Interpolated Weighted Discrete-Time Fourier Transform (IpWDTFT) algorithm is analyzed. It is shown that the use of the WDTFT spectral sample corresponding to the estimated sinusoid frequency allows to minimize the estimator asymptotic Mean Square Error (MSE) due to additive wideband noise. Also, the expression of the asymptotic expected sum-squared fitting error in the reconstruction of the complex sinusoid by means of the IpWDTFT algorithm is derived. All the derived expressions are verified through computer simulations.