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基于FFT-iTransformer的网络安全态势特征插补与预测
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作者 张新有 高志超 +1 位作者 冯力 邢焕来 《信息网络安全》 北大核心 2025年第2期228-239,共12页
为解决当前网络安全态势预测精度低、指标采集缺失等问题,文章提出一种基于快速傅里叶变换改进的iTransformer模型(FFT-iTransformer)。该模型利用iTransformer架构对时间序列数据进行维度反转嵌入。通过快速傅里叶变换将一维时间序列... 为解决当前网络安全态势预测精度低、指标采集缺失等问题,文章提出一种基于快速傅里叶变换改进的iTransformer模型(FFT-iTransformer)。该模型利用iTransformer架构对时间序列数据进行维度反转嵌入。通过快速傅里叶变换将一维时间序列扩展为二维空间,将周期内的近邻特征和周期间的远邻特征分别映射到二维张量的行与列。首先,模型将周期内特征输入编码器,通过注意力机制学习周期内的局部特征,从而有效捕捉网络安全指标间的动态关联性(如信息安全漏洞数量与感染主机数量间的关联)。然后,将编码器输出的周期内张量融合为二维,传入卷积模块进一步提取二维特征,以捕捉周期间的全局特征。最后,根据振幅所反映的周期相对重要性进行自适应聚合。实验结果表明,该模型预测拟合度可达0.995378,在10%的缺失率下,插补拟合度可达0.879,优于大多数现有模型,可准确插补网络安全态势指标的缺失值,并预测态势值。 展开更多
关键词 网络安全 态势预测 插补 快速傅里叶变换 itransformer
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双向自回归Transformer与快速傅里叶卷积增强的壁画修复 被引量:1
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作者 陈永 张世龙 杜婉君 《湖南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期1-15,共15页
针对现有深度学习算法在壁画修复时,存在全局语义一致性约束不足及局部特征提取不充分,导致修复后的壁画易出现边界效应和细节模糊等问题,提出一种双向自回归Transformer与快速傅里叶卷积增强的壁画修复方法.首先,设计基于Transformer... 针对现有深度学习算法在壁画修复时,存在全局语义一致性约束不足及局部特征提取不充分,导致修复后的壁画易出现边界效应和细节模糊等问题,提出一种双向自回归Transformer与快速傅里叶卷积增强的壁画修复方法.首先,设计基于Transformer结构的全局语义特征修复模块,利用双向自回归机制与掩码语言模型(masked language modeling,MLM),提出改进的多头注意力全局语义壁画修复模块,提高对全局语义特征的修复能力.然后,构建了由门控卷积和残差模块组成的全局语义增强模块,增强全局语义特征一致性约束.最后,设计局部细节修复模块,采用大核注意力机制(large kernel attention,LKA)与快速傅里叶卷积提高细节特征的捕获能力,同时减少局部细节信息的丢失,提升修复壁画局部和整体特征的一致性.通过对敦煌壁画数字化修复实验,结果表明,所提算法修复性能更优,客观评价指标均优于比较算法. 展开更多
关键词 壁画修复 双向自回归transformer 掩码语言模型 快速傅里叶卷积 语义增强
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基于EMD和FFT的自适应X射线脉冲星信号降噪方法 被引量:1
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作者 王璐 张爽 《电波科学学报》 北大核心 2025年第2期381-394,共14页
X射线脉冲星导航是一种具有发展潜力的深空探测技术,其导航精度主要受X射线脉冲信号到达时间精度影响;X射线脉冲星信号降噪技术有望为X射线脉冲星导航提供良好的信号支撑。在有效抑制噪声的基础上,如何最大限度保留X射线脉冲星信号细节... X射线脉冲星导航是一种具有发展潜力的深空探测技术,其导航精度主要受X射线脉冲信号到达时间精度影响;X射线脉冲星信号降噪技术有望为X射线脉冲星导航提供良好的信号支撑。在有效抑制噪声的基础上,如何最大限度保留X射线脉冲星信号细节信息,一直是X射线脉冲星信号降噪处理中的难点。在经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)阈值降噪中,混叠内蕴模态分量的个数、阈值函数和阈值是影响降噪效果的三个主要因素。本文利用快速傅里叶变换对混叠内蕴模态分量进行分析,据其频域稀疏度筛选出含噪声的高频混叠内蕴模态分量;针对阈值函数和阈值的选择问题,提出了利用复合评价指标选择出阈值函数和阈值估计方法的最优组合,并通过数值仿真验证了该方法的有效性。仿真和测试结果表明本文方法在脉冲星导航方面可能具有应用前景。 展开更多
关键词 脉冲星 经验模态分解(EMD) 快速傅里叶变换(Fft) 复合评价指标(CEI) 信号降噪
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长期Transformer和自适应傅里叶变换的动态图卷积交通流预测研究
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作者 张红 伊敏 +2 位作者 张玺君 李扬 张鹏程 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第7期2249-2262,共14页
针对交通流长期趋势性与非平稳性不易有效建模,以及交通流的隐藏动态时空特征难以捕捉的问题,该文提出一种基于长期Transformer和自适应傅里叶变换的动态图卷积交通流预测模型(ADGformer)。其中,长期门控卷积层通过掩码子序列Transforme... 针对交通流长期趋势性与非平稳性不易有效建模,以及交通流的隐藏动态时空特征难以捕捉的问题,该文提出一种基于长期Transformer和自适应傅里叶变换的动态图卷积交通流预测模型(ADGformer)。其中,长期门控卷积层通过掩码子序列Transformer从长历史序列中学习压缩的、上下文信息丰富的子序列表示,并利用膨胀门控卷积从子序列的时间表示中有效捕捉交通流的长期趋势特征。并设计一种动态图构造器生成动态可学习图,并利用可学习动态图卷积对节点间潜在的和时变的空间依赖关系进行建模以有效捕获交通流的动态隐藏空间特征。其次,自适应频谱块利用傅里叶变换来增强特征表示并捕获长短期的交互作用,同时通过自适应阈值处理来降低交通流的非平稳性。实验结果表明,所提ADGformer模型具有较好的预测性能。 展开更多
关键词 交通流预测 动态图卷积 长期transformer 傅里叶变换 非平稳性
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基于DFT的频率敏感双分支Transformer多变量长时间序列预测方法 被引量:3
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作者 任烈弘 黄铝文 +1 位作者 田旭 段飞 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第9期2739-2746,共8页
在进行多变量长时间序列预测时,仅利用时域分析通常无法充分捕捉长时间序列依赖,而这会导致信息利用率不足、预测精度不够高。因此,结合频域时域分析,提出一种基于离散傅里叶变换(DFT)的频率敏感双分支多变量长时间序列预测(FSDformer)... 在进行多变量长时间序列预测时,仅利用时域分析通常无法充分捕捉长时间序列依赖,而这会导致信息利用率不足、预测精度不够高。因此,结合频域时域分析,提出一种基于离散傅里叶变换(DFT)的频率敏感双分支多变量长时间序列预测(FSDformer)方法。首先,通过DFT实现时间和频率的相互转换,从而将复杂的时间序列数据分解为结构简单的低频趋势项、中频季节项和高频余项3个分量;其次,采用双分支结构,针对中高频分量预测,应用Encoder-Decoder结构,设计了周期性增强注意力机制;针对低频趋势分量预测,采用多层感知机(MLP)结构;最后将中高频分量与低频分量预测结果相加,得到多变量长时间序列的最终预测结果。在2个数据集上把FSDformer与其他5个经典算法进行了对比分析,在Electricity数据集上,当历史序列长度为96,预测序列长度为336时,相较于Autoformer等对比算法,FSDformer的平均绝对误差(MAE)下降了11.5%~29.1%,均方误差(MSE)下降了20.9%~43.7%,达到了最优预测精度。实验结果表明,FSDformer能有效捕捉长时间序列的相关依赖,在提升预测精度和计算效率的同时,增强了模型预测的稳定性。 展开更多
关键词 离散傅里叶变换 频率敏感 时间序列预测 序列分解 transformER 周期性增强注意力
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基于Matrix Core的高性能多维FFT设计与优化
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作者 陆璐 祝松祥 +2 位作者 田卿燕 林海山 郭逸劼 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期20-30,共11页
快速傅里叶变换(FFT)算法广泛应用于科学计算等领域。为了充分挖掘图形处理器(GPU)的计算能力并进一步提高FFT的计算效率,该文针对矩阵形式的Stockham FFT,提出了一种基于Matrix Core的高性能多维FFT计算方案。在计算优化方面,该方案利... 快速傅里叶变换(FFT)算法广泛应用于科学计算等领域。为了充分挖掘图形处理器(GPU)的计算能力并进一步提高FFT的计算效率,该文针对矩阵形式的Stockham FFT,提出了一种基于Matrix Core的高性能多维FFT计算方案。在计算优化方面,该方案利用Matrix Core加速FFT计算中的矩阵乘运算,同时通过编译器内部指令完成小粒度的矩阵乘加,使得Matrix Core支持更多尺寸的FFT计算。在内存优化方面,该方案使用2层迭代策略,以充分利用共享内存,减少与全局内存的数据交换;根据Matrix Core的矩阵数据在各个线程寄存器中的分布规律,直接在寄存器上完成FFT计算中大量存在的矩阵逐元素乘操作;通过对共享内存中的数据进行重排来缓解存储体冲突,并采用双缓冲策略缓解访存瓶颈。该文还提出了高效的矩阵转置策略,以加速多维FFT计算。在AMD MI250 GPU平台上将该方案与GPU上主流的高性能FFT计算库rocFFT和VkFFT进行了比较实验,结果表明:该方案在AMD MI250上的1维、2维和3维FFT平均计算效率均优于rocFFT和VkFFT,3维FFT的平均计算效率为rocFFT的1.5倍,为VkFFT的2.0倍,具有较好的性能提升;mcFFT的计算精度与rocFFT和VkFFT保持在相同水平。 展开更多
关键词 图形处理器 Matrix Core 快速傅里叶变换 矩阵乘法
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Fourier and wavelet transformations application to fault detection of induction motor with stator current 被引量:6
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作者 LEE Sang-hyuk 王一奇 SONG Jung-il 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2010年第1期93-101,共9页
Fault detection of an induction motor was carried out using the information of the stator current. After synchronizing the actual data, Fourier and wavelet transformations were adopted in order to obtain the sideband ... Fault detection of an induction motor was carried out using the information of the stator current. After synchronizing the actual data, Fourier and wavelet transformations were adopted in order to obtain the sideband or detail value characteristics under healthy and various faulty operating conditions. The most reliable phase current among the three phase currents was selected using an approach that employs the fuzzy entropy measure. Data were trained with a neural network system, and the fault detection algorithm was verified using the unknown data. Results of the proposed approach based on Fourier and wavelet transformations indicate that the faults can be properly classified into six categories. The training error is 5.3×10-7, and the average test error is 0.103. 展开更多
关键词 fourier transformation wavelet transformation induction motor fault detection
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Design and implementation of code acquisition using sparse Fourier transform
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作者 ZHANG Chen WANG Jian +1 位作者 FAN Guangteng TIAN Shiwei 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE CSCD 2024年第5期1063-1072,共10页
Code acquisition is the kernel operation for signal synchronization in the spread-spectrum receiver.To reduce the computational complexity and latency of code acquisition,this paper proposes an efficient scheme employ... Code acquisition is the kernel operation for signal synchronization in the spread-spectrum receiver.To reduce the computational complexity and latency of code acquisition,this paper proposes an efficient scheme employing sparse Fourier transform(SFT)and the relevant hardware architecture for field programmable gate array(FPGA)and application-specific integrated circuit(ASIC)implementation.Efforts are made at both the algorithmic level and the implementation level to enable merged searching of code phase and Doppler frequency without incurring massive hardware expenditure.Compared with the existing code acquisition approaches,it is shown from theoretical analysis and experimental results that the proposed design can shorten processing latency and reduce hardware complexity without degrading the acquisition probability. 展开更多
关键词 code acquisition hardware structure sparse fourier transform(Sft) code phase estimation Doppler frequency estimation
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桉阔混交模式下土壤养分及有机组分FTIR特征研究
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作者 赵隽宇 覃祚玉 +4 位作者 柯琴 宋贤冲 石媛媛 黄小芮 唐健 《水土保持研究》 北大核心 2025年第4期68-75,共8页
[目的]探讨南亚热带地区桉树与米老排、灰木莲、香梓楠等乡土珍贵阔叶树种营建混交林对土壤养分及有机组分特征的影响,为混交林伴生树种选择以及挖掘土壤碳汇潜力提供理论支撑。[方法]通过采集并分析0—20 cm和20—40 cm土层的土壤样品... [目的]探讨南亚热带地区桉树与米老排、灰木莲、香梓楠等乡土珍贵阔叶树种营建混交林对土壤养分及有机组分特征的影响,为混交林伴生树种选择以及挖掘土壤碳汇潜力提供理论支撑。[方法]通过采集并分析0—20 cm和20—40 cm土层的土壤样品,测定了土壤常规化学性质,并利用傅里叶变换红外光谱(FTIR)技术对土壤有机组分进行了定性与半定量分析。[结果](1)与桉树纯林(CK)相比,混交林土壤有机质、全氮、全磷和全钾含量均显著提高,其中灰木莲混交林(A×H)的土壤养分含量最高;(2)FTIR分析显示,混交林土壤整体呈现出硅酸盐的吸收特征,且Arom芳香族类、Est酯类及Alcs&Phls醇酚类等有机官能团含量显著高于CK,表明伴生树种能显著提升土壤有机组分含量;(3)冗余分析(RDA)表明,0—20 cm土层中SOC、TN、AP、AN等肥力指标与Arom、Est及Alcs&Phls等有机官能团存在较强的正向关系,而在20—40 cm土层中这种正向关系有所减弱,但依然显著。[结论]桉树与伴生树种混交种植能显著提高土壤养分含量和有机组分特征,对土壤碳循环和生态系统稳定性具有积极意义,为优化桉树混交林经营管理策略提供了理论依据。 展开更多
关键词 傅里叶变换红外光谱 土壤有机碳 官能团 混交林 土壤质量
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基于STFT-SE-CNN多通道特征融合的水电机组故障诊断
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作者 魏学锋 姬升阳 +4 位作者 刘志辉 鹿明明 徐恺 肖龙 李超顺 《水电能源科学》 北大核心 2025年第5期187-191,共5页
针对基于单一传感器的水电机组故障诊断模型易导致有效信息的遗漏不利于机组状态的准确识别问题,提出了一种基于STFT-SE-CNN多通道特征融合的水电机组故障诊断模型。即首先将多个传感器数据通过短时傅里叶变换转换(STFT)为二维时频特征... 针对基于单一传感器的水电机组故障诊断模型易导致有效信息的遗漏不利于机组状态的准确识别问题,提出了一种基于STFT-SE-CNN多通道特征融合的水电机组故障诊断模型。即首先将多个传感器数据通过短时傅里叶变换转换(STFT)为二维时频特征图,再利用卷积神经网络(CNN)提取不同通道的深度故障特征;然后通过SE注意力机制对特征进行加权的方式进行多通道特征融合,并将融合后的特征展平输入分类器获得故障诊断的结果;最后在帕德博恩轴承数据集和工业实际数据集上进行试验验证。结果表明,所提模型相比于其他模型具有更高的诊断精度,在实际的水电机组故障诊断中具有辅助判断的作用。 展开更多
关键词 水电机组 故障诊断 短时傅里叶变换 注意力机制 卷积神经网络 多通道特征融合
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基于FTIR的XLPE电缆缓冲层烧蚀缺陷特征气体检测技术及应用
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作者 李晓杉 汤晓君 +3 位作者 陈厚清 李建英 高建 任志刚 《高电压技术》 北大核心 2025年第2期678-685,共8页
缓冲层烧蚀缺陷是导致高压交联聚乙烯(cross-linked polyethylene,XLPE)电缆故障的重要原因。然而,目前尚无在电缆运行现场对该缺陷的有效检测方法。为了提高XLPE电缆缓冲层烧蚀缺陷的检出率、检测速度、安全性和便携性,研究了CH4、C2H6... 缓冲层烧蚀缺陷是导致高压交联聚乙烯(cross-linked polyethylene,XLPE)电缆故障的重要原因。然而,目前尚无在电缆运行现场对该缺陷的有效检测方法。为了提高XLPE电缆缓冲层烧蚀缺陷的检出率、检测速度、安全性和便携性,研究了CH4、C2H6、C2H4、C2H2、CO和H2特征气体与缓冲层烧蚀缺陷的关系,提出了一种基于傅里叶变换红外光谱的XLPE电缆缓冲层烧蚀缺陷特征气体检测技术,并研制了缓冲层烧蚀特征气体检测装置。分别通过环境监测、混合气体检测和模拟烧蚀气体检测验证该方法和装置的性能。最后,将该装置应用于220 kV的XLPE电缆故障现场,进一步验证该方法的可行性。结果表明,温度、湿度、压力测量结果准确,误差均小于10%;特征气体的体积分数检测误差均小于7%,检测周期小于1 min;特征气体的体积分数均与烧蚀时间正相关,能够表征缓冲层的烧蚀缺陷。同时,现场应用结果进一步表明,该方法能够有效用于现场缓冲层烧蚀缺陷的特征气体检测,为缓冲层烧蚀缺陷的快速诊断提供有力支撑。 展开更多
关键词 缓冲层 烧蚀缺陷 XLPE电缆 特征气体 傅里叶变换红外光谱
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基于NTFT的地球自由振荡模型检测
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作者 张英琦 徐工 +2 位作者 王辰晨 穆峥 赵亚鑫 《大地测量与地球动力学》 北大核心 2025年第1期86-90,共5页
大地震能够同时激发出许多的地球自由振荡简正模,且地球的椭率、自转和内部的各向异性也会引起简正模的分裂,使各单线态之间的频率更接近(仅为几个μHz),这对地球自由振荡模型的检测提出更高的要求。本文以标准时频变换为基础,推导并验... 大地震能够同时激发出许多的地球自由振荡简正模,且地球的椭率、自转和内部的各向异性也会引起简正模的分裂,使各单线态之间的频率更接近(仅为几个μHz),这对地球自由振荡模型的检测提出更高的要求。本文以标准时频变换为基础,推导并验证一种自由振荡模型检测的新方法。以3 S 1模型的检测为例,与经典的FT谱方法和最新的OSE方法相比,该方法具有更高的频率分辨率。 展开更多
关键词 标准时频变换 傅里叶变换 最优序列估计 谱峰分裂 模型检测
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Transformer和生成对抗网络相结合的图像修复
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作者 林旭 王永雄 +3 位作者 陈俊帆 张凌樾 谢鑫宇 朱珺怡 《控制工程》 北大核心 2025年第7期1311-1319,共9页
现有图像修复模型无法高质量地修复大面积缺损的图像。针对此问题,提出了一种Transformer和生成对抗网络相结合的图像修复模型。首先,设计了一种新型掩码自适应输入模块,用于从输入图像中提取未被掩码遮蔽的图像块;其次,利用Transforme... 现有图像修复模型无法高质量地修复大面积缺损的图像。针对此问题,提出了一种Transformer和生成对抗网络相结合的图像修复模型。首先,设计了一种新型掩码自适应输入模块,用于从输入图像中提取未被掩码遮蔽的图像块;其次,利用Transformer从有效图像块中提取全局上下文信息,增强模型对缺损区域的补全能力;再次,使用快速傅里叶卷积(fast Fourier convolution,FFC)模块增强模型的细节修复能力,并消除输出图像中的伪影;最后,利用判别器网络对抗训练以提升整体网络的性能。利用所提模型对Place2数据集进行图像修复,测试结果表明:当掩码比例为50%~60%时,修复结果的峰值信噪比达到了19.7482 dB,结构相似性(structural similarity,SSIM)达到了0.7147。 展开更多
关键词 深度学习 图像修复 transformER 生成对抗网络 快速傅里叶卷积
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基于FT-NIR技术结合化学计量学方法快速准确鉴别天麻不同栽培品种
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作者 苏俊宇 刘鸿高 王元忠 《分析测试学报》 北大核心 2025年第6期1086-1095,共10页
采用傅里叶变换近红外光谱(FT-NIR)与二维相关光谱(2DCOS)技术,结合化学计量学方法和深度学习算法,分别构建了偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型和残差卷积神经网络(ResNet)模型,快速准确鉴别了3种栽培品种天麻(Gastrodia elata Blum)样本... 采用傅里叶变换近红外光谱(FT-NIR)与二维相关光谱(2DCOS)技术,结合化学计量学方法和深度学习算法,分别构建了偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型和残差卷积神经网络(ResNet)模型,快速准确鉴别了3种栽培品种天麻(Gastrodia elata Blum)样本(共计447份)。结果表明:FT-NIR数据经一阶导数(1st Der)和多元散射校正(MSC)组合预处理后建立的PLS-DA模型综合性能最好(准确率99.00%)。同时,基于FT-NIR同步2DCOS图像结合ResNet模型的鉴别方法,无需筛选最佳预处理和进行复杂的数据转换,即可实现对不同栽培品种天麻的快速精确鉴别(准确率100.00%)。该研究为鉴别不同栽培品种的天麻提供了一种快速、准确的新方法,可为天麻种质资源研究与新品种选育进一步奠定基础。 展开更多
关键词 傅里叶变换近红外光谱 化学计量学 机器学习 天麻 栽培品种
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基于全相位FFT双谱线插值的频率估计算法
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作者 廖仕杰 张红梅 《现代雷达》 北大核心 2025年第6期56-61,共6页
快速有效地估计正弦信号的频率在雷达信号处理、通信、电网谐波检测和电子对抗等领域有着重要的作用。现有的全相位内插迭代频率估计通常直接采用全相位快速傅里叶变换(apFFT)谱中心线左右两侧半个频率分辨率的谱线插值,当插值谱线的频... 快速有效地估计正弦信号的频率在雷达信号处理、通信、电网谐波检测和电子对抗等领域有着重要的作用。现有的全相位内插迭代频率估计通常直接采用全相位快速傅里叶变换(apFFT)谱中心线左右两侧半个频率分辨率的谱线插值,当插值谱线的频率离真实频率相差较大时,其谱线的幅值较小,导致其在低信噪比时估计误差较大。为此,文中提出了一种改进的全相位内插法,该方法利用apFFT频谱做双谱线插值,采用两根幅值最高的谱线做幅值比,推导出频偏和幅值比的关系,进而获得频率估值。仿真结果表明,相比于全相位内插迭代算法,所提方法在不同频偏下的估计均方根误差表现出了更好的平稳性及更小的误差,并且在高信噪比时,频率估计性能逼近克拉美-罗下界。 展开更多
关键词 全相位快速傅里叶变换 频率估计 双谱线插值 信号处理 频谱
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基于2D-HCE混沌加密的动态DL-GMPWFRFT安全通信方法
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作者 贠彦直 孟庆微 +1 位作者 王西康 王晗 《兵工学报》 北大核心 2025年第4期163-174,共12页
为提升无线通信物理层的保密性,提出一种全新的基于2维Hénon-cosine-exponent混沌加密的动态双层广义多参数加权分数傅里叶变换安全通信方法(Dynamic Double-layer Generalized Multi-parameter Weighted Fractional Fourier Trans... 为提升无线通信物理层的保密性,提出一种全新的基于2维Hénon-cosine-exponent混沌加密的动态双层广义多参数加权分数傅里叶变换安全通信方法(Dynamic Double-layer Generalized Multi-parameter Weighted Fractional Fourier Transform Secure Communication Method for 2-dimensional Hénon-cosine-exponent Chaotic Encryption,2D-HCE-DDL-GMPWFRFT)。通过向Hénon映射引入余弦和幂指非线性项扰动混沌迭代过程,构建新型2维Hénon-cosine-exponent混沌映射(2-dimensional Hénon-cosine-exponent Chaotic Encryption,2D-HCE),Lyapunov指数、系统分岔图等,验证其优越性。以广义多参数加权分数傅里叶变换(Generalized Multi-parameter Weighted Fractional Fourier Transform,GMPWFRFT)为基础,结合双层WFRFT结构,设计并构造64种双层广义多参数加权分数傅里叶变换(Double-layer Generalized Multi-parameter Weighted Fractional Fourier Transform,DL-GMPWFRFT)。利用2D-HCE混沌序列实施星座幅相加密、随机选取DL-GMPWFRFT变换类型,对星座进行动态变换加密,进而掩盖调制信号样式,并增强系统对参数检测的防御能力。仿真结果表明,新方法加密后星座图呈现类高斯分布,密钥空间大,可达到2^(218),密钥敏感性好,即使非法窃听者密钥与正确密钥有10^(-15)误差,非法窃听者误比特率仍然在0.4~0.5之间。 展开更多
关键词 物理层安全 混沌加密 动态函数加密 双层广义加权分数傅里叶变换
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基于FTIR技术检测蜂蜜品质的研究
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作者 赖泽萍 卢文静 +7 位作者 谌迪 张岑 肖朝耿 潘雷明 顾秀英 徐双阳 朱浩杰 叶沁 《浙江农业科学》 2025年第4期1005-1010,共6页
目前对于蜂蜜品质的检测主要是基于化学法,然而化学法分析存在周期长,还需要用到大量有机试剂等缺点。因此,本研究旨在建立一种快速测定蜂蜜品质的方法,首先以掺入0~90%果葡糖浆的546份蜂蜜样品为材料,基于傅里叶变换中红外光谱技术(FT... 目前对于蜂蜜品质的检测主要是基于化学法,然而化学法分析存在周期长,还需要用到大量有机试剂等缺点。因此,本研究旨在建立一种快速测定蜂蜜品质的方法,首先以掺入0~90%果葡糖浆的546份蜂蜜样品为材料,基于傅里叶变换中红外光谱技术(FTIR)结合偏最小二乘法(PLS)建立蜂蜜中葡萄糖和果糖含量的中红外光谱模型,用以快速分析蜂蜜品质。结果显示,在标准正态变量(SNV)预处理方法下,在800~1200 cm^(-1)波数下构建的蜂蜜葡萄糖和果糖指标模型效果最好,其中葡萄糖指标模型相关系数(r)、建模集方差(RMSEC)、预测集方差(RMSEP)、平均相对误差分别为0.9916、0.91、0.94和0.89%;果糖指标模型r、RMSEC、RMSEP、平均相对误差分别为0.9935、1.03、0.99和1.51%。说明该方法可行,对于有效替代传统的化学方法,明显降低常规分析方法昂贵的费用,改善操作者健康,减少环境污染意义重大。 展开更多
关键词 蜂蜜 品质 傅里叶变换中红外光谱技术(ftIR) 偏最小二乘法(PLS)
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基于LOMS-STFRFT高精度识别时变结构非平稳响应信号的瞬时频率
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作者 刘景良 戴逸宸 +1 位作者 郑文婷 廖飞宇 《振动工程学报》 北大核心 2025年第4期750-760,共11页
为提高时变结构非平稳响应信号的瞬时频率识别精度,提出一种局部优化多重同步挤压⁃短时分数阶傅里叶变换(locally optimized multi⁃synchrosqueezing⁃short time fractional Fourier transform,LOMS⁃STFRFT)。该算法对短时分数阶傅里叶... 为提高时变结构非平稳响应信号的瞬时频率识别精度,提出一种局部优化多重同步挤压⁃短时分数阶傅里叶变换(locally optimized multi⁃synchrosqueezing⁃short time fractional Fourier transform,LOMS⁃STFRFT)。该算法对短时分数阶傅里叶变换(short time fractional Fourier transform,STFRFT)进行局部旋转参数的优化选取,通过STFRFT得到时频分布投影在分数域上的时频系数矩阵;对时频系数矩阵进行瞬时频率估计和多次迭代;采用多重同步挤压算子对时频系数矩阵进行重排并通过局部模极大值法提取瞬时频率曲线。通过一个多分量信号数值算例和一个线性时变拉索试验验证了所提方法的精确性。研究结果表明:相比传统的多重同步挤压算法,LOMS⁃STFRFT针对时变结构非平稳信号的瞬时频率识别效果更佳。 展开更多
关键词 时变结构 局部优化 短时分数阶傅里叶变换 多重同步挤压变换 瞬时频率
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基于apFFT的双馈风电场送出变压器差动保护方法
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作者 金恩淑 张宏鹏 +1 位作者 胡晓晨 朱宏 《高电压技术》 北大核心 2025年第4期1560-1568,共9页
双馈风电场在低电压穿越策略下所输出的短路电流存在偏频特性,导致送出变压器传统差动保护动作延时过长。针对上述问题,首先,研究了低电压穿越策略下的双馈风机短路电流特性及其偏频特性对风电场送出变压器傅里叶工频算法提取二次谐波... 双馈风电场在低电压穿越策略下所输出的短路电流存在偏频特性,导致送出变压器传统差动保护动作延时过长。针对上述问题,首先,研究了低电压穿越策略下的双馈风机短路电流特性及其偏频特性对风电场送出变压器傅里叶工频算法提取二次谐波分量的影响;其次,分析了传统差动保护在双馈风电场送出变压器中的适应性;然后,提出了基于全相位快速傅里叶变换(all-phase fast Fourier transform,apFFT)的双馈风电场送出变压器差动保护新方法;最后,通过PSCAD/EMTDC仿真对所提方法进行了验证,结果表明,新方法不仅能够正确识别励磁涌流,而且提高了内部故障时差动保护的速动性。 展开更多
关键词 双馈风电场 送出变压器 全相位快速fourier变换 间谐波 差动保护 励磁涌流
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支持向量机结合FTIR的沥青混合料老化程度鉴别
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作者 朱怡烁 张维 胡锦江 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第4期74-77,82,共5页
为实现沥青混合料老化程度的分类识别,本文基于傅里叶变换红外(FTIR)光谱技术,采用无信息变量消除(UVE)方法结合浣熊优化算法(COA)优化支持向量机(SVM),建立了分类识别模型。首先,采集3种不同老化程度的沥青混合料红外光谱数据,并运用S-... 为实现沥青混合料老化程度的分类识别,本文基于傅里叶变换红外(FTIR)光谱技术,采用无信息变量消除(UVE)方法结合浣熊优化算法(COA)优化支持向量机(SVM),建立了分类识别模型。首先,采集3种不同老化程度的沥青混合料红外光谱数据,并运用S-G平滑+标准正态变量(SNV)变换对原始光谱进行预处理;再用UVE算法减少光谱冗余信息,从7157个变量中获得了1197个变量;最后引入COA对SVM惩罚因子C和核函数半径σ优化,建立识别模型,并与粒子群优化(PSO)算法、鲸鱼优化算法(WOA)对SVM优化效果进行对比。结果表明:经UVE进行光谱变量筛选明显提高了模型精度,UVE-COA-SVM训练集和测试集正确率均为100%,优于UVE-PSO-SVM和UVE-WOA-SVM,该方法可用于沥青混合料老化程度识别模型的建立。 展开更多
关键词 沥青混合料 傅里叶变换红外光谱 浣熊优化算法 支持向量机 老化识别
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