基于离散哈脱莱变换计算非周期信号的频谱

基于离散哈脱变换与离散傅里叶变换关系计算非周期信号的频谱,该方法与利用离散傅里叶变换的大多数算法相比优点是能减少运算量,提高运算速度。     

基于改进离散S变换算法的常规通信信号分选识别模型

S变换由于其良好的时频结合特性,在信号处理领域受到了极大重视.论文在研究S变换基本原理的基础上,针对目前常用的离散S变换算法进行了分析,提出了改进的离散S变换算法,以减少离散S变换的运算量,实现离散S变换的快速运算,并建立了同时多目标常规通信信号分选识别模型,进行信号样式识别和参数提取.实验和算法性能分析证明了算法和模型的有效性.     

动态频谱信号侦察的商用设备解决方案

动态频谱通信的出现将给电子侦察提出许多新的挑战。动态频谱信号的＂多变性＂使得传统信号特征检测技术需要更多的认知与重构能力。信号时间周期特征以及地理位置特征将成为识别动态频谱信号的两大要素。文章试图使用先进的商用电子监测设备作为构造军用电子侦察的一个重要选项。     

变频信号的频谱分析方法

由于电磁干扰测量接收机主要是针对稳态信号进行测量,无法有效地测量高速直线电机变频信号产生的低频电磁干扰。本文提出了曲线拟合、短时FFT和模拟接收机等三种变频信号频谱特性的分析方法,并给出了三种频谱分析方法的特点及适用情况。     

周期信号离散谱分析的计算方法

在计算机上用传统方法分析周期信号的频谱时，会因加窗而引起的泄漏模糊原信号的真实频谱，这就可以把泄漏与混叠视为某种噪声。本文抓住这种噪声与原信号相关的本质，归纳噪声模型与消除噪声的计算方法。人而得出一种用通常的运算方法就能在任意精度下计算周期信号离散谱的方法。本文的方法亦适用于频率作随机慢变化的准周期信号。     

基于SystemC离散余弦变换模型的设计和仿真

离散余弦变换在信号和图像压缩上有广泛的应用。本文采用基于SystemC的软硬件协同设计方法,完成了一维离散余弦变换(DCT)算法的SystemC模型的设计和仿真。     

非正弦周期信号检测装置的开发

本文对基于DSP芯片的非正弦周期信号检测装置的研究与开发作了简要的介绍,给出了该装置硬件和软件的设计方法,对硬件各模块电路的工作原理都作了重点的讨论,同时给出了软件中断采样及通讯的流程图。目前该装置已完成试验并将投入使用。     

基于分数阶傅里叶变换的线性调频信号检测算法

针对复杂噪声背景下线性调频信号检测问题,利用分数阶Fourier变换具有解除时频耦合和信号在分数阶Fourier域呈现能量谱的高度聚集的特性,得出一种基于分数阶Fourier变换的信号检测算法,并将算法用于高斯白噪声和色噪声背景中信号检测。仿真结果表明,该算法对高斯、非高斯色噪声中的线性调频信号检测均有良好的检测性能。     

二维离散余弦变换的优化及软核实现

提出了一种二维离散余弦变换算法及其优化的集成电路软核设计,即将1个二维离散余弦变换分离成2个一维离散余弦变化实现;给出了此算法的系统框图和实现流程,采用了流水线和双RAM转置技术,进而对变换的系数矩阵进行化简,该电路结构具有模块化、布线简单、芯片面积小等优点,可以作为一个软核应用在相应的视频图像处理芯片中。     

DRFM量化信号频谱分析

在现代电子战中,数字射频存储器（DRFM）作为大多数欺骗式干扰机的核心技术已经得到了广泛的应用。DRFM中模数转换过程产生的谐波和杂散一方面降低了干扰机的有效辐射功率,一方面成为对方雷达识别干扰信号的一种手段。文章对DRFM的量化信号频谱进行分析,基于数学工具Matlab加以仿真,给出了部分仿真结果。     

超声回波信号的小波消噪研究

利用小波变换的时频局部化性质,对超声回波弱信号特征进行提取,得到了较好的边缘信号,从而对信号进行全面细致的分析。理论分析和仿真结果表明,小波分析方法适合于超声回波信号的检测和特征提取,在改善了信噪比的同时,还保持了很高的时间（空间）分辨力,具有准确度高、抗噪声性能好等优点。并将该技术应用于物距测量中,提高了系统测量的准确度。     

基于Hilbert-Huang变换的船舶结构冲击响应研究

针对水下爆炸时船舶结构遭受的冲击响应信号具有非线性非平稳的特点,提出将Hilbert-Huang变换用于船舶结构冲击响应信号处理.Hilbert-Huang变换是基于经验模态分解(EMD)和Hilbert谱的一种信号处理方法,用EMD分解把时间序列信号分解成不同特征时间尺度的固有模态函数(IMF),然后对IMF分量进行Hilbert变换,从本质上分析船舶结构冲击响应信号的组成成分及特点.与FFT变换和小波变换相比,Hilbert-Huang变换体现出自适应性和先进性,可以有效提取船舶冲击响应信号的时频特征,揭示船舶结构自身的动态特性对冲击响应的影响.     

希尔伯特-黄变换应用于宽带信号参数估计

多普勒效应对主动声纳接收信号的根本影响是接收信号相对发射信号的时间延迟和尺度伸缩。在宽带信号体制下对高速运动目标进行参数估计时,利用传统的窄带信号模型会产生模糊,必须采用时间尺度域模型,即利用接收信号和发射信号的相关性实现运动目标距离和速度的估计。宽带信号模型计算量大,计算时间长。希尔伯特-黄变换具有较高的频率分辨率,利用希尔伯特-黄变换对信号进行频率预估计,减小时间尺度域二维扫描的区域和运算量。在DSP硬件平台上实现希尔伯特-黄变换有关算法。     

压缩 MSK 信号频谱的另一种方法

论文从最小频移键控（Minimum Shift Keying ,MSK）信号相位轨迹的角度出发,对 MSK 信号的频谱进行压缩,首先提出了一种经过整形的 MSK（Shaped Minimum Shift Keying ,SMSK）的调制方法,然后与另一种压缩 MSK 信号频谱的经过整形的偏移四进制相位调制（Shaped Offset Quadrature Phase Shift Keying ,SOQPSK ）调制方法进行了对比分析,本文的调制方法有压缩 MSK 频谱的效果,而且比 SOQPSK 更易于实现。     

舰艇编队电磁频谱管控体系构建研究

电磁频谱管控是舰艇编队海上作战中各作战单元有效联合的关键环节。加强信息化条件下海上作战电磁频谱管控建设是一项重大而又紧迫的课题。通过对复杂电磁环境下海战场的电磁频谱动态管理进行研究,阐述了编队电磁频谱管控基本概念与内容,研究了编队电磁频谱管控的工作流程,设计了编队电磁频谱管控体系的总体架构,最后对编队电磁频谱管控系统功能进行了说明。     

小波变换在信号去噪方面的应用研究

利用小波对信号去噪,是小波理论应用于实际的一个重要方面.介绍用于一维检测信号去噪的几种常用方法,在Matlab7.0系统仿真工具中实现了去噪算法,并对这几种算法的去噪效果进行了比较.     

应用多抽头谱估计和小波变换的宽带频谱感知方法

宽带频谱感知是认知无线电的一项关键技术.论文研究了应用多抽头谱估计和小波变换的宽带频谱感知方法,对该方法性能进行了仿真分析.结果表明,多抽头谱估计要优于周期图谱估计,应用多抽头谱估计和多尺度小波积能够准确找到主用户信号频率边界,从而得到频谱空穴.