基于短时傅立叶变换的跳频序列瞬时频率估计

采用了G函数的方法来模拟跳频序列，然后利用短时傅立叶变换对它进行分析与瞬时频率的估计。该方法能够有效地描绘出跳频信号的频率随时间跳变的规律（跳频图案），具有很高的时间一频率分辨率。计算机仿真验证了应用短时傅立叶变换分析跳频序列的有效性和实用性。     

基于短时傅立叶变换和Wigner-Ville分布的联合变换

短时傅立叶变换是一种线性变换,对于多分量信号来说不存在交叉项,但时频聚集性不好;wgner-Ville分布具有很好的时频聚集性,但对于多分量信号却存在交叉项。文章讨论了一种结合短时傅立叶变换和Wigner-Ville分布各自优点的方法,通过将二者进行“融合”,可以得到既没有交叉项,而且时频聚集性叉好的时频分布。通过实验验证了该方法的有效性,并且该方法在低信噪比下对信号有很好的检测性能。     

短时傅里叶变换和拟Wigner分布最佳窗函数

短时傅里叶变换和拟Wigner分布是应用最广泛的两种时频分析工具,其窗函数的选择是其应用的前提,对此仍有待深入研究。本文详细研究了其窗函数的选取准则,给出了在最佳频率分辨率意义上的最佳窗函数。     

改进的算术傅立叶变换（AFT）算法

算术傅立叶变换（AFT）是一种非常重要的傅立叶分析技术。AFT的乘法量少（仅为O（N））,算法结构简单,非常适合VLSI设计,具有广泛的应用。但AFT的加法量很大,为O（N∧2）,因此减少AFT的加法运算是很重要的工作。本文通过分析AFT的采样特点,给出了奇函数和偶函数的AFT的改进算法。然后在此基础上给出了一般函数的AFT的改进算法。改进算法比原算法的加法运算量降低了一半,因此计算速度快了一倍。本文改进的偶函数和奇函数的AFT算法还分别可以用来计算离散余弦变换（DCT）和离散正弦变换（DST）。     

补零离散傅立叶变换的插值算法

插值离散傅立叶变换能提高正弦信号参数估计精度,但传统的比值插值算法只适用于数据长度等于离散傅立叶变换长度的场合。本文研究了补零离散傅立叶变换的插值问题,提出一种基于窗函数频谱一阶泰勒级数展开的插值算法,它与原比值法具有类似的形式和相同的计算量,是原比值法在数据长度小于或等于离散傅立叶变换长度时的扩展。性能分析和仿真试验还表明,补零离散傅立叶变换插值算法对频率偏差的敏感度降低,稳定性更好。     

快速傅立叶变换算法概述

快速傅立叶变换(FFT)属于数字信号处理中最基础的运算,已广泛应用于通讯、医学电子学、雷达和射电天文学等领域。本文对FFT的主要算法作了概述,并对其特性和运算工作量进行了分析和对比,期望对快速傅立叶变换算法有一个清晰的认识。     

基于广义希尔伯特变换的地震图像边缘检测算法优化

传统广义希尔伯特变换在处理弱振幅分布较广或者有地质褶皱带的复杂地震数据时,强振幅周围的边缘检测效果还相对比较清晰,但弱振幅周围的边缘检测就十分模糊,同时细节信息显示不够全面。因此,该算法在Luo等人提出的广义希尔伯特变换算法的基础上进行优化,提升弱振幅周围和地质褶皱带的边缘检测效果。首先,将地震信号在时间域上加高斯窗并做傅里叶变换;然后取傅里叶变换后信号的虚部,取绝对值,沿频率求和后计算1/n次幂;最后,沿纵轴和横轴分别进行边缘检测,将两者的结果求取平均作为检测结果。该算法应用于实际地震数据时,弱振幅和地质褶皱带周围的图像边缘被清晰地检测出来且计算效率明显快于频域加窗的广义希尔伯特变换,验证了文章提出的算法的有效性。     

短时傅里叶变换和拟Wigner分布最佳函数

短时傅里叶变换和拟Ｗｉｇｎｅｒ分布是应用最广泛的两种时频分析工具,其窗函数的选择是其应用的前提,对此仍有待深入研究,本文详细研究了其窗函数的选取准则,给出了在最佳频率分辨率意义上的最佳窗函数。     

快速傅立叶变换算法概述

快速傅立叶变换（FFT）属于数字信号处理中最基础的运算,已广泛应用于通讯、医学电子学、雷达或无线电天文学等领域。对FFT的主要算法进行了概述 ,并对其特性和运算工作量进行了分析和对比,期望对快速傅立叶变换算法有一个清晰的认识。     

基于分数阶傅立叶变换的模糊函数的研究

分数阶傅立叶变换可以看作是傅立叶变换的推广,本文回顾了分数阶傅立叶变换和模糊函数的有关理论,给出了基于分数阶傅立叶变换的模糊函数,讨论了该函数的主要性质。应用实例的仿真实验验证了此函数的有效性。     

面向本科生的傅里叶变换拓展教学方法

在本科生电子信息类教学中,傅里叶变换占有非常重要的地位,在学习了连续和离散傅里叶变换后,作为教学的延伸,引入窗口傅里叶变换作为拓展教学内容,并启发式的引导学生对自适应傅里叶分解进行探究。本文主要介绍从傅里叶变换到窗口傅里叶变换（STFT）和自适应傅里叶分解（AFD）的信号分析拓展教学方法,以强化学生的理论基础,增强学生的应用能力,让学生了解更多的学术前沿研究成果,启发学生的创新性思维。     

基于同步压缩短时傅里叶变换的微型无人机识别

针对利用雷达微多普勒效应的微型无人机识别问题,提出了一种基于同步压缩短时傅里叶变换(Synchrosqueezing Short-Time Fourier Transform,SSTFT)的分类识别方法.首先对无人机的微多普勒回波信号进行SSTFT从而获得信号时频谱,然后对时频谱进行多维度特征提取获得回波信号的时频特征...     

Frequency estimation of electric signals based on the adaptive short-time Fourier transform

Frequency is an important parameter in the monitoring, control, and protection of power systems and electric equipment. In this article, based on the adaptive short-time Fourier transform, a new digital algorithm is presented to estimate the frequency of electric signals. The novel window, called the Rectangle Self-Convolution Window, is adapted to eliminate the impact of harmonics, and the window length is adjusted according to the variation of signal frequency. The algorithm is easy to implement with high precision and short response time as well as a wide measuring range. It is thus suitable for real-time detection, especially when the frequency changes abruptly and the signal is corrupted by harmonics. Simulation results and practical application show that it is feasible and effective under different conditions.     

基于短时分数阶傅里叶变换的时频分析方法

本文研究了短时分数阶傅里叶变换(STFRFT)时频分析方法的分辨率精度和算法性能.首先,文中给出了一种STFRFT时频分辨率的数学计算表达式,其有利于时频分辨率的量化比较,仿真结果表明该理论量化值与观察值基本吻合;其次,针对算法运算量大的问题,提出了一种STFRFT的快速计算方法,它较传统的穷举搜索方法运算量约降低1个数量级;最后,给出了算法估计误差的理论分析并运用该方法对多目标信号进行了分析,仿真表明该方法可有效抑制交叉项和解决多分量时频信号的分离问题.     

应用于信号处理的Fourier变换与小波变换

在分析Fourier变换与小波变换异同点的基础上,对它们在不同类型信号的处理过程中的应用进行了探讨．并给出一个检测故障点的仿真实例,证明了小波变换的优越性．     

基于高斯短时分数阶Fourier变换 的海面微动目标检测方法

海上目标随海面颠簸导致姿态变化,引起回波功率调制效应,导致回波多普勒体现时变和非平稳特性.为此,本文将微多普勒理论应用于海杂波中弱目标检测,提出一种基于高斯短时分数阶Fourier变换(GSTFRFT)的海面微动目标检测方法.首先,建立海面目标的平动和三维转动回波模型;然后,基于海尖峰判别方法对回波信号进行数据筛选,改善信杂比,并采用GSTFRFT对微动信号进行增强处理,利用海面目标与海杂波的微动特征差异设计恒虚警检测方法;最后,通过GSTFRFT域滤波,提取信号的微动特征并得到瞬时频率.实测雷达数据仿真结果验证了算法的有效性,具有在强海杂波中检测微弱目标的能力.     

基于STFT和WT的SAR干扰抑制算法

窄带干扰(NBI)和宽带干扰(WBI)作为合成孔径雷达（SAR）中最为常见的两种干扰形式,它们的存在将会大幅度地降低SAR图像的质量.本文在对NBI和WBI的时频聚集性分析的基础上,提出一种联合短时傅里叶变换和小波变换的NBI和WBI抑制方法.该方法首先把SAR回波数据变换到短时傅里叶谱域再把短时傅里叶谱域数据变换到小...     

基于分数阶Fourier变换的模糊函数及其在二次调频信号参数估计应用中的研究

作为处理非平稳信号的一种重要工具,模糊函数(ambiguity function,AF)已经被广泛应用于雷达信号处理、声纳技术等领域,并对线性调频信号信号的参数估计具有极好的处理能力。但对应用于众多领域的二次调频信号,模糊函数就显得无能为力了。作为Fourier变换的更广义形式,分数阶Fourier变换(Fractional Fourier transform)近年来受到了广泛关注。为解决二次调频信号的估计问题,本文研究了基于分数阶Fourier变换的模糊函数,给出了这种变换的一些新的重要性质,如共轭对称性、Moyal公式、时移性等,推导出了它与经典模糊函数、基于分数阶Fourier变换的Wigner分布、短时Fourier变换、小波变换等其他时频变换的关系。作为应用,最后本文用这种分数阶模糊函数来估计二次调频信号,应用实例的仿真结果表明了分数阶模糊函数在估计二次调频信号参数方面的可行性和有效性。      

“信号与系统”中的STFT概念引入

“信号与系统”现行的内容体系中大多以傅里叶变换、拉氏变换和Z变换为核心展开,内容涉及连续以及离散系统的分析。三大变换均不具备对信号进行时域局部分析的能力,而实际应用中则往往需要对信号进行时域局部分析。本文探索将短时傅里叶变换概念引入“信号与系统”课程中,以此阐述时域局部分析方法,为进一步引入多分辨分析做好铺垫。     

在纺织图像中傅里叶变换的研究

通过采用不同的图像处理技术手段对具有不同特性的织物数字图像进行处理,为织物密度的自动测量提供最佳质量的图像,利用二维离散傅里叶变换获得图像的频谱,然后对其进行图像增强和图像复原等操作,能有效地改善图像的质量,突出所需要的细节。介绍了二维离散快速傅里叶变换算法,以及在频率域中进行图像增强、图像复原等实验,并对实验结果总结分析。