一种基于双通道弱正弦信号频率检测新方法

针对传统的基于自相关法的弱正弦信号频率测量中存在准确度不高的问题,本文研究了一种新的检测微弱正弦信号频率的方法,利用正弦信号的特性,通过双通道采集微弱信号,利用多重自相关和互相关原理,结合四点式频率估计和多点绝对值补偿,有效地检测了微弱信号的频率,并与传统的单通道自相关频率检测原理做了对比,结果表明本文的算法准确度更高、算法简单、实用性较强。     

一种基于时间梳技术的高频正弦信号幅值测量方法

本文研究了一种基于时间梳原理的高频正弦信号幅值测量方法,介绍了时间梳原理并详细分析了其特点,并将此原理应用于高频信号的幅值测量中,可以在不满足乃奎斯特采样定理的条件下,用低于被测信号的频率对被测高频信号进行同步采样,避免了高频信号采样的高采样率,结合自相关和多重自相关技术,实现了对高频正弦信号的幅值的准确测量,实验结果表明本文算法对高频信号的幅值测量具有很高的测量准确度,尤其在低信噪比下也有较高的测量准确度,具有较高的工程实用价值。     

一种基于时间梳技术的高频正弦信号幅值测量方法CSCD

本文研究了一种基于时间梳原理的高频正弦信号幅值测量方法,介绍了时间梳原理并详细分析了其特点,并将此原理应用于高频信号的幅值测量中,可以在不满足乃奎斯特采样定理的条件下,用低于被测信号的频率对被测高频信号进行同步采样,避免了高频信号采样的高采样率,结合自相关和多重自相关技术,实现了对高频正弦信号的幅值的准确测量,实验结果表明本文算法对高频信号的幅值测量具有很高的测量准确度,尤其在低信噪比下也有较高的测量准确度,具有较高的工程实用价值。     

一种基于时间梳技术的高频正弦信号幅值测量方法

本文研究了一种基于时间梳原理的高频正弦信号幅值测量方法,介绍了时间梳原理并详细分析了其特点,并将此原理应用于高频信号的幅值测量中,可以在不满足乃奎斯特采样定理的条件下,用低于被测信号的频率对被测高频信号进行同步采样,避免了高频信号采样的高采样率,结合自相关和多重自相关技术,实现了对高频正弦信号的幅值的准确测量,实验结果表明本文算法对高频信号的幅值测量具有很高的测量准确度,尤其在低信噪比下也有较高的测量准确度,具有较高的工程实用价值。     

基于多重相关法的正弦信号初相检测方法

分析了基于多重相关法的微弱正弦信号检测理论,并提出了一种新的正弦信号初相检测新方法。通过对原始信号进行多重自相关运算得到信噪比高,初相为零的参考信号,对参考信号和原始信号做互相关运算和自相关运算,通过解析求解即可提取原始正弦信号的初相信息,不需要知道原始正弦信号频率及幅度,尤其适合低信噪比下未知频率的正弦信号的初相估计,算法简单,准确度可以满足工程要求,具有一定的实用价值。     

正弦压力信号幅值测量无差算法研究

正弦压力校准常用比较法，通过比较标准压力传感器与被校压力传感器在同一正弦压力源中的响应完成被校传感器的幅值校准。对正弦压力信号幅值的测量算法进行了研究，提出了一种控制采样频率为标准激励信号频率整数倍的算法，可实现幅值的无差运算，理论推导和仿真实验表明，该算法能有效提高单频校准的准确度。     

正弦压力信号幅值测量无差算法研究

正弦压力校准常用比较法,通过比较标准压力传感器与被校压力传感器在同一正弦压力源中的响应完成被校传感器的幅值校准。对正弦压力信号幅值的测量算法进行了研究,提出了一种控制采样频率为标准激励信号频率整数倍的算法,可实现幅值的无差运算,理论推导和仿真实验表明,该算法能有效提高单频校准的准确度。     

基于自相关及相位差法的高精度频率估计算法

为提高高斯白噪声背景中正弦信号的频率估计精度,对基于自相关运算的频率估计算法的相关长度m进行了推导,得到了m的优化值与信噪比的关系式.当信噪比较高时,m的最优值为N/3(N为信号采样点数);信噪比较低时,m的最优值为N/2.通过对自相关法及分段FFT(Fast Fourier Transforms)相位差法特性的分析,提出了一种性能更优的频率估计综合算法. Monte Carlo仿真实验表明:新算法吸收了两种算法的优点,克服了其不足,在更大的信噪比范围内具有较高的频率估计精度,且计算量也较小.      

电网信号高准确度频谱插值测量算法

在非同步采样条件下,利用快速傅里叶变换算法分析电网谐波时将出现由长范围频谱泄漏、短范围频谱泄漏、负频点频谱泄漏等造成的测量误差.为了提高测量准确度,推导了频谱泄漏误差的表达式.针对工频交流正弦信号,提出了一种能够同时消除短范围频谱泄漏和负频点频谱泄漏的插值算法.仿真结果和实际的测量实验结果表明:与已有的插值算法相比,所提算法不需要对信号施加特殊的窗函数,在非同步采样程度较大的情况下,利用较少的采样样本便可准确地获得信号的频率、幅值和相位,适用于对准确度要求很高的精密测量领域.     

相关函数在涡流检测信号提取分析中的应用

为降低涡流检测信号处理的硬件复杂程度及提升后续数据分析处理灵活度，在不借助复杂硬件自平衡技术电路前提下，在LABVIEW图形化软件平台中设计了相关函数算法程序，对示波器MDO4024C所采集的原始交流电桥信号及电桥激励信号分别进行自相关及互相关运算去噪，提取分析不锈钢管不同位置的涡流信号的幅值及相位，最后再将检测信号在极坐标图中分析显示。实验结果表明，这一方法可有效实现对不锈钢管缺陷涡流信号的去噪及特征信号提取。     

基于自相关函数的自然纹理图像分形维数的估计

提出了一种估计分形维数的新方法,并利用该方法估计自然纹理图像的分形维数.分形维数是描述图像粗糙程度的主要参数.将分数布朗运动推广到离散情况,研究离散高斯噪声的自相关函数的性质.根据自相关函数的性质,获得估计分形维数的自相关函数方法.合成分形图像和自然纹理图像被用来检验该方法的准确性,并与计盒方法进行了比较,结果显示自相关法是准确的和有效的.      

一种基于多重相关法的相位差测量方法

研究了一种新的测量正弦信号相位差的方法,就是利用正弦信号的特殊性质,通过多次信号的自相关和互相关运算,能够检测信噪比很低的两路正弦信号之间的相位差,分别讨论了信号的信噪比,取样点数,A/ D的量化位数对测量结果的影响,并给出了具体的仿真结果。实验表明这种方法能有效的提取出被噪音严重污染的信号的相位差,而且算法简单,物理意义明确,精度却可以满足工程的要求。     

基于频偏校正的频率估计算法误差分析

介绍了基于频偏校正的频率估计算法原理,给出了算法在高斯白噪声背景下进行复正弦信号频率估计的标准差计算公式.在采样点数为N的情况下,对m的取值进行优化,得到当m取最接近N/3的整数时,算法的标准差达到最小值.Monte Carlo仿真试验结果表明:m取最接近N/3的整数时,频偏校正算法的标准差小于比值法(加汉宁窗)和相位差法,且在偏离FFT(Fast Fourier Transforms)离散谱线的频率变化范围内比较平缓.当信噪比较大时,优化取值后的算法标准差比m取最接近N/2的整数时小,且更加逼近克拉美-劳下限.     

一种基于多重相敏解调算法的相位差测量新方法

研究了一种新的测量正弦信号相位差的方法,就是利用正弦信号的特殊性质,通过多次信号相敏解调运算,能够检测信噪比很低的两路正弦信号之间的相位差,分别讨论了信号的信噪比、取样点数、A/D的量化位数对测量结果的影响,并给出了具体的仿真结果。在低信噪比情况下与传统的互相关法进行比较,并给出实验数据,结果表明这种方法能有效地提取出被噪声严重污染的信号的相位差,而且算法简单,物理意义明确,精度可以满足工程的要求,具有检测能力强的优点,特别适合极低信噪比甚至负信噪比情况下的相位差的高精度测量。