基于小波分析的虚拟甲烷浓度谐波检测仪

基于甲烷气体的谐波检测技术,在LabVIEW虚拟仪器设计平台上采用小波分析技术对光谱信号进行去噪,并采用快速傅里叶变换对去噪后的信号进行频谱分析,获得甲烷气体吸收光谱一、二次谐波的幅值,实现甲烷气体浓度检测.实验结果表明,利用该方法可以很好地去除噪声,精确地提取出谐波信号,获得较好的信噪比.     

任意均值复杂噪声下三次非线性耦合谐波分析

针对零均值乘性噪声和加性噪声共存,并且乘性噪声之间独立、乘性噪声和加性噪声之间也独立的噪声背景下谐波的三次非线性耦合问题,提出了一种特殊定义的四阶时间平均多矩谱方法.此方法能够有效地估计出观测信号中参与耦合的谐波频率,文中给出了详细的理论分析和证明.由于该方法也同样适合于非零均值噪声下的谐波耦合问题,因此不再需要对噪声的均值、颜色和分布作任何限制,从而对噪声的统计特性及分布的限制降到了最低,仿真结果表明了该方法的有效性.     

基于矩阵旋转不变性的二维谐波免配对方法

主要研究加性噪声中二维谐波频率的估计问题。针对现有算法估计精度不高和计算量较大的缺点,提出了一种基于矩阵旋转不变性的免配对谐波频率估计方法。利用矩阵旋转不变性,通过观测数据获得一组具有对角结构的矩阵组。将矩阵组相加并对此进行一次奇异值分解同时获得两个信号子空间。同时对角化信号子空间的构造矩阵,得到了二维频率的估计,并且所得的二维频率能自动配对。仿真实验结果表明,在数据维数和信噪比都比较低时,该算法明显优于现有算法。在数据矩阵维数[60×60],信噪比[5 dB]时,该算法估计精度高于现有算法近3倍。     

1 1/2三维谱估计在直升机声信号特征提取中的应用

提出一种基于11/2维谱估计的直升机声信号低频线谱特征提取方法.11/2维谱是高阶谱的一个特例,它具有几个特殊的性质,这些性质使其能抑制高斯噪声、加强谐波信号基频分量以及剔除非二次相位耦舍的谐波分量,因此在处理线谱估计问题时11/2维谱估计要比传统的功率谱估计方法具有更好的性能;同时与双谱估计等常用的高阶谱估计方法相比,11/2维谱估计大大简化了计算.通过对实测直升机噪声数据进行仿真,结果证明,将11/2维谱估计用于直升机声信号的特征提取可行、有效.     

基于时域平均的Prony法在间谐波检测中的应用

为了提高在低信噪比下的间谐波分析的精确度,提出了将时域平均法与Prony谱估计法相结合,以消除整数次谐波成分和间谐波成分的相互作用以及噪声对频谱估计的影响.首先通过时域平均抑制间谐波成分和噪声,分别采用奇数倍工频周期的时间窗和奇数倍工频周期的一半时间窗截取信号并加以扩展后,使用Prony法计算奇数、偶数次谐波成分;然后从原始信号中滤除整数次谐波成分,使用Pro-ny法计算间谐波成分,模型阶数降低.仿真结果表明,该方法可以在噪声环境下检测出间谐波,且估计出的谐波、间谐波频率精度较高,能满足实际应用的需要.     

一种鲁棒的基于子空间分解的盲信噪比估计方法

为解决原子空间分解算法中对信号和噪声子空间维数估计鲁棒性差的问题,根据信号的过采样率信息提出了一种新的构造自相关矩阵的方法,以减少矩阵内部数据间的相关性,从而达到提高信号和噪声子空间维数估计精度的目的.同时,针对利用最小描述距离(MDL)准则估计维数时,只能在有限信噪比范国内实现精确估计这一情况,采用噪声功率(NP)法...     

基于SPTool加窗傅里叶变换的谐波信号分析

SPTool是一种交互式图形环境的滤波器设计与信号分析工具,本文利用其信号观察器和频谱分析模块,完成对谐波信号的分析处理。通过加不同窗函数的仿真分析表明,汉宁窗的傅里叶变换对于非整数次谐波的分析具有较好的效果,能够准确的区分各次谐波含量;但对于含有噪声的谐波信号却不能得出精确地频谱信息。     

基于改进的单通道对称正交化FastICA的间谐波检测方法

针对电力系统中间谐波检测的问题,提出一种基于改进的单通道对称正交化FastICA的间谐波估算算法.该算法首先对单通道电力系统混合信号进行循环平移,构造出多道观测信号,通过主成分分析法对其进行降维处理;其次利用改进的对称正交化FastICA算法对多个独立成分并行估计,分离出基波、谐波和间谐波信号频率;最后应用最小二乘法对谐波和间谐波幅值和相位进行估计.仿真结果表明,该方法可以较准确地检测出各次谐波和间谐波的频率、幅值和相位,较之FastICA算法,该算法不需任何先验知识,收敛速度快,检测精度高.     

基于多子带信号采样和小波变换的宽带频谱感知*

在GHz级宽带信号频谱感知中,如果直接采样此宽带信号,其所需采样速率太高,超过现有的模数转换器指标;确切估计出主信号所占频段,可以进一步提高频谱利用率;因此本文基于调制宽带转换系统（MWC）,提出一种基于多子带信号采样和小波变换的宽带频谱感知方法。首先利用MWC实现宽带信号的低速率采样,得到子带信号;然后提出一种噪声功率及检测门限估计方法,再利用能量检测法实现对非噪声子带的频谱感知;最后利用小波变换对信号子带进行频谱边缘检测,以确定主用户信号占用频段的确切位置信息。仿真结果验证了本文所提出的宽带频谱感知方法的可行性和有效性。     

基于改进的SVD和Prony的谐波检测算法

针对传统的Prony算法在谐波及间谐波检测过程中对噪声敏感,导致辨识精度不高的问题,提出了一种基于奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)和Prony的改进算法。基于SVD理论,提出了一种奇异点辅助算法,自适应地选取奇异值分解的有效阶次,从而精确地滤除噪声信号。基于已确定的有效阶次,利用改进的Prony算法对滤除噪声之后的信号进行参数辨识,可以准确地估计出各个谐波及间谐波分量的参数。通过MATLAB仿真分析,表明算法能够准确地提取出电力信号的参数信息,具有一定的应用价值。