任意分辨率的SSCA算法研究

提出当DFT点数不是2的整数次幂时,用AFT计算SSCA算法中的DFT得到信号循环谱,并对AFT中的乘法进行改进.借助实数乘法和实数加法运算量的换算系数,用加法次数作为衡量算法计算量的标准,给出改进的AFT和DFT、FFT的计算量的闭合表达式,并用它们分析SSCA算法的计算量.最后,利用AFT对SSCA算法进行实现和性能仿真.仿真和试验结果表明:根据不同的分辨率,采用FFT或AFT计算SSCA算法中的DFT,能以最小的运算量实现任意分辨率的SSCA算法.     

连续滑动窗的递推-Pruning-FFT算法

在信号谱线分析中,经常用到滑动窗的FFT计算,由于传统的FFT在N值较大和滑动步距较小时,计算量较大,在"实时"通信系统中难以实现,本文提出一种连续滑动窗的递推 PruningFFT算法,该算法充分利用了前窗的计算结果并将输入序列转换为一个输入端仅有少数非零点的特殊序列,不仅降低了计算量,而且提高了使用的灵活性和实时性。     

一种块递推实时FFT算法模块设计与实现

文中提出了一种基于FPGA-IP核的FFT算法硬件模块的设计方案,该方案采用四分块递推FFT算法,具有结构规范、递推性好、实时性强等特点,结合DSP对模块的数据输入和输出的软件控制,实现了一种硬件和软件相结合的实时FFT模块.对该模块性能进行测试,FFT模块运行稳定,输出的计算结果正确,与DSP软件实现的标准FFT算法程序库相比,文中的FFT模块实时性能提高了35倍,该模块已被用于实时信号处理系统中.     

噪声1/3倍频程计权声级算法

提出一种基于FFT谱分解进行噪声倍频程谱分析和插值法求计权声级的算法,以解决传统1/3倍频程谱分析和计权声级算法复杂且精度不高的问题.深入分析了基于FFT频谱求1/3倍频程谱、噪声频谱幅值还原成实际声压值和通过加窗FFT减少幅值误差的方法,研究了计权网络的插值应用方法,并对总声压级求取过程中的易错点进行了剖析.噪声分析试验结果验证了所提出的算法具有精度高、速度快等特性.     

一种改进的基于FFT Pruning算法的快速实现方法

针对文献[5]提出的FFT Pruning算法作了一些改进，得到了只计算FFT盯频谱中部分频点谱值的改进的快速实现方法．根据输入输出数据的结构特点，利用辅助矩阵和数据复制等手段，降低了FFT Pruning算法实现的复杂度，提高了FFT Pruning算法实现的灵活性．将改进后的FFT Pruning算法用C语言实现并在DSP集成开发环境CCS下的C5402 Device Simulator上运行．在相同条件下，再运行一般意义上的FFT算法和文献[5]中算法所对应的C程序、统计3种方法的运行时间并比较他们的效率．仿真结果表明：在相同的条件下，改进后的算法在快速准确地得到相关频谱值的同时，运算时间明显少于另外两种方法．同时，对输入输出端所取数据的长度也没有任何限制．     

快速傅里叶变换的FPGA实现

基于快速傅里叶变换(FFT)运算特点,提出了采用现场可编程门阵列(FPGA)实现高速实时FFT运算的设计方案.该方案技术上采用基4算法以及乒乓RAM的设计思路,较好地解决了溢出处理、双地址生成、整序和总体时序控制的问题,最终实现了在200μs时间内完成1024点的FFT运算,达到了高速实时运算的要求.     

基于改进码本模型的视频运动目标检测算法

针对经典码本模型对动态背景适应能力不足及更新算法效率不高的问题,提出了一种用快速冒泡排序和短时滑动窗口改进的码本模型。为了优化码本结构,提高活动码字首次匹配成功概率,设计了一种快速冒泡排序算法对模型码本中码字位置进行快速排序;为了实现像素的均值及偏差的快速跟踪,设计了一种短时滑动窗口算法对像素变化信息进行存储,解决了动态背景的模型自适应问题。实验表明,改进后的算法能够有效适应复杂环境下的背景变化,且具有良好的检测精度和实时性能。     

高斯噪声与窄带干扰同时抑制技术

为了抑制接收信号中的高斯噪声和窄带干扰,在进一步分析边带相关置换（SCR）算法的基础上,提出了一种新的高斯噪声和窄带干扰抑制算法——循环边带相关置换（CSCR）算法. CSCR算法将SCR思想引入循环谱相关理论中,利用循环谱相关可有效抑制高斯噪声的技术优势,在接收信号的谱相关密度函数中用相对于窄带干扰的边带对称值代替干扰值来重构期望信号,从而实现了高斯噪声和窄带干扰的同时抑制. 该算法对谱相关密度谱对称的调制方式均适用. 通过对2PSK信号的计算机仿真表明,循环边带相关置换算法可以有效抑制高斯噪声和窄带干扰.     

一种具有半波对称特性的电网谐波检测方法研究

针对一类电力系统的测试信号具有半波对称特性,提出了一种改进FFT算法.该算法在传统FFT算法的基础上省去了偶次谐波分量的计算,只分析奇次谐波,计算量是传统FFT的一半,大大提高了谐波的分析速度.在此基础上,为解决因非同步采样所导致的频率泄露问题,通过引入基于该改进算法的自适应频率跟踪流程,从而实现对这类电网谐波快速、精确的分析.MATLAB仿真结果表明,该算法响应速度快、实时性好、测量精度高,可有效地抑制电网频率和相位的突变影响,是一种工程实用方法.     

基于GPU的相关干涉仪算法实现

在短波中进行相关干涉仪测向,往往需要对众多信号逐一地进行相关和二维谱峰搜索运算,这在一般的通用计算平台很难保证算法的实时性。在对频域相关干涉仪测向算法进行研究的基础上,利用CUDA在GPU运算平台上将算法分为FFT运算、数据校正、相关运算和谱峰搜索4个模块,并采用CUDA库函数、优化矩阵乘法、规约算法和流技术实现其并行化处理,有效降低了算法耗时。在GTX680平台上测试,结果表明与采用IPP多核技术的CPU相比,具有较高的加速比。     

用特征正交分解的桥墩处水波动模拟

定义了随机向量过程的特征正交分解，推导了特征正交分解型谱表示法的模拟表达式，该算法可用FFT加速。结合桥墩基础处不同深度水质点波动速度和速度的功率谱密度矩阵仅具有一个独立特征值的特点，推导了随机波动模拟的简化计算公式，简化公式具有较高的计算效率。通过对一个实际桥梁桩基础不同深度处的水质点随机波动速度进行模拟，验证了所提方法的有效性。     

一种计算复杂度低收敛速度快的递推Capon谱估计算法

基于递推最小二乘方法实现对观测信号自相关矩阵的逆R-1L的估计,研究了一种计算复杂度低和收敛速度快的Capon谱估计算法。该算法避免了用Cholesky分解、奇异值分解、QR分解或目前文献中见到的其他方法所带来的Capon谱估计算法计算复杂的缺点。同时,在信号自相关矩阵条件数不好时,该算法仍然可以进行信号的谱估计。仿真结果表明,尽管该方法的谱估计分辨率不如修正协方差谱估计法,但是两者相差不多,该方法非常有利于谱估计算法的实时实现和实际应用,并且还可以实现Capon幅值估计。     

一种有效扩展二阶循环统计量的方法

鉴于循环统计量和根值MUSIC方法在阵列信号处理中的诸多优点,提出了一种新的循环统计量方法。该方法充分利用了循环相关函数和共扼循环相关函数,并且巧妙结合了根值MUSIC方法,可以有效地抑制平稳噪声和滤除与信号循环频率不同的干扰信号,同时减小了计算的复杂度。实验结果表明:该算法有效地扩展了阵列孔径,可以处理空间距离很近的非相关信号,具有很强的空间分辨能力。     

基于子空间的DS-UWB系统高分辨率低复杂度时延估计

研究了在室内多径衰落信道下直接序列超宽带(DS-UWB)系统的时间延迟估计问题,提出了一种基于子空间的高分辨率、低复杂度的时延估计方法。该方法将滑动相关输出的时间平均相关矩阵分解成信号和噪声子空间,然后用MUSIC谱计算,再通过最大值搜索获取时延估计。将滑动相关的时间分辨率与传统相关MUSIC方法的计算复杂度进行了对比。计算机仿真结果表明,在多径时延差接近一个切谱(Chip)周期情况下,新的算法能够有效分辨出多径时延,性能明显高于传统的滑动相关方法。     

雷达目标RCS数据压缩及重构硬件实现算法分析

为在硬件平台上实现雷达目标RCS数据压缩及重构,基于阈值离散傅里叶变换（TDFT）算法,采用基2FFT算法,在蝶形运算部分运用改进的ORDIC算法计算序列和旋转因子的复数乘法,从理论上分析了RCS数据压缩算法在硬件上实现的可能性,并通过Matlab软件仿真了算法硬件实现的全过程.仿真结果表明：所提算法的雷达目标RCS数据压缩及重构方法能在硬件上实现,对雷达目标RCS数据压缩及重构的硬件实现具有一定的参考价值.     

OFDM系统中的频偏估计和符号定时算法

为克服正交频分复用( OFDM)系统中同步偏差带来的符号间干扰和载波间干扰,提出了一种基于相关矩阵的频偏估计和符号定时算法.该算法通过求解相关矩阵的非对角元素的极值确定小数倍频偏;通过分析相关矩阵对角线上元素的大小可确定整数倍频偏;通过平移FFT窗口,满足定义函数最大可实现符号定时同步.仿真结果表明该算法具有较好的估计...     

基于Blankman-harris窗的加窗FFT插值修正算法

直接利用FFT进行电力系统谐波分析存在较大误差,加窗插值修正算法可以较好提高测量准确性.鉴于Blankman-harris窗在抑制频谱分析长范围泄漏方面具有很优良的性能,采用了双谱线插值修正的原理,推导了Blankman-harris窗双谱线插值修正公式,并利用MATLAB多项式逼近函数求出简洁实用的基于Blankman-harris窗的双谱线插值修正公式的逼近多项式.仿真分析表明,该修正多项式的算法实现容易,而且精度高.     

时域抽取多维向量基快速傅里叶变换

给出了时域抽取(DIT)多维向量基快速傅里叶变换(FFT)算法.对多维信号采用基2时域抽取的方法,导出了该算法蝶形运算的一般形式,并提出了时域抽取多维向量基FFT(正序输入倒序输出)程序框图.计算量比较结果显示,时域抽取多维向量基FFT算法比多维分离式FFT算法计算量低.