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基于短时傅里叶变换的高效空频自适应抗干扰方法
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作者 赵正义 南普龙 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第6期1778-1785,共8页
针对传统空频自适应处理(space frequency adaptive processing,SFAP)算法在快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)点数较大时出现计算量大、点数较少时出现在干扰来向的其他频段产生寄生零陷的问题,提出一种基于短时傅里叶变换(s... 针对传统空频自适应处理(space frequency adaptive processing,SFAP)算法在快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)点数较大时出现计算量大、点数较少时出现在干扰来向的其他频段产生寄生零陷的问题,提出一种基于短时傅里叶变换(short-time Fourier transform,STFT)的SFAP方法。首先通过STFT将采样信号转换到时频域,并利用恒虚警门限检测方法检测干扰频点,然后仅在干扰频点进行空域滤波,相较于传统SFAP算法在所有频点进行空域滤波处理,所提方法有效提升了SFAP的计算效率和抗干扰能力。所提方法除了能够应对平稳干扰,也能够有效抑制威胁更大的非平稳干扰。 展开更多
关键词 全球卫星导航系统 空频自适应处理 短时傅里变换 抗干扰
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基于自适应短时傅里叶变换的品质因子Q值估算方法 被引量:7
2
作者 赵锐锐 李勇军 +1 位作者 黄有晖 左安鑫 《石油物探》 CSCD 北大核心 2024年第5期981-992,共12页
品质因子Q是描述地下介质对地震波吸收衰减强弱程度的参数,同时也是地层含油气性的重要标志。在地震资料Q估算中,常用的方法是短时傅里叶变换方法,当窗函数被选定以后,其时频分辨率就固定了。针对该问题,提出一种自适应窗短时傅里叶变... 品质因子Q是描述地下介质对地震波吸收衰减强弱程度的参数,同时也是地层含油气性的重要标志。在地震资料Q估算中,常用的方法是短时傅里叶变换方法,当窗函数被选定以后,其时频分辨率就固定了。针对该问题,提出一种自适应窗短时傅里叶变换的方法,以获得更准确的瞬时中心频率,并利用峰值频移法来估算品质因子Q。首先,利用固定窗长的短时傅里叶变换来提取信号的瞬时中心频率作为初始频率;然后,根据初始频率自适应计算不同频率的窗长,并利用自适应窗长短时傅里叶变换来求取瞬时中心频率;最后,结合峰值频移法得到高分辨率的品质因子Q值。利用合成数据和实际数据进行了测试,结果表明,相比于固定时窗短时傅里叶变换方法,自适应短时傅里叶变换方法具有更好的时间和频率分辨率,可以获得更高分辨率的品质因子Q值。该结果可以为地下介质的研究提供更准确、可靠的工具,有助于更好地了解地下结构和油气资源分布情况。 展开更多
关键词 品质因子Q 短时傅里变换 窗函数 自适应 峰值频移法
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基于短时傅里叶变换和两阶段深度迁移学习的多频段振荡源定位
3
作者 余明 姚伟 +5 位作者 赵一帆 石重托 刘海光 陈汝斯 李大虎 文劲宇 《电力系统保护与控制》 北大核心 2025年第3期81-94,共14页
随着以风光为代表的新能源发电大规模并入电力系统以及大型水轮机组的新型调速器的投入使用,新型电力系统的振荡从传统的低频振荡扩展到多频段振荡,准确定位多频段振荡源是抑制不利影响扩大的关键手段。基于此,提出了一种基于短时傅里... 随着以风光为代表的新能源发电大规模并入电力系统以及大型水轮机组的新型调速器的投入使用,新型电力系统的振荡从传统的低频振荡扩展到多频段振荡,准确定位多频段振荡源是抑制不利影响扩大的关键手段。基于此,提出了一种基于短时傅里叶变换和两阶段深度迁移学习的定位方法。首先,该方法将系统中发电机的有功量测信号通过短时傅里叶变换处理转换得到时频表征矩阵,并通过线性映射将其转化为特征图像,从而将定位问题转化为图像分类问题。然后,将所得到的图像输入到基于ResNet50的两阶段分类器。第一阶段用于确定振荡的类型,第二阶段则用于确定该类型振荡源的具体位置。采用融入图像知识学习的迁移学习进一步提高训练效率和定位准确率。含风电的新英格兰系统和湖北电网算例仿真结果均表明:相较于支持相量机、决策树和单阶段迁移学习方法,所提方法在面对噪声时兼顾较高的准确性和鲁棒性。 展开更多
关键词 多频段振荡 短时傅里变换 特征图像 深度迁移学习 振荡源定位
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基于短时傅里叶变换的智能音乐生成系统分析与研究
4
作者 李一熙 汪镭 +1 位作者 薛愈 吴启迪 《智能系统学报》 北大核心 2025年第3期750-760,共11页
在基于短时傅里叶变换(short-time Fourier transform,STFT)的智能音乐生成系统中,引入梅尔倒谱系数(Mel frequency cepstrum coefficient,MFCC)作为输入特征,并对STFT的损失函数进行优化设计,以提升音乐生成的质量。在对音符输入信号... 在基于短时傅里叶变换(short-time Fourier transform,STFT)的智能音乐生成系统中,引入梅尔倒谱系数(Mel frequency cepstrum coefficient,MFCC)作为输入特征,并对STFT的损失函数进行优化设计,以提升音乐生成的质量。在对音符输入信号进行短时傅里叶变换时,需要对时域信号进行截断并添加窗函数,对信号添加时域窗等效于在频域信号中进行卷积。时域信号在截断过程中存在频谱分析误差,使得频谱以实际频率值为中心,以窗函数频谱波形的形状向两侧扩散,从而产生频谱泄漏。不同窗函数的选择对最终生成音乐的品质具有显著影响。为此,提出一种基于能量校正因子、频域最大副瓣和主瓣增益的窗函数分析与选择方法,并开发相应脚本工具,从而完成基于符号域音乐的混合窗函数设计。实验结果表明,混合窗函数在不同的MIDI(musical instrument digital interface)数据集上均可有效减少频谱泄漏对信号截断的影响,具有很好的适应性和灵活性,从而更好地作用于基于STFT的智能音乐生成系统中。 展开更多
关键词 短时傅里变换 人工智能 音乐生成 窗函数 梅尔倒谱系数 频谱泄漏 主瓣增益 混合函数
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短时傅里叶逆变换的苗语语声合成方法
5
作者 蔡姗 王林 +2 位作者 郭胜 邹雪 吴磊 《应用声学》 北大核心 2025年第2期339-349,共11页
少数民族语言的语声合成研究作为语声合成研究的一个重要方向,在人机交互领域备受关注。针对现有两阶段语声合成模型复杂度高、演算速度慢的问题,提出一种基于短时傅里叶逆变换的苗语语声合成方法。该方法根据语声特征提取的过程,减少... 少数民族语言的语声合成研究作为语声合成研究的一个重要方向,在人机交互领域备受关注。针对现有两阶段语声合成模型复杂度高、演算速度慢的问题,提出一种基于短时傅里叶逆变换的苗语语声合成方法。该方法根据语声特征提取的过程,减少过采样卷积的使用,以降低模型的复杂度,同时结合短时傅里叶逆变换进行语声波形相位和幅度谱的重建,实现从频域到时域的快速转换。此外,文中采用残差编码器对文本进行特征提取,以保留更多的输入文本信息。为了验证所提方法的有效性,以自建苗语语声语料库HmongSpeech(下载链接:http://sxjxsf.gzmu.edu.cn/info/1728/1214.htm)作为基准数据集,与典型的两阶段和单阶段模型进行对比分析。实验结果表明,所提方法在没有降低合成语声质量的同时提高了45倍的演算速度,且实时因子为0.01,满足实时应用要求;同时具有较强的鲁棒性,合成的词错误率仅为1.02%。 展开更多
关键词 苗语语声合成 短时傅里变换 演算速度 残差编码器
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自适应窗口旋转优化短时傅里叶变换的变转速滚动轴承故障诊断 被引量:6
6
作者 赵一楠 剡昌锋 +3 位作者 孟佳东 王宗刚 王慧滨 吴黎晓 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期1064-1076,共13页
针对短时傅里叶变换(STFT)中固定窗效应所导致的能量集中度不高的问题,提出了一种自适应窗口旋转优化短时傅里叶变换(AWROSTFT)的变转速滚动轴承故障诊断方法。通过变分模态分解(VMD)对原始振动信号进行降噪,并利用粒子群优化算法(PSO)... 针对短时傅里叶变换(STFT)中固定窗效应所导致的能量集中度不高的问题,提出了一种自适应窗口旋转优化短时傅里叶变换(AWROSTFT)的变转速滚动轴承故障诊断方法。通过变分模态分解(VMD)对原始振动信号进行降噪,并利用粒子群优化算法(PSO)解决了VMD参数选择困难的问题;利用切线思想对STFT中水平窗口自适应匹配一系列的旋转算子,使得窗口旋转方向接近甚至等于瞬时调频率,提高了时频表示的能量集中度;计算出谱峰检测法提取到的瞬时频率与转频的平均比值,将得到的结果与轴承的故障特征系数进行匹配,以此实现变转速工况下滚动轴承的故障诊断。仿真和实验的结果都表明,本文所提方法能够兼顾PSO-VMD和AWROST-FT的优势,通过切线思想自适应的旋转窗口使得信号与窗函数在全局上的夹角都为零,从而达到提高能量集中度和锐化时频脊线的目的,实现了变转速工况下滚动轴承的故障诊断。 展开更多
关键词 故障诊断 时频分析 自适应窗口旋转优化短时傅里变换 变分模态分解 变转速
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基于短时傅里叶变换和深度网络的模块化多电平换流器子模块IGBT开路故障诊断 被引量:10
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作者 朱琴跃 于逸尘 +2 位作者 占岩文 李杰 华润恺 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第12期3840-3854,共15页
针对现有模块化多电平换流器(MMC)子模块故障诊断过程中所需传感器较多、测量干扰较大等问题,提出一种基于深度学习的MMC子模块IGBT开路故障诊断方法。在对MMC子模块开路故障特征进行分析的基础上,利用短时傅里叶变换(STFT)提取桥臂电... 针对现有模块化多电平换流器(MMC)子模块故障诊断过程中所需传感器较多、测量干扰较大等问题,提出一种基于深度学习的MMC子模块IGBT开路故障诊断方法。在对MMC子模块开路故障特征进行分析的基础上,利用短时傅里叶变换(STFT)提取桥臂电压信号的谐波分量信息作为故障诊断所需的特征参数。将所得到的特征参数进行处理后构建故障诊断样本,在通过深度置信网络实现故障类型快速检测的基础上,依据不同故障类型,构建多个基于卷积神经网络的故障定位网络,进而实现开路故障的检测与定位。通过129电平的MMC系统仿真模型和降功率的MMC实验系统搭建,对该文所提方法进行了验证。仿真和实验结果表明,所提故障诊断方法可以在减少传感器数量的基础上实现子模块开路故障的诊断,提高系统的可靠性。 展开更多
关键词 模块化多电平换流器 开路故障诊断 短时傅里变换 卷积神经网络
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融合短时傅里叶变换和卷积神经网络的托辊故障诊断方法 被引量:9
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作者 谢苗 孟庆爽 +3 位作者 李博 卢进南 李玉岐 杨志勇 《工程设计学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期565-574,共10页
托辊故障已成为带式输送机运行中的常见问题。若不能及时诊断托辊故障,则将严重制约带式输送机的安全运行。为了解决上述问题,基于某矿带式输送机中间段托辊的实际运行工况,提出了一种融合短时傅里叶变换(short-time Fourier transform,... 托辊故障已成为带式输送机运行中的常见问题。若不能及时诊断托辊故障,则将严重制约带式输送机的安全运行。为了解决上述问题,基于某矿带式输送机中间段托辊的实际运行工况,提出了一种融合短时傅里叶变换(short-time Fourier transform,STFT)和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的托辊故障诊断方法。首先,以分布式光纤为基础,对托辊在正常、轴承损坏及筒皮断裂工况下运行时的振动信号进行采集并作STFT处理,得到对应的时频图样本集,并将其分为训练集和测试集。然后,将训练集输入CNN模型以进行诊断模型训练,在训练过程中不断更新不同工况下托辊的运行状态特征。最后,将训练好的CNN模型应用于测试集,并输出托辊运行状态的识别结果。结果表明,所构建的CNN模型的识别准确率高达99.6%。基于所提出的故障诊断方法,在某矿上开展现场实验,以进一步验证CNN模型的识别准确率。实验结果表明,CNN模型对带式输送机中间段托辊的运行状态有较高的识别准确率,可达96.5%,与测试集上的识别准确率仅相差3.1个百分点,说明所提出的故障诊断方法具有一定的可靠性。后续可通过不断增加不同工况下托辊的运行数据来提高该故障诊断方法的鲁棒性,这可为煤矿企业有效诊断托辊故障提供有力的理论基础。 展开更多
关键词 托辊 故障诊断 分布式光纤 短时傅里变换 卷积神经网络
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短时傅里叶变换结合DRSN的滚动轴承故障诊断研究 被引量:7
9
作者 韩东洋 陈宏 +2 位作者 陈新财 王军辉 魏李军 《中国测试》 CAS 北大核心 2024年第10期136-141,共6页
针对滚动轴承在复杂噪声环境下故障分类困难等问题,文章提出一种短时傅里叶变换(STFT)和深度残差收缩网络(DRSN)相结合的轴承故障诊断方法。首先利用短时傅里叶变换对滚动轴承原始振动信号进行时域频域处理得到信息更丰富的故障时频图样... 针对滚动轴承在复杂噪声环境下故障分类困难等问题,文章提出一种短时傅里叶变换(STFT)和深度残差收缩网络(DRSN)相结合的轴承故障诊断方法。首先利用短时傅里叶变换对滚动轴承原始振动信号进行时域频域处理得到信息更丰富的故障时频图样本,分为训练集和测试集;将软阈值模块引入到深度残差网络残差块中,其中的残差连接和软阈值模块能够滤除噪声并提取样本特征中的有效信息,输出到分类器上完成端对端的高准确率轴承故障分类。为验证所提方法的可行性,将该方法与其他模型作对比,实验结果表明,该方法在强噪声干扰下能表现出较高的分类性能,稳定性优于其他模型。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障分类 深度残差收缩网络 软阈值化 短时傅里变换
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频移Chirp信号短包的自适应分数傅里叶变换检测方法 被引量:1
10
作者 修梦雷 窦高奇 冯士民 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期4483-4492,共10页
为解决传统分数傅里叶变换(FrFT)在检测频移Chirp信号时脉冲分散问题,该文提出一种自适应FrFT的检测方法。该方法基于短包的结构模型以及Neyman-Pearson检测模型,引出了借助评价函数和判定阈值对信号帧检测的虚警概率和漏检概率的分析... 为解决传统分数傅里叶变换(FrFT)在检测频移Chirp信号时脉冲分散问题,该文提出一种自适应FrFT的检测方法。该方法基于短包的结构模型以及Neyman-Pearson检测模型,引出了借助评价函数和判定阈值对信号帧检测的虚警概率和漏检概率的分析方法。结合传统FrFT对完整Chirp信号的脉冲特性,给出了对分数傅里叶积分算子的修正方案,推导出自适应FrFT对频移Chirp码元的峰值分布函数。针对自适应FrFT检测过程存在搜索时移问题,分析了该情况下频移Chirp码元峰值大小及分布情况,证明了相比于传统FrFT,自适应FrFT检测捕获无前导短数据包的性能更加优越。 展开更多
关键词 短包 频移Chirp信号 自适应分数傅里变换 帧检测性能
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短时傅里叶变换域最优非因果滤波器和滤波矩阵降噪算法 被引量:3
11
作者 王向辉 李梅 +3 位作者 田旭华 王姣 谭歆 路东东 《陕西科技大学学报》 北大核心 2024年第2期164-173,197,共11页
在现有短时傅里叶变换域单通道降噪算法考虑帧间相关性的基础上,为提高算法的灵活度以及滤波器的性能,提出了一系列最优非因果滤波器和滤波矩阵.具体地,通过引入非因果概念,设计出一组单通道非因果降噪滤波器,以实现同时利用过去帧和未... 在现有短时傅里叶变换域单通道降噪算法考虑帧间相关性的基础上,为提高算法的灵活度以及滤波器的性能,提出了一系列最优非因果滤波器和滤波矩阵.具体地,通过引入非因果概念,设计出一组单通道非因果降噪滤波器,以实现同时利用过去帧和未来帧信息进行噪声抑制的目的.并在此基础上,推导出了一组最优单通道滤波矩阵,以降低算法的复杂度.将非因果滤波器以及滤波矩阵的思想相结合,进一步提出了一组单通道非因果滤波矩阵.随后,将所提算法扩展至多通道场景中,设计出了一组最优多通道非因果降噪滤波矩阵,以达到更好的降噪效果.最后,对所提算法进行了仿真实验.实验结果表明,与传统算法相比,本文提出的算法可有效改善带噪信号(输入信号)的信噪比,提升语音质量. 展开更多
关键词 语音降噪 非因果 滤波矩阵 短时傅里变换 单通道 多通道
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基于超宽带雷达回波短时傅里叶变换的土壤含水率检测 被引量:1
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作者 尉鹏亮 周昱宏 +1 位作者 王若蓁 郭交 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期352-360,共9页
土壤体积含水率监测对提高农业生产效率和制定合理土壤管理措施具有重要意义。超宽带雷达由于其高距离分辨率、强穿透能力在农业土壤动态信息实时监测中得到广泛应用。但以往对超宽带雷达信号的处理主要关注时域特征,忽略了同样具有丰... 土壤体积含水率监测对提高农业生产效率和制定合理土壤管理措施具有重要意义。超宽带雷达由于其高距离分辨率、强穿透能力在农业土壤动态信息实时监测中得到广泛应用。但以往对超宽带雷达信号的处理主要关注时域特征,忽略了同样具有丰富信息的频域特征,使得回波信号在土壤体积含水率反演过程中无法得到充分利用,限制了土壤体积含水率的反演精度。本文基于超宽带雷达获取的土壤回波信号,对其进行预处理并提取与土壤体积含水率有关的回波信号,对该信号采用短时傅里叶变换(Short-time Fourier transform,STFT),分析与土壤体积含水率有关的回波信号随时序变化的时频谱特征,进而结合卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)建立土壤体积含水率分级以及回归预测模型。实验结果表明,基于添加高斯白噪声后的数据,对于土壤体积含水率的分级,将时频特征和CNN模型相结合时,分级总体精度和Kappa系数分别为98.69%和0.9849,相较于10个时域特征与植被指数NDVI(Normalized difference vegetation index)建立的支持向量机模型(Support vector machine,SVM),分级总体精度提升21.78个百分点,Kappa系数提高0.2515。对于土壤体积含水率的回归预测,将时频特征和CNNR(Convolutional neural network regression)模型相结合时,预测结果与真实值之间的决定系数(R^(2))为0.9872,均方根误差(RMSE)为0.0048 cm^(3)/cm^(3),相对分析误差(RPD)为6.2738,相较于10个时域特征结合植被指数NDVI建立的CNNR模型,R^(2)提升0.2316,RMSE降低1.3377 cm^(3)/cm^(3),RPD提高4.2714。综上,在土壤体积含水率分级和回归预测方面,本文所提方法较传统信号检测处理方法具有明显优势。 展开更多
关键词 土壤体积含水率 超宽带雷达 短时傅里变换 卷积神经网络
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基于短时傅里叶变换的水声通信自适应OFDM均衡 被引量:4
13
作者 张玲玲 黄建国 +1 位作者 韩晶 唐成凯 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第4期918-922,共5页
由于水声环境时变特性,在水声信道中进行正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)信号传输,子载波间的正交性易受到破坏,从而产生载波间干扰,使得水声通信的误码率性能变差。针对这个问题,提出一种适用于水下时... 由于水声环境时变特性,在水声信道中进行正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)信号传输,子载波间的正交性易受到破坏,从而产生载波间干扰,使得水声通信的误码率性能变差。针对这个问题,提出一种适用于水下时变信道的自适应OFDM均衡算法,该算法采用滑动窗口进行子块短时傅里叶变换获得接收信号的二维时频谱,进而对该二维时频谱进行自适应时-频域联合合并均衡。该自适应均衡算法中采用最小均方误差算法跟踪信道时变特性,并通过自适应判决反馈均衡更新二维时频谱的加权合并系数,提高了OFDM系统抗载波间干扰的性能。仿真分析表明,所提出的OFDM均衡算法可在时变信道下,有效降低水声通信的误码率。 展开更多
关键词 水声通信 正交频分复用 载波间干扰 短时傅里变换
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基于自适应形态学滤波与霍夫变换的水声通信信号检测方法
14
作者 王洋 沈同圣 +2 位作者 汪涛 乔钢 周锋 《通信学报》 北大核心 2025年第7期29-44,共16页
为了解决水声通信信号检测易受到水下信道环境和严重噪声干扰的问题,基于水声通信信号的结构特征(SC),提出了一种基于自适应形态学滤波(AMF)与霍夫变换(HT)的水声通信信号检测方法。该方法采用短时分数阶傅里叶变换(STFRFT),调整分数阶... 为了解决水声通信信号检测易受到水下信道环境和严重噪声干扰的问题,基于水声通信信号的结构特征(SC),提出了一种基于自适应形态学滤波(AMF)与霍夫变换(HT)的水声通信信号检测方法。该方法采用短时分数阶傅里叶变换(STFRFT),调整分数阶域旋转角度匹配信号相位特性,显著提升时频能量聚集度,形成边界清晰的带状SC;基于时频图像素邻域局部密度设计AMF,动态调整结构元素的尺度因子来增强信号细节SC;构建HT模型,通过全局投票机制检测带状SC,从而实现高效、准确的水声通信信号检测。实验结果表明,不同信道环境下所提方法在泛化能力、检测概率、检测效率方面具有更好的鲁棒性和有效性。 展开更多
关键词 水声通信 信号检测 短时分数阶傅里变换 自适应形态学滤波 霍夫变换
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短时傅里叶变换在水声通信自适应OFDM均衡中应用 被引量:1
15
作者 李忠武 《舰船科学技术》 北大核心 2016年第3X期124-126,共3页
具有时变的水声通信环境使得正交频分复用信号在传输过程中受到破坏,提高了系统误码率。为解决这个问题,本文利用短时傅里叶变换得到的二维谱进行自适应均衡,来增强正交频分复用系统的抗干扰能力。最后通过与ZF和RE-ZF均衡算法相比较,... 具有时变的水声通信环境使得正交频分复用信号在传输过程中受到破坏,提高了系统误码率。为解决这个问题,本文利用短时傅里叶变换得到的二维谱进行自适应均衡,来增强正交频分复用系统的抗干扰能力。最后通过与ZF和RE-ZF均衡算法相比较,得到本文算法在非线性信道中误码率较高,并且收敛性强的结论。 展开更多
关键词 短时傅里变换 水声通信 自适应OFNM均衡
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短时傅里叶变换和S变换用于检测电压暂降的对比研究 被引量:42
16
作者 徐健 张语勍 +1 位作者 李彦斌 樊一 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2014年第24期44-48,共5页
针对电压暂降的特征值检测问题,介绍了短时傅里叶变换(STFT)和S变换两种时频分析法,并对两种方法进行了对比分析。在STFT变换中选取不同窗宽的窗函数对同一电压暂降信号进行时频分解,分析不同窗宽对检测结果的影响。提出用时频等值曲线... 针对电压暂降的特征值检测问题,介绍了短时傅里叶变换(STFT)和S变换两种时频分析法,并对两种方法进行了对比分析。在STFT变换中选取不同窗宽的窗函数对同一电压暂降信号进行时频分解,分析不同窗宽对检测结果的影响。提出用时频等值曲线定位暂降的起、始时刻,用基频幅值曲线检测暂降幅值,用相位跳变曲线判定暂降发生时相位是否跳变。仿真结果表明,在STFT变换中窗口越小,检测结果越准确;与STFT变换相比,S变换的检测结果更准确,并且抗噪声能力强,有助于电能质量的治理。 展开更多
关键词 短时傅里变换 S变换 电压暂降 仿真 特征值
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基于小波降噪和短时傅里叶变换的主轴突加不平衡非平稳信号分析 被引量:35
17
作者 胡振邦 许睦旬 +1 位作者 姜歌东 张东升 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2014年第5期20-23,36,共5页
针对主轴运行过程中突加不平衡而产生的非平稳信号无法采用传统的傅里叶变换对信号进行分析处理的问题,提出一种采用小波降噪与短时傅里叶变换相结合对主轴振动特征信息进行准确提取的方法,该方法利用小波降噪技术对非平稳信号进行滤波... 针对主轴运行过程中突加不平衡而产生的非平稳信号无法采用传统的傅里叶变换对信号进行分析处理的问题,提出一种采用小波降噪与短时傅里叶变换相结合对主轴振动特征信息进行准确提取的方法,该方法利用小波降噪技术对非平稳信号进行滤波处理,再对滤波处理后的信号进行重构,最后通过短时傅里叶变换精确获取主轴振动幅值,通过仿真和实验验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 小波降噪 信号重构 短时傅里变换 非平稳信号
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基于短时傅里叶变换和独立分量分析的滚动轴承包络分析 被引量:20
18
作者 唐先广 郭瑜 +1 位作者 丁彦春 郑华文 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2012年第1期1-5,共5页
滚动轴承的早期故障信号能量小,频带分布广泛;而传统包络谱分析技术直接在强干扰影响下对滚动轴承的故障特征提取经常失效。提出一种基于短时傅里叶变换(short time Fourier transform,STFT)的能量谱和独立分量分析(independent compone... 滚动轴承的早期故障信号能量小,频带分布广泛;而传统包络谱分析技术直接在强干扰影响下对滚动轴承的故障特征提取经常失效。提出一种基于短时傅里叶变换(short time Fourier transform,STFT)的能量谱和独立分量分析(independent component analysis,ICA)的抗干扰滚动轴承包络分析新方法。该方法首先对获取的滚动轴承振动信号进行STFT能量谱分析,获取信号采样频带下的能量分布,采用带通滤波器获得高频带能量信号,并提取该包络波形,再通过ICA实现包络波形按源分离去噪,最后通过比较各独立分量的包络频谱与滚动轴承理论计算故障特征频率的匹配性,实现滚动轴承故障的精确诊断。仿真数据和试验验证该方法的可行性。 展开更多
关键词 短时傅里变换 独立分量分析 包络谱分析 滚动轴承 故障诊断
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基于瞬时频率的窗宽递增寻优的短时傅里叶变换 被引量:12
19
作者 李允公 姚兆 +1 位作者 刘杰 刘劲涛 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第12期1737-1740,共4页
讨论了窗函数在时频分析中的作用,分析了S变换的缺陷,指出了依据分析频率调整窗宽和使用窄窗均严重影响时频分析效果.以短时傅里叶变换为基础,提出了一种窗宽根据信号自身时变特征进行自主调节的时频分析方法,该方法以瞬时频率的变化作... 讨论了窗函数在时频分析中的作用,分析了S变换的缺陷,指出了依据分析频率调整窗宽和使用窄窗均严重影响时频分析效果.以短时傅里叶变换为基础,提出了一种窗宽根据信号自身时变特征进行自主调节的时频分析方法,该方法以瞬时频率的变化作为判断信号频谱结构发生变化的依据,通过在瞬时频率变化之前逐次递增窗宽,使窗函数能够覆盖信号中的局部平稳区域的大部甚至全部,从而可对信号中的各局部平稳段得到最佳的时频分辨率.通过对线调频信号、时变信号和含噪声信号的分析和比较可知,本方法可准确描述信号的时间分布特征,并可同时获得最佳的频率分辨率,且对噪声不敏感,具有一定的先进性和实用性. 展开更多
关键词 时频分析 短时傅里变换 窗函数 瞬时频率 非平稳
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基于短时傅里叶变换的光时域反射计(OTDR)事件分析 被引量:15
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作者 满晓晶 董毅 +1 位作者 何浩 胡卫生 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第9期2121-2125,共5页
论文研究了基于单边指数窗的短时傅里叶变换(又称Gabor变换)的光时域反射计(OTDR)事件分析算法。在分析信号模型中噪声的产生原理的基础上,简化了事件检测算法。提出应用Gabor变换和二元信号检测理论对OTDR数据进行事件检测。该算法在... 论文研究了基于单边指数窗的短时傅里叶变换(又称Gabor变换)的光时域反射计(OTDR)事件分析算法。在分析信号模型中噪声的产生原理的基础上,简化了事件检测算法。提出应用Gabor变换和二元信号检测理论对OTDR数据进行事件检测。该算法在保证准确检测事件信息的基础上,提高了OTDR远端事件检测的能力,提高了算法的速度和效率。对实测数据的处理表明,该算法可以有效定位光纤中的事件信息,具有较强的应用价值。 展开更多
关键词 短时傅里变换 OTDR 信号检测
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