电力系统谐波检测全相位频谱分析研究

为了解决电力系统谐波检测中存在的检测精度低的问题,提出一种改进的全相位时移相位差频谱校正算法,消除了相位值对采样中心样点的依赖性。将该算法用于电网含有谐波以及间谐波的测量分析,结果表明该算法在中高信噪比情况下相位误差小于1°,具有估计精度高且稳定性好的特点。     

基于ADSP-TS101的频谱细化

以降低信号处理的复杂度,增强系统的实时性为出发点,介绍了如何利用傅里叶变换对快速傅里叶变换(FFT)的局部谱进行细化,以达到要求的频谱分析精度。并以具体的设计实例详细说明了如何利用ADSP-TS101数字信号处理器来实现频谱的细化,验证了理论的可行性。     

快速傅里叶变换对信号频谱的简单分析

快速傅里叶变换(FFT)是离散傅里叶变换(DFT)的快速算法,广泛运用于故障诊断领域,因每种故障的频率成分不同,FFT可以根据这些独有的频率成分检测出不同的故障来。同时快速傅里叶变换还应用于控制工程、图像处理、机床生产、数据采集和雷达探测等方面,对社会中的工业发展起到很大的作用。本文就FFT对信号的频谱做出简单分析,对不同采样点数进行相应频谱判断,找出理论与频率图像出现误差的原因,以便人们对FFT技术能够进行更好的使用。     

基于STFT的无线电频谱信号的多域分析

将短时傅里叶变换的分析方法应用于无线电频谱监测系统中,与传统的分析方法比较,突出时频分析的多维分析特性,能够很好的分析出信号频率随时间变化的情况,提高频谱监测效率.     

从DFT导出过程和频谱分析谈DFT教学

信号处理中离散傅里叶变换DFT是一个重要的计算手段,可以完成很多计算,包括对连续时间信号的频谱估计。这在教学中是一个重点和难点。本文构建了由连续时间傅里叶变换CTFT和离散时间傅里叶变换DTFT导出DFT的过程,通过一系列操作和推导,以此理解DFT和DTFT以及离散时间傅里叶级数DTFS的密切联系,并深刻体会利用DFT做频谱分析的特点和考虑。     

基于MATLAB实现对语音信号频谱分析

语音信号处理技术是语音处理领域中新近发展起来的一个学科分支,MATLAB是一个数据分析和处理功能十分强大的工程实用软件,运用它来进行语音信号的采集、分析和处理相当便捷。文章介绍了在Matlab环境中如何采集语音信号和语音信号采集后的频谱分析处理,并通过实例分析了语音信号处理的Matlab。     

基于MATLAB实现对语音信号频谱分析

语音信号处理技术是语音处理领域中新近发展起来的一个学科分支．MATLAB是一个数据分析和处理功能十分强大的工程实用软件．运用它来进行语音信号的采集,分析和处理相当便捷。文章介绍了在Matlab环境中如何采集语音信号和语音信号采集后的频谱分析处理．并通过实例分析了语音信号处理的Matlab。     

斜坡类信号频谱分析时应注意的一个问题

斜坡类信号属功率无限信号,针对常见于各种复变函数与积分变换类教科书中此类信号的傅里叶变换结果提出了质疑,认为以傅里叶变换所体现的此类信号的频谱特性不具有实际意义或应用背景。通过对傅里叶变换基本定义、运算性质、物理意义以及斜坡信号频谱特性的分析,表明在信号频谱分析过程中,傅里叶变换这一频谱分析工具不一定适用于功率无限信号。     

DTMF信号的高精度数字频谱分析技术

本文介绍了一种采用离散傅里叶变换的高精度数字频谱分析方法，用它实现了双音多频（ＤＴＭＦ）信号的频率分离与识别，得到了有价值的结果。     

基于图像纹理频谱的弱目标自动检测

弱目标所含信息的相对贫乏,使得基于目标的检测算法往往难以获得满意的效果,另一方面,弱目标的存在常常使其所在局部区域的纹理较之包含该区域的更大区域的纹理发生较大改变;而纹理单元及其函数纹理频谱则分别能有效地捕获这两个区域在微纹理及宏纹理上的差异,从而检测出弱目标。基于这一思想,文中提出了一种基于纹理频谱的弱目标自动检测新方法。实验证明,该方法与其它方法相比,具有定位精确、算法简单、抗噪能力强和运算速度较快的优点。     

基于拉曼光谱全谱数据的无损快速胆维丁含量定量检测方法

提出了利用拉曼光谱全谱数据结合偏最小二乘法实现胆维丁含量快速无损定量检测方法。 采用实验室自主研发的便携式拉曼光谱仪采集了39组不同含量胆维丁样品的拉 曼光谱,26组作为训练集建立偏最小二乘预测模型,13组作为测试集验证模型。测试集预测的 含量和实际含量的线性相关系数为0.999。研 究结果表明拉曼光谱全谱分析结合偏最小二乘法可以用于胆维丁含量的快速定量检测。     

SAR target detection based on the optimal fractional Gabor spectrum feature

In this paper, an algorithm based on fractional time-frequency spectrum feature is proposed to improve the accuracy of synthetic aperture radar (SAR) target detection. By extending fractional Gabor transform (FrGT) into two dimensions, the fractional time-frequency spectrum feature of an image can be obtained. In the achievement process, we search for the optimal order and design the optimal window function to accomplish the two-dimensional optimal FrGT. Finally, the energy attenuation gradient (EAG) feature of the optimal time-frequency spectrum is extracted for high-frequency detection. The simulation results show that the proposed algorithm has a good performance in SAR target detection and lays the foundation for recognition.     

基于局部灰度特性分析的红外目标检测方法

通过分析由于红外目标的出现引起的红外图像局部区域在灰度均值、方差、三维图形上的变化,分别提出了三种不同的红外目标增强方法。在此基础上,通过搜索局部能量极大值点,确定目标的最大可能位置作为种子点,利用种子区域生长算法,实现目标和背景的分离,最终将目标从背景中提取出来。对大量海空背景下的点、斑点目标图像进行了实验,取得了较好的效果。     

用辐射分辨率分析伪装目标的雷达发现概率

利用雷达图像辐射分辨率理论讨论目标发现概率计算方法.依据辐射分辨率的定义及图像检测灰度对比要求,计算给出了某单一背景条件下分布伪装目标与背景对比度、独立视数及目标发现概率的关系.     

基于时频分析的高频地波雷达目标检测算法

为提高海事监测中高频地波雷达(High Frequency Surface Wave Radar,HFS-WR)对运动目标的检测准确率,提出了一种基于频谱细化和小波尺度谱重排时频分析的运动目标检测算法.对HFSWR的接收信号进行频率细化处理以提高后续时频分析的频率分辨率;然后,进行基于Morlet小波的时频分析以提取目标的时频分布特征,为提高时频分布的集中性和抑制交叉项干扰,对小波尺度谱进行重排;根据得到的时频分布特征实现可疑目标区的精确检测.实验结果表明:该算法能有效检测多普勒频率相差很小的运动目标以及海杂波附近的运动目标,可用于对常规目标检测算法无法判定的可疑目标区域进行精细、准确的目标检测与分析.     

基于光谱尺度空间与管道滤波的红外目标检测

为了准确地从复杂干扰背景下检测出真实弱小目标,本文引入视觉显著性,设计了基于快速光谱尺度空间与动态管道滤波的红外目标检测算法。基于真实目标与背景内容之间的整体差异,引入快速光谱尺度空间与阈值分割技术,设计视觉显著性机制,对红外图像完成处理,输出全局显著性映射,以高效过滤干扰背景内容。考虑目标与背景的局部特征差异,构建自适应局部对比度增强机制,对粗检测结果实施处理,获取对应的局部显著性映射,改善视觉显著性区域内目标的对比度。引入高斯差分理论,通过估算每一帧红外图像中的目标像素直径,形成动态管道滤波,充分消除虚警,准确识别出弱小目标。多组实验数据显示：较已有的红外目标检测技术而言,在各种不同的复杂背景干扰下,所提算法呈现出更好的检测能力,拥有更理想的接收机工作特性(ROC)曲线。     

基于纹理抑制和连续分布估计的显著性目标检测方法

为了取得更好的显著性检测结果,针对传统的显著性检测方法易造成边界模糊以及应用中央-周边差进行图像检测时,感兴趣目标的内部纹理会破坏目标的整体性的问题,提出了一种基于纹理抑制和连续分布估计的显著性检测方法。先对图像进行双边滤波的预处理,以平滑目标以及背景区域内部的纹理扰动,保留目标与背景之间的主要边缘。再采用SLIC超像素分割算法,对图像中具有相同特征的像素进行分组,通过多维正态分布提取分割区域的特征,利用二范数Wasserstein距离计算区域相似度:结合局部显著性检测以及全局显著性检测实现目标区域的提取。实验结果表明,本文的方法能够较好地提取显著性目标区域。     

基于领域分析TDLMS滤波器的红外小目标检测

使用基本的TDLMS滤波器可以用来进行小目标检测,但是由于其结构和算法的限制,在进行目标检测的过程中会产生一些困难.提出了一种基于邻域分析的TDLMS滤波器,改造了滤波器输入窗口结构,并加入了新的数据处理模块,使其能够更多地获取和利用目标邻域内的信息,并获得更为显著的检测效果.实验证明了该算法的有效性.     

基于频谱分析的运动模糊图像参数检测

为了提高运动模糊图像的运动方向和运动像素的检测精确度,本文提出了基于频谱分析的运动模糊图像参数识别的改进算法,从频谱分析的角度出发推导了暗条纹宽度、图像大小、条纹倾斜角度与运动尺度、运动像素之间的关系;采用二次傅里叶变换的方法细化亮条纹,分析并简化了条纹倾斜角与运动方向角之间的关系;分析了频谱中十字亮线产生的原因及位置,提出了去除十字亮线的新方法;然后,对处理后的频谱进行Radon变换,根据变换结果得出模糊图像的运动方向和运动像素。实验证明,该算法能够检测出不同大小模糊图像的运动方向和运动像素,检测误差控制在0.5°、2个像素的范围之内。