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121.
根据深空探测对频谱分析仪抗辐射、高分辨率、低功耗的需求,研究一种基于Chirp变换的高分辨率频谱分析仪设计及其实现.利用中心频率为1GHz、带宽为400MHz、色散时间为10μs的声表面波滤波器,提出了一种模拟和数字相结合的高分辨率频谱分析仪设计方案,并搭建原理实验系统完成了实测验证,其分析带宽为400MHz,频率分辨率达到152kHz,功耗约为3.6W.分析了压缩线器件非理想特性对频率分辨率的影响,利用实测压缩线频率响应特性获得幅度和相位补偿曲线,对展宽线信号进行幅相失配补偿.仿真结果表明,该补偿方法可将频率分辨率提高至108kHz. 相似文献
122.
谐波信号的通用频谱校正算法在回转机械监测中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
分析了常规FFT谱由于能量泄漏和栅栏效应,不能获得简谐振动信号精确幅值、频率和相位的原因。针对现有校正频谱方法的不足,提出了基于黄金分割的通用频谱校正算法。经仿真实例验证,该方法具有计算量小、校正精度高、适应面广的特性。经过回转机械启动实例分析,该方法能得到准确的临界转速、升速曲线和幅频响应曲线,为回转机械的瞬态行为分析提供了新的手段。 相似文献
123.
在实际成像过程中,因受多种因素影响而导致图像对比度畸变,使其质量下降。为了改善图像质量并增强视觉效果,提出了一种基于非线性直方图变换与参数优化的降质图像对比度畸变校正方法。首先,针对常规直方图均衡方法的局限性,通过人眼视觉感知特性分析,引入图像直方图的先验约束条件,建立了非线性直方图变换模型;进而,从校正效果的最优化角度考虑,运用遗传算法的进化寻优进行校正参数的优化,从而形成了一种高性能的对比度畸变校正算法。一系列在不同场景实拍的对比度严重畸变图像的校正实验结果表明,本文方法校正结果的客观质量评价测算指标和实际视觉效果都有显著提升,和常规校正方法相比具有明显优势。 相似文献
124.
基于小波变换的自适应多用户检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
在分析传统自适应多用户检测的基础上 ,提出了一种基于小波变换的自适应多用户检测算法。用小波变换进行前处理 ,然后再通过 LMS算法实现自适应多用户检测。与通常的自适应多用户检测算法相比 ,该算法利用了小波变换对小波空间进行了分解 ,信号经小波变换后自相关性会下降 ,收敛速度提高。同时在此分解过程中 ,根据信号与白噪声在不同尺度上的小波变换模极大值表现完全不同的特性进行信号的消噪。理论分析和仿真结果表明 ,该算法收敛速度较快 ,计算量增加较少 ,易于实时实现 ,而且具有良好性能。同时仿真实验表明 ,收敛速度与小波基选择有关 ,对于同一小波基系列 ,小波基的正则性越好收敛速度越快 相似文献
125.
目标的回波信号是无线电引信获得目标信息的最重要方式,为了太赫兹频段的引信前端未来能够投入高原战场,适应高原不同的地貌环境,利用双谱对高原在灌木地形下不同高度的太赫兹波回波特性进行了分析。为减少分类时间,对双谱数据进行积分,得到实采信号双谱切片的特征,进而利用最邻近算法对此进行分类。利用经验模态分解(EMD)提取原始数据内在模态函数的特征,再次分类并与前一组分类结果进行对比。通过一系列数据的分类,结果表明:利用一维的积分双谱信息可以有效提取出距离地面分别为2 m、3 m、4 m、5 m时的特征并进行分类,经验模态分解也可以有效提高分类的成功率,成功率最高可达90%以上。 相似文献
126.
以800 kW离心压气机从稳定状态经过过渡过程进入喘振状态时段的出口动态压力为研究对象,采用经验小波变换并结合样本熵特征,分析了系统在不同工况下的复杂特性。首先,在分析系统动态压力波形特征的基础上,采用经验小波变换并结合皮尔逊相关系数进行信号的提取。其次,研究了提取信号的样本熵与系统工作状态变化的关联关系,并讨论了经验小波的分解层数和样本熵的维数对分析结果的影响。最后,通过将白噪声加入原始信号以验证该方法的抗干扰性能。研究结果显示:当系统由稳态进入喘振状态时,系统出口动态压力的样本熵表现出明显的突变特性,其值由0突变至0.7左右。从系统参数的选择角度,样本熵维数的变化对系统特征的分析影响较小。并且,采用该方法抗干扰性能较好。 相似文献
127.
128.
介绍了发动机柱形回转体谐波测量及分析的基本原理及方法;详述了不同阶次谐波的测量数据、分析判断方法;给出了谐波的产生原因,以及谐波测量及分析的研究、应用前景。 相似文献
129.
从傅里叶变换的定义出发,利用时变信号的短时傅里叶变换,推导出量子力学中的Heisenberg测不准原理,说明了两者之间存在这种联系的必然性,并给出了测不准原理在小波分析中的应用举例. 相似文献
130.
滚动轴承作为许多机械设备的关键组件,被广泛应用于机械制造、航空航天等领域,其健康状态直接影响了相应设备的剩余寿命,因此在设备故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management, PHM)领域,滚动轴承寿命预测具有很高的研究价值。目前基于数据驱动的轴承寿命预测方法主要利用特征提取并构造健康因子(Health Indicator, HI),然而在这一过程中特征的选择与融合依然依赖于专家先验知识,并且健康因子也很难从复杂的时序数据中进行提取。因此,提出了一种新型的数据驱动寿命预测算法,在特征提取方面,通过连续小波变换(Continuous Wavelet Transform,CWT)将传感器振动信号转换为时频谱图,再通过深度残差网络(Deep residual network, ResNet)结合时空卷积网络(Temporal Convolutional Network, TCN)将时频谱图中的时域频域特征构造成为健康因子,最后完成剩余寿命预测。本研究在PRONOSTIA数据集上与现有的数据驱动算法进行了对比,证明了该算法可以更准确地完成剩余寿命预测。 相似文献