线性调频Z变换在舱音背景声的特征频率分析中的应用

舱音背景声特征频率的确定是调查失事飞机事故原因的重要依据之一。基于舱音译码辨听和音频分析的传统方法难以准确获得舱音背景声的特征频率。本文提出采用基于FFT的线性Z变换(CZT)来获取舱音背景声的特征频率的新方法,该方法适用于高采样频率的信号,计算中可以调整频率的分辨率,增加了FFT和频谱分析的灵活性。通过仿真和对用舱音记录器测录的真实舱音背景声计算分析得出:CZT方法是一种适合于确定舱音背景声特征频率的实用、有效方法,用以区分不同舱音在频率上的差别,满足飞机事故原因调查的需要。     

时频分析在旋转机械状态监测及故障诊断中的应用

本文简要介绍了时频分析方法的发展及其在旋转机械状态监测、故障诊断领域中的应用。并以一个实际监测系统为例，对其检测信号应用时频分析的方法进行了数据处理，对用传统傅立叶变换处理的结果与采用时频分析方法处理的结果进行了对比分析．     

时频分析在超宽带散射信号处理中的应用

 简要介绍了伪Wigner分布和小波变换信号处理中的分析方法，描述了在超宽带散射信号分析中的应用情况，对一些简单形状的金属散射体的双站背向散射信号作了实际测量，并且用伪Wigner分布和小波分析方法对这些信号进行了时频分析，由此验证了超宽带信号在目标探测和识别方面的优越性。     

超短时延测量DFB激光器的动态线宽

激光器调谐过程中的动态线宽是非常重要的参数, 然而, 当前各种测量方法得到的都是激光器稳定状态下的静态线宽. 本文提出一种对干涉拍信号进行基于局部均值分解的时频分析进而获取激光动态线宽的方法, 通过仿真信号验证了这种时频分析方法提取瞬时相位噪声的有效性; 构建实验系统, 利用10cm路径差产生约0.5ns的超短时延, 提取相位噪声的时频分布, 首次得到了分布反馈半导体激光器在脉冲工作模式下的动态线宽. 关键词： 超短时延 动态线宽 局部均值分解 时频分布     

时频分布重排方法在水下目标回声识别中的应用

特征提取是目标识别的关键技术,本文提出了一种基于时频分布重排的Wigner-Ville分布(WD)特征提取方法。选择WD作为研究问题的切入点,使用核函数方法,通过平滑伪Wigner-Ville分布(SPWD)抑制交叉项;为解决引入核函数导致信号时频聚集性下降问题,我们采用时频重排方法来增强目标的时频聚集性,最后用海上实验数据对本文方法进行了有效性检验。实验结果表明,本文提出的SPWD时频重排特征提取方法具有:(1)可有效抑制WD固有的交叉项;(2)增强目标回声信号时频聚集性;(3)可明显地提高水下目标识别率。该方法具有一定的应用推广价值,为解决水下目标识别问题提供了很好的思路。     

基于频散特征的单水听器模式特征提取及距离深度估计研究

针对浅海环境中低频宽带水声脉冲信号, 研究基于频散特征结合时频分析的单水听器距离和深度估计方法. 以简正波理论为依据, 将单水听器上的接收信号表示成一系列传播模式之和的形式, 分析了经典波导环境下的频散现象, 采用自适应径向高斯核函数的时频分析方法来表征接收信号的频散特征. 为提高时频分辨率, 采用自适应径向高斯核函数的时频分布来提取频散关系曲线中传播模式的到达时间差, 利用模式的到达时间差估计声源的距离. 采用多模式联合匹配的方式, 通过二值掩模滤波的时频滤波方法, 提取所需的模式. 通过计算实际提取出的模式能量与预测的模式能量之间的误差, 建立代价函数, 并通过模式能量匹配的方式, 确定声源的深度. 通过对基于Pekeris波导模型的浅海环境进行仿真验证, 结果表明: 自适应径向高斯核函数的时频分析方法能够很好地反映信号本身的频散特征, 具有较高的时频分辨率, 克服了传统短时傅里叶变换时频表征的限制, 使得模式在时频域更加容易辨识和分离; 从测距效果来看, 不同模式组合下的距离估计结果不同, 采用在时频面上具有较高能量的模式, 可得到较为准确的距离估计; 选用高能量的模式所得的距离估计的相对误差小于2%. 在定深方面, 参与联合匹配的模式个数越多, 代价函数的峰值更加地尖锐, 同时具有低的伪峰, 深度估计的性能会进一步有所提升. 该工作对于研究低频水声脉冲信号的分离和提取具有重大意义. 关键词： 频散信道 时频分析 单水听器 定位     

现代时频分析方法及其应用

经典信号分析工具Fourier变换对时变信号分析存在较大的局限性,从Fourier分析的加窗处理入手,逐步介绍几类现代时频分析方法及其应用领域。     

基于自适应多尺度时频熵的遥测振动信号异常检测方法

针对遥测振动信号频域成份复杂、非平稳非线性和强噪声特性,提出一种基于自适应多尺度时频熵的遥测振动信号异常检测方法;首先对采集到的遥测振动信号进行零漂修正和趋势项消除,然后采用自适应分解方法对信号进行多尺度分解,得到若干分量,利用相关系数剔除虚假分量;接下来用筛选出的分量作时频分布,对时频分布进行多层多尺度划分,计算相应尺度频段内信号的分形维数,依据分形维数的大小自适应地确定各频段的时频划分尺度;最后计算时频平面的自适应多尺度时频熵,通过时频熵的变化情况对遥测振动信号进行异常检测;实测数据验证了该方法的有效性。     

机载千兆网络数据记录器设计与实现

为了满足对新一代网络化机载测试系统输出的海量高速网络化测试数据记录的需要,设计并实现了一种基于COMe主控模块和工业级通用固态硬盘的机载千兆网络数据记录器。该记录器使用集成有英特尔处理器、板载DDR3内存和FLASH存储器的COMe主控模块,可进行IRIGB-AC时间码授时的底板和作为数据存贮介质的固态硬盘构成硬件系统平台,并采用Linux嵌入式操作系统和优化的数据存贮算法程序,完成了一路千兆机载测试网络数据流的接收、打包和记录。试验室和飞机上大量实验结果表明该记录器工作性能稳定,无误码和丢包现象,可以大量应用在使用环境复杂的飞机网络化机载测试系统中。     

神经网络的声场景自动分类方法*

声场景探察和自动分类能帮助人类制定应对特定环境的正确策略,具有重要的研究价值。随着卷积神经网络的发展,出现了许多基于卷积神经网络的声场景分类方法。其中时频卷积神经网络(TS-CNN)采用了时频注意力模块,是目前声场景分类效果最好的网络之一。为了在保持网络复杂度不变的前提下进一步提高网络的声场景分类性能,该文提出了一种基于协同学习的时频卷积神经网络模型(TSCNN-CL)。具体地说,该文首先建立了基于同构结构的辅助分支参与网络的训练。其次,提出了一种基于KL散度的协同损失函数,实现了分支与主干的知识协同,最后,在测试过程中,为了不增加推理计算量,该文提出的模型只使用主干网络预测结果。在ESC-10、ESC-50和UrbanSound8k数据集的综合实验表明,该模型分类效果要优于TS-CNN模型以及当前大部分的主流方法。     

针对磁共振射频脉冲的时频域分析方法比较研究

射频脉冲可实现样本自旋体系的精确操控,进而产生预期的核磁共振(NMR)信号,在NMR信号产生过程中扮演重要角色.该文分别采用短时傅里叶变换(STFT)、连续小波变换(CWT)和维格纳-威利分布(WVD)几种时频域分析方法对射频脉冲(优化形状脉冲)进行特性分析和比较.结果表明,三种方法各自具有优缺点,结合各自优势对射频脉冲进行各种方法分析,可以更好地理解复杂脉冲的幅度、相位特性在时频域的分布情况.该文的研究方法将为直观理解复杂射频脉冲对自旋体系的作用机制提供参考.     

基于心音窗函数的心音图形化处理方法的研究

心音分析与识别目前主要局限在一维信号处理方面, 为了获得心音信号更直观特征表现形式, 提高分类识别效果, 拓展心音识别研究领域, 提出了一种将心音与图像处理技术相结合、基于心音窗函数的心音纹理图特征提取与识别算法. 本文首先给出心音的模型, 定义心音时频图和心音纹理图, 然后讨论如何利用心音窗函数和短时傅里叶变换获取二维心音时频图, 并且针对心音的特点, 重点研究了心音窗函数的构造原则和实现方法, 最后通过改进的脉冲耦合神经网络模型实现了对心音纹理图的特征提取与身份识别. 仿真实验表明, 心音窗函数与传统窗函数相比较, 所获得的心音时频图具有第一、第二心音纹理更加清晰, 噪声纹理得到较好抑制的优点, 并且改进的脉冲耦合神经网络模型具有更低的计算成本, 与3种典型识别方法相比较, 呈现更高的识别率, 因而基于图像处理技术对心音进行特征提取与身份识别是一种行之有效的方法.     

基于时频分帧能量熵的陶瓷制品敲击声波信号特征识别

针对现有陶瓷制品敲击声波信号特征提取方法中提取的特征代表性降低的问题,该文提出结合最大重叠离散小波包变换(MODWPT)和时频分帧能量熵的特征提取方法。首先采用MODWPT将信号分解为4层,再对每个节点的子信号分帧后计算各个节点的时频分帧能量熵,然后根据能量分布特征选择了前6个节点的时频分帧能量熵特征,最后构建随机森林分类器完成识别。将该方法和MODWPT时频分段能量熵、MODWPT归一化能量特征两种方法进行比较。实验结果表明,相比MODWPT时频分段能量熵、MODWPT归一化能量两种特征提取方法,MODWPT时频分帧能量熵能提升特征的代表性,具有更优的陶瓷制品敲击声波信号特征识别性能,其识别的F₁值达到了98.46%,相比上述两种方法分别提升F₁值3.22%、1.86%。     

Determining the time-frequency parameters of low-power bright picosecond optical pulses by using the interferometric technique

We present an approach to the characterization of low-power bright picosecond optical pulses with an internal frequency modulation simultaneously in both time and frequency domains in practically much used case of the Gaussian shape. This approach exploits the Wigner time-frequency distribution, which can be found for these bright pulses by using a novel interferometric technique under our proposal. Then, the simplest two-beam scanning Michelson interferometer is selected for shaping the field-strength auto-correlation function of low-power picosecond pulse trains. We are proposing and considering in principle the key features of a new experimental technique for accurate and reliable measurements of the train-average width as well as the value and sign of the frequency chirp of pulses in high-repetition-rate trains. This technique is founded on an ingenious algorithm for the advanced metrology, assumes using a specially designed supplementary semiconductor cell, and suggests carrying out a pair of additional measures with exploiting this semiconductor cell. Such a procedure makes possible constructing the Wigner distribution and describing the above-listed time-frequency parameters of low-power bright picosecond optical pulses. In the appendix, we follow one of possible avenues for deriving the joint Wigner time-frequency distribution via choosing the Weil's correspondence between classical functions and operators.     

心磁信号广义S变换域奇异值分解滤波方法

针对心磁信号工频及背景噪声干扰问题, 提出了广义S变换奇异值分解(singular value decomposition, SVD)滤波方法.在离散S变换基础上, 导出了广义矩阵S变换和逆变换公式. 通过对采样信号进行广义S变换, 调节时频分辨率, 利用SVD分解方法确定有效心磁信 号区域, 实现自适应时频滤波. 实验结果表明, 该方法能有效滤除工频及背景噪声干 扰, 且在较少奇异值个数情况下可获得更好的滤波性能. 关键词： 心磁信号 S变换 奇异值分解 时频滤波     

基于时频分析的多目标盲波束形成算法

针对现有盲波束形成算法适用范围较窄, 多目标信号分离级联模式结构复杂、并联模式稳定性较差等问题, 提出一种基于时频分析的多目标盲波束形成算法. 该算法首先利用时频分析技术给出信号导向矢量的不确定集, 然后优化求解导向矢量的最优估计, 最后利用Capon方法实现多目标信号的并行输出. 理论分析及仿真结果表明, 该算法对信号特性没有特殊要求, 适用性较广, 性能稳定, 且输出信干噪比高于其他盲波束形成算法, 接近于最优Capon波束形成器.     

小波时-频变换的高强钢丝弹性波传播模态分析

超声导波是近年来桥梁拉索无损检测研究的重要方法之一。针对弹性波在高强钢丝介质中传播的多模态频散问题,采用单点时域波形的小波时频变换进行混叠信号的模态识别分离。通过数值求解Pochhammer频率超越方程,计算得到0~1.5 MHz范围内纵向导波模态理论频散曲线;采用有限元模拟半波正弦脉冲激励导波在钢丝中传播过程,由小波时-频变换得到导波模态分布,并进行了不同腐蚀程度钢丝实验对比分析。结果表明,经小波时-频变换得到的第1、2、3阶纵向导波模态与理论值对应吻合,单点时域波形的小波时-频变换结果能够有效识别高强钢丝中的导波模态;钢丝在无腐蚀状态下,一阶纵向导波模态能量占比达57.74%,随腐蚀程度增加,能量更为集中到一阶纵波模态,二阶模态能量逐渐减小。