基于重排方法的多分量线性调频信号分析

多分量线性调频信号的魏格纳分布(WVD)交叉项严重，而其平滑伪魏格纳分布(SPWVD)虽然抑制了交叉项但降低了时频聚集性。本文利用重排平滑伪魏格纳分布(RSPWVD)分析多分量线性调频信号，并以旁瓣电平(SLL)、交叉项干扰抑制(CTR)、分辨率损失(RL)等指标定量比较了它们的性能。仿真结果表明，RSPWVD旁瓣电平最低，交叉项抑制最好，分辨率损失最少。     

抑制维格纳分布交叉项干扰的自谱窗方法

维格纳分布是一种重要的时—频分析方法,但交叉项干扰问题影响了它的推广应用。本文分析了积分核函数的自维格纳分布项和交叉项的正交性质,从而提出一种用真实的自维格纳分布项的函数作为模板与积分核函数作互相关,抑制交叉项的方法。文中建议采用信号的STFT谱作为窗,在时一频平面上处理维格纳分布来实现上述方法,因此,该方法又称为自谱窗法。本文以仿真信号为例,检验了这种方法的效果。     

形态学滤波与组合时频分布跳频信号参数估计

针对跳频信号参数估计中平滑类维格纳分布（WVD）运算量大和时频分辨率下降等问题,提出一种基于形态学滤波与组合时频分布的跳频参数盲估计方法。该方法首先利用短时傅里叶变换（STFT）和维格纳分布得到跳频信号的组合时频分布,然后通过形态学滤波得到清晰的时频图,进而估计出跳周期、跳变时刻和跳频频率等参数。理论分析和仿真结果表明,与直接利用平滑伪维格纳（SPWVD）进行跳频参数估计相比,该方法计算量更小,估计精确度更高。     

SPWD在脉内混合信号时频分析中的应用

雷达脉内混合信号的特征提取和分析是电子对抗领域的重要研究课题之一。维格纳-威利（Wigner-Ville）分布法是分析雷达脉内信号的有效途经,但由于Wigner-Ville分布是双线性变换,用它来分析脉内混合信号时,交叉项将会严重影响信号特征分析。采用平滑伪Wigner-Ville（SPWD）对交叉项进行抑制,计算机仿真表明取得了满意的时-频分布。     

基于自项窗的WVD交叉项抑制技术

为了解决维格纳-维利分布(WVD)的交叉项干扰问题,提出一种覆盖自项支撑区的时频窗——自项窗,通过对信号的WVD进行加窗处理,得到改进的时频分布。首先分析了多分量信号WVD中自项和交叉项的不同特点,接着论述了自项窗法的原理及自项窗的构造方法,分析了改进的时频分布的性质,最后进行了仿真验证。结果表明,自项窗法能够有效消除WVD中的交叉项,并保留WVD良好的时频分辨率和能量聚集性,适合于非平稳信号的时频分析。     

雷达海杂波尖峰时频分布特性研究

对雷达海尖峰进行了重新定义,使用短时傅里叶变换、平滑伪维格纳分布以及平滑内维格纳分布的重排形式3种工具分析了IPIX雷达杂波数据的单个距离分辨单元内海尖峰与时频分布之间的关系。研究表明,伴随海尖峰的发生,杂波对应的时频能量分布也较强。     

基于综合时频分析的机动目标ISAR成像

传统的ISAR距离-多普勒成像算法基于目标平稳飞行假设。当目标作机动飞行时,转速和转轴经常是时变的,若用传统方法成像,会使图像模糊,甚至无法辨识。这时需要分距离单元进行时频分析,得到距离-瞬时多普勒图像。文中提出的综合平滑伪魏格纳分布克服了平滑伪魏格纳分布不能在时频分辨率和抑制交叉项两方面同时达到较好的缺点。最后以旁瓣电平、交叉项干扰抑制、方位分辨率损失等指标定量分析了两者的性能。仿真结果证实了文中方法在对机动目标成像中的优越性。     

一种基于SPWVD-WVD的高质量时频分析方法及ISAR成像应用

交叉项干扰抑制与高时频聚集度是准确反应信号的时频分布特征的重要因素。传统的魏格纳-维尔分布(Wigner-Ville Distribution,WVD)算法虽能获得较高的时频分辨特征,但分析多成分信号时存在严重的交叉项干扰问题,限制了其实用性;而平滑伪魏格纳-维尔分布(Smoothed Pseudo Wigner-Ville Distribution,SPWVD)算法虽在一定程度上抑制交叉项干扰,但降低了时频聚集度。为了解决上述问题,提出了基于SPWVD-WVD的时频分析方法。该方法利用SPWVD与WVD之间的滤波互消效应,将SPWVD二值化结果与WVD结果进行矩阵运算,最终得到高质量的时频分析结果。实验结果表明,所提出的算法能够有效去除多分量信号的交叉项干扰,提高信号分析结果的时频聚集度,还原多分量信号的真实时频分布。最后将该算法成功应用于逆合成孔径雷达成像中。     

一种新的抑制交叉项的时-频分布的分析

最近提出了一种新的时频分布，在保持高时频分辨率的同时可抑制交叉项，本文从信号模糊域滤波的角度分析了该分布中核函数的设计方法与思路，并针对多分量线性调频信号用该分布进行了计算机仿真。仿真结果证明了该分布在抑制交叉项并保持较高时频分辨率方面的有效性。     

基于重叠变换和时频分析的自适应抗干扰算法

将时频分析和重叠变换结合,提出了一种新的直接序列扩频通信窄带干扰抑制算法,通过重叠变换将多分量信号分解成为一系列单分量信号并通过维格纳分布法确定单分量干扰的频率。在此基础上设计了一自适应滤波器抑制掉干扰。这种方法对平稳信号和非平衡信号同样适用。给出相应的计算机仿真结果,并与其它变换域算法进行了比较。     

基于发动机冷试的非平稳信号分析与特征提取

联合时频是分析非平稳信号的有力工具,文章通过几种时频分析如STFT、Wigner-Ville分布、小波变换和小波能量商,对发动机冷试振动信号进行分析。结果表明:STFT、WV、及WT均能一定程度反应信号的时频分布,STFT频率分辨率有限,WV分布存在一定的交叉干扰项,小波变换能够在各个尺度对信号进行观察,小波包能量商能够清楚地观察信号的能量分布,能够作为发动机状态的特征向量。     

一种新的抑制交叉项的时—频分布的分析

从信号模糊域滤波的角度分析了最近提出的一种新的高时-频分辨率抑制交叉项的时-频分布中核函数的设计方法与思路，并针对多分量线性调频信号用该分布进行了计算机仿真。仿真结果证明了该分布在抑制交叉项并保持较高时-频分辨率方面的有效性。     

激光探测水下声源特征的时频分析

激光相干探测水面可以获取水下声源的振动特征。本文将振源分别放在水下80 cm,50 cm和20 cm三个不同深度,以1000 Hz频率振动,通过激光相干探测水面来获取水下振源的振动特征。在信号的特征提取分析中,通过采用小波分解与重构和多尺度分析和Wigner-Ville 分布相结合的方法对信号进行处理。在Wigner-Ville 分布的基础上,增加伪Wigner-Ville 分布和平滑伪Wigner-Ville 分布进行优化。针对WV分布中出现的交叉项干扰,采用Choi-Williams时频分布和Margenau-Hill谱图时频分布加以处理。特征提取与分析的结果表明：小波分析和Wigner-Ville 分布联合的方法对信号降噪和特征提取非常有效。     

基于广义矩形时频分布的跳频信号参数估计

能够有效地对接收到的跳频信号进行参数估计是干扰跳频通信的重要前提。由于广义矩形时频分布能够在有效抑制交叉干扰项的同时具有好的时频聚集性,提出了一种基于广义矩形时频分布的跳频信号参数盲估计算法。该算法能够在低信噪比条件下估计出跳频信号的跳频周期、跳变时刻和跳频频率。仿真结果表明,与基于平滑伪Wigner-Ville时频分布（SPWVD）估计跳频信号参数的算法进行比较,该算法提高了跳频信号参数估计的准确度和可靠性。     

基于MATLAB的心电信号的数字滤波处理

心电信号是一种基本的人体生理信号,然而体表检测人体心电信号中常带有工频干扰、基线漂移和肌电干扰等各种噪声,为了得到不失真的原始心电信号,在显示信号前要进行必要的滤波预处理。本文在分析数字滤波器设计原理的基础上,介绍了处理心电信号中滤波器的设计。     

基于小波变换的心电信号滤波算法

针对心电信号中含有的工频干扰、运动伪迹、肌电噪声和基线漂移四种噪声,提出一种以R波为优先准则,结合小波模极大值的逐拍滤波算法。该算法使用小波分解来消除心电信号中的基线漂移．采用小波模极大值法消除工频干扰和肌电噪声．利用小波分解各尺度间的相关性来消除运动伪迹。仿真实验结果表明,该算法平均信噪比达到22．3dB,说明其在有效改善信噪比的同时,能显著提高信号的分辨率。     

联合时频分析在相干测风激光雷达中的应用

相干测风激光雷达具有风场测量精度高、高时空分辨率、探测范围广等突出优点,已广泛应用于风切变探测、飞机尾流探测、风力发电和大气湍流探测等方面。如何从大气回波信号中提取微弱的多普勒频移信息是激光雷达信号处理的难点。基于大气分层模型仿真生成相干激光雷达大气回波信号,对模拟回波信号应用不同的时频分布进行时频分析。随后对比了时频分析的效果,自适应最优核时频分布具有运算量小,交叉项抑制效果好,时频聚集度高等优点。最后,使用1.5m相干多普勒激光雷达于2017年3月份在安徽合肥进行实地观测,将自适应最优核时频分布应用于实测数据,与传统的快速傅里叶方法对比风速反演结果。结果表明:自适应最优核时频分布能更好地反映出风速细节信息,3 km内距离分辨率为1.2 m,3 km后经平滑保持了对远场弱信号风速估计的连续性,时间分辨率为1 s时其最远水平探测范围约在6 km。     

雷达动目标变换域相参积累检测及性能分析

从雷达动目标信号变换实现相参积累的角度出发,选取4种典型的相参积累方法：短时傅里叶变换(STFT)、维格纳-威利分布(WVD)、平滑伪维格纳-威利分布(SPWVD)及分数阶傅里叶变换(FRFT),并将其应用于雷达动目标检测。重点研究了采样频率、脉冲数、输入信噪比(SNR)对相参积累性能以及动目标检测性能的影响。结果表明,FRFT运算速度相对较慢但适用范围最广,尤其在处理噪声背景较强的信号时,能够有效抑制噪声,且参数估计精确度较高,具有良好的时频聚集性,为雷达相参积累检测的工程化应用提供理论支撑。     

一种消除威格纳分布交叉干扰项的方法

威格纳分布被视为所有时频分布之母,其余的时频分布都可以看成是它的加窗形式,然而它固有的交叉项干扰是限制其广泛应用的最大问题之一。文中提出一种利用尺度图分布消除威格纳分布中交叉项干扰的方法,其中的尺度图分布计算基于Morlet小波,Matlab仿真结果表明,这种方法不仅可以有效地消除交叉干扰项,而且将小波变换对于低频信号的高频率分辨力和对于高频信号的高时间分辨力的优良特性引入威格纳分布,文中给出了理论分析和仿真图。     

一种用于光纤陀螺降噪的鲁棒平滑滤波算法

为了降低光纤陀螺(FOG)的随机噪声以及消除异常采样信号的干扰,提出一种鲁棒平滑滤波算法。利用权重函数为FOG每个采样数据迭代加权,给异常值分配较低权重给高质量数据分配较高权重,有效提高了平滑滤波的鲁棒性。采用广义交叉验证估计平滑参数再利用离散余弦变换计算原始FOG数据的平滑值,提高了平滑滤波的运算速度。软件仿真和实际实验结果表明,相比传统最小二乘平滑滤波算法,所提算法能够有效抑制FOG随机噪声和异常采样信号的干扰,并且对时变的FOG信号具有较好的跟踪能力。