轨道移频信号特征频率小波变换提取探讨

结合频谱分析和小波变换,采用LKJ2000型测试台产生的信号,对轨道电路移频信号进行调解,结果表明所用方法能有效提取轨道电路移频信号的上下边频和低频控制信号的特征频率.最后,对3种特征频率提取方法加以综合,给出了提高信号提取可靠度的逻辑算法.     

基于小波变换的轨道电路移频信号奇异性检测

针对当前移频自动闭塞系统采用时域分析方法处理轨道电路移频信号显示出准确率不高等问题,引入小波变换的Mallat算法,借助Matlab,通过对实际信号的数字处理,得到用coif5小波基6层分解和相应阈值可以有效地分析和判断轨道移频信号的结论。     

基于小波变换的铁路移频信号分析

傅氏变换在频域有完全的局部化特性，但不含时域局部化信息，这为分析信号在某一时刻的信号特征带来不便。小波变换可对信号进行多尺度分析，容易提取信号特征。本文主要是用小波变换方法分析移频信号，并用不同的小波基对铁路移频信号进行了仿真，通过比较找到了合适的小波基，结合ＦＦＴ算法得到移频信号的有关参数，并在文末给出了一个成功分析的例子。这种方法优于在目前铁路中所使用的分析方法，是铁路中信号检测中的新方法。     

利用小波分析技术提取移频信号信息特征

针对铁路移频信号的信息特点,提出了利用小波脊线技术分析移频信号信息特征的具体方法。该方法可以快速、准确地计算出移频信号的瞬时频率和信号包络,并根据所得出的瞬时频率推算出相应的调制低频信息,为铁路移频和UM71信号的分析和译码提供了一个新的方案。     

基于Hanning窗四谱线插值FFT的轨道电路信号解析研究

移频信号是ZPW-2000A轨道电路系统关键特征之一,对其高精准度解析具有重要意义。基于移频轨道电路信号特点,提出一种基于时域加窗、频域插值的高精准度解析算法,并应用模拟仿真的方法进行验证研究。研究结果表明,通过时域加窗处理可有效改善常规FFT中出现的频谱泄漏问题,进一步在频谱中插值可提高信号解析准精度。通过本算法解析移频轨道电路载频最大误差为0.000 32 Hz,解析调制频率最大误差为0.002 63 Hz,以上误差范围均能够满足对轨道电路信号解析要求。     

Gabor变换在移频信号解调中的应用研究

为克服单一时域和频域移频信号解调时的缺点，实现移频信号的可靠，准确的解调，本文提出了一种基于Ｇａｂｏｒ变换的移频变换的解调方法，并进行了计算机仿真体育场结果表明，采用Ｇａｂｏｒ变换可准确地解调出移频信号的上边频和下边频频率，与ＦＦＴ相绫珂实现移频信号的解调。     

基于DCT的轨道移频信号压缩与重构方法

针对基于DCT变换对以轨道电路为传输媒介的轨道移频信号（FSK信号）进行采样压缩与重构的方法进行研究。根据移频信号频带特点保留对应频带数据，对频域系数进行压缩采样，采用DCT算法压缩信号，解码端应用重采样与DCT反变换还原信号，应用ZFFT算法对重构的轨道移频信号进行频率检测。MATLAB仿真实验结果表明：该方法压缩效率高，更节省压缩计算与存储空间，频谱分辨率高，重构误差小。     

可变步长正交性约束的自然梯度盲信号分离算法

针对移频轨道电路移频键控信号FSK等的非平稳性,在正交性约束的自然梯度算法的基础上,提出1种利用估计函数的自适应可变步长自然梯度算法,主要原理是根据每次所取分离结果与优化值距离的远近对步长参数取值作在线自适应调整,将每次分离出的瞬时信号的相关性测度作为调整步长参数的依据,同时给出步长参数的上界以使算法稳定。用给出的可变步长算法对FSK信号中的干扰信号进行在线分离。仿真实验结果表明,用可变步长算法分离出的信号精度达到了要求,并且与固定步长算法相比具有更快的收敛速度。     

高精度移频轨道信号参数检测仪的设计

分析无绝缘移频轨道电路信号特征,针对其窄带且频谱能量集中的特点,将欠采样技术和频谱细化技术用于基带低频信号检测,使基频检测精度达到0．02Hz。同时为了解决移频信号上下边频频差小且相位连续,不易判断边界的困难,提出加窗FFT变换后主瓣与旁瓣幅值之此作为样点边界判断的依据,并把能量重心频谱校正技术用于短时纯净单频信号的检测,使上下边频的检测精度达到0．2Hz。该方案算法简单且计算复杂度低,并利用DSP技术使之成为一种便携的在线检测设备。     

基于Blackman窗四谱线插值FFT的轨道电路信号分析

为了更好地对具有移频特征的轨道电路信号进行高精度解析，在分析轨道电路信号特点基础上，提出一种基于Blackman窗四谱线插值算法模型，采用模拟仿真的方式，对ZPW-2000A轨道电路信号载频、调制频率及幅值等特征量进行了解析研究。结果表明：该算法模型可显著降低常规频谱分析中频谱泄漏及栅栏效应的影响，大幅提高轨道电路信号载频、调制频率以及幅值的解析精准度，其中载频误差控制在0.006 Hz，解析结果显著优于常规快速傅里叶变换处理结果，具有一定的工程应用价值。     

小波包方法在车载FSK信号中的应用

FSK信号作为保障铁路安全运行的主要信号制式，在国内铁路上现在有两种，是法国引进的UT信号和国内自主开发的YP信号，小波变换是继傅里叶变换之后的重大突破，而小波包则是小波变换的进一步发展，克服了小波变换的一些不足，本文首先研究了车载FSK信号的特征，再利用小波包对车载FSK信号进行滤波处理，文中，给出了如何确定给定频率的信号在小波包分解树各个分解层中对应节点的算法，在滤波处理过程中，为了处理带内的噪声，也给出了采用阈值的方法来减少带内白噪声，阈值的选取充分应用到FSK信号的小波包分解的特点，最，我们给出了计算机产生的仿真FSK信号和现场采集的FSK信号的两种仿真，仿真结果表明，根据车载FSK信号的特性，小波包方法是处理车载FSK信号的有效方法。     

移频键控信号测量系统误差分析与补偿

为了提高轨道电路移频键控信号(FSK)的测量精度,给出了一种基于FPGA+ARM处理器的移频键控信号测量与误差补偿方法.该方法在FPGA中利用量化时钟实时测量载波信号的周期,并将测量数据经过缓存后传输给ARM处理器.ARM处理器对测量的载波信号周期数据及产生测量误差的主要原因进行分析,并对载频信号上、下边频切换时产生的...     

时频分布在FSK信号解调中的应用研究

时频分布作为现代信号处理研究的热点，它能同时描述信号在频率域和时间域内变化。移频轨道电路信号是一种相位连续的移频键控（FSK）信号，它的载频和低频信息通过FFT可以很容易的检测出来，但上下边频的高精度检测，一直是比较棘手的问题。本文提出了一种基于时频分布的FSK信号的解调方法，这种方法可以克服单一时域或频域FSK信号解调时的缺点，实现对FSK信号的上下边频的可靠、高精度的解调。文中对FSK信号的WVD、PWVD和SPWVD结果作了比较，选择了基于SPWVD来估计FSK信号的上下边频，并给出了具体的算法步骤。计算机仿真表明，采用SPWVD可准确地解调出移频信号的上下边频，与FFT相结合，可实现移频信号的完整解调。这为研制高精度的FSK信号检测仪器奠定了理论基础。     

基于小波域谱相减算法的语音增强研究

谱相减算法是目前常用的语音增强算法，它常在处理宽带噪声中使用，具有运算量小、效果明显等特点，但该算法是基于短时傅立叶变换（STFT）基础上的，是一种单分辨率的信号分析方法。与STFT本质不同的小波变换是一种变分辨率的时频联合分析方法，当分析低频信号时，其时间窗口很大，而当分析高频时，其时间窗口减小，这恰恰符合实际中对非平稳信号进行分析的自然规律。基于小波域的谱相减算法，是将带噪语音信号进行Mallat多尺度分解，然后分别对各尺度下的信号进行谱相减运算，再逐一进行小波重构，得到去噪后的语音信号。仿真结果表明。该方法不但有效地提高了语音信号的信噪比，而且也在很大程度上改善了语音的失真程度，不失为一种有效的语音增强算法。     

基于小波分解改进算法和峭度最大原则的滚动轴承故障诊断研究

针对滚动轴承振动信号具有非平稳性以及工作情况下难以获得故障频率的情况,文章提出了一种基于小波分解改进算法和峭度最大原则对滚动轴承进行诊断的方法。首先,对小波分解改进算法进行验证,发现小波分解改进算法能够很好地克服小波分解传统算法过程中出现的频率混淆问题;然后,在小波分解改进算法的基础上,利用峭度最大原则选取故障频段,对其进行Hilbert包络解调和傅里叶变换来查看故障频率,最后通过美国凯斯西储大学实验室提供的数据对上述方法进行验证,并与小波分解传统算法进行了对比。结果表明,基于小波分解改进算法和峭度最大原则的故障诊断方法能够更加精准地识别故障频率,克服主频偏移的问题,有效地解决频率折叠现象和真实频率的映像问题,具有较好的可行性和优越性。     

基于EWT-SVD方法的高速列车滚动轴承故障诊断

针对高速列车齿轮箱滚动轴承早期故障特征提取困难的情况,提出了基于经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)和奇异值分解(Singular value decomposition,SVD)的轴承故障诊断方法。首先对信号进行EWT变换得到各阶固有模态分量,然后计算各阶固有模态分量的峭度值并选取较大峭度值对应的分量。将选取的分量构造矩阵进行正交化奇异值分解,选择合适的阶数重构信号,最后对重构信号进行Hilbert包络解调分析。分别对仿真信号和滚动轴承发生外环故障进行分析,可以较为清晰地看到滚动轴承故障特征。研究结果表明,结合EWT、峭度系数和SVD的诊断方法可以准确、快速地提取轴承故障信息,从而可以对滚动轴承进行有效诊断。     

基于三阶Teager能量算子的轴承诊断技术研究

周期性的冲击信号是诊断滚动轴承缺陷的关键指标,有效地提取缺陷的冲量对精确检测轴承故障非常重要。受到噪声的影响,滚动轴承故障信号的冲击特征始终处于被淹没状况。为了将周期性冲击信号自低信噪比信号内提取出来,可通过一类三阶Teager能量算子对滚动轴承故障进行诊断。通过三阶Teager能量算子对故障振动信号的瞬时总能量进行求解,借助傅里叶变换开展频谱分析,自三阶Teager能量算子谱内进行故障特征的提取。结果表明,三阶Teager能量算子谱能够突出地显示出故障特征,效果明显优于传统的频谱分析法、包络谱分析法与二阶Teager能量算子谱法。     

基于DDS技术的铁路移频信号发码器

描述直接数字频率合成器DDS(Direct Digital Synthesizer)的组成,构建一种基于DDS的六路铁路信号发码器.分析信号的产生精度.给出系统的硬件框图和软件流程图.