修正晶体检波器非线性特性的新方法

建立了晶体检波器检波电压同功率的数学模型,提出了利用精密衰减嚣及功率计修正检波器非线性特性的新方法。实验表明修正后检波器的平方律检波动态范围扩展至30dB,非线性误差小于±0.02dB。     

基于对数变换的非高斯噪声几何功率谱特性分析

在简要介绍稳定分布统计特性的基础上,介绍了常用的信号非线性变换方法,建立不同于传统二阶过程的对数阶过程及其几何功率、几何相关、几何功率谱密度等新的信号分析概念,提出了一种新的稳定分布对数阶白噪声概念及其判断准则,建立了一种基于非线性变换的重拖尾稳定分布脉冲信号分析的新框架与模型.计算机模拟表明,这种模型是一种在高斯和分数低阶α稳定分布噪声条件下具有良好韧性的模型,是对传统的基于二阶统计量基础上的信号模型分析方法的改造与推广.     

对数放大器提高A／D转换器动态范围的研究

A／D转换器可以将模拟信号转换为数字信号，供计算机进一步处理，在各类自动化过程控制以及仪器仪表中应用广泛，不同的应用对A／D转换器的参数要求不一样，在一定的转换精度要求下，对大动态的模拟信号进行转换要求A／D的分辨率较高，即位数较高，这在有些场合是不经济的，甚至是不可实现的．将大动态的输入信号先进行对数放大，得到压缩的较小的输出动态，再加到A／D转换器进行量化，可在不增加A／D位数的情况下处理大动态的输入信号．一个实际可实现的对数放大器，在进行小信号处理时，必然偏离真正的对数，设计对数放大器时应考虑其线性一对数过渡．对小信号时出现的平方律检波导致对数变换时多出的乘2因子可利用增益调整进行消除．     

相关技术在随钻地震中的应用

随钻地震技术采用钻井期间钻头产生的振动作为井下震源,使钻头产生的连续信号记录于安装在钻柱顶部的参考传感器和布置在井轴附近已选好位置的检波器上。通过参考信号和检波器信号进行互相关实现了两个目的:1)建立了互相关函数—钻头振动通过地层传播到地面检波器的旅行时间减去钻头振动向上经钻柱到参考传感器的旅行时间的一种量度,即使钻头振动是连续的,在互相关函数中它们仍被压缩成脉冲信号;2)互相关过程加强了弱反射钻头能量。互相关既可计算钻头波传播的时间;也可减弱不相干噪声。     

数字波束形成器中的后置滤波

假定接收阵列的输入为叠加在窄带高斯噪声上的正弦信号,可导出带后置滤波的数字波束形成器的输出功率和输出信噪比,从而不必在频域中进行分析就可进行后面的计算。公式利用了由作者先前给出的量化器函数和最初由达文波特提出的某些功率谱分布因子。本文对这种功率谱分布因子进行了更严密的推导和讨论。对于在相关噪声场中的DIMUS阵列,基于这个公式的数学研究结果表明:除了一些罕见的情况以外,后置滤波通常能改善输出SNR或阵列增益。可以证明,后置滤波增益的大小不仅随阵列输入SNR的变化而变化,而且强热地依赖于阵元间隔与波长的比值,并且只有用削波损耗和噪声相关损耗才能对其进行有意义的解释。特别是用后置滤波对这两种损耗的补偿表明:单元间隔小于二分之一工作波长的接收阵列在某些条件下可以有利于系统的设计。     

宽带侦察信号检测中的门限算法

利用接收频谱不同噪声子带的独立同分布特性,讨论了通信侦察中信号检测的自适应门限算法.以接收信号DFT输出幅度平方作为统计量时,按指数分布特征计算门限;以DFT幅度平方的积累值作为统计量时,按卡方分布或恒虚警处理计算门限.根据不同统计量服从某一概率分布的特性,上述方法可统一为基于噪声谱线直方图统计的方法,并针对有色噪声频谱提出了一种基于形态学开运算的谱线处理方法.理论分析与仿真实验验证了算法的有效性.     

MC-CDMA系统中基于遗传算法的多用户检测

提出了在频率选择性信道下使用多天线分集接收的多载波码分多址(MC-CDMA)系统上行链路中基于遗传算法(GA)的多用户检测。针对三种不同的代价函数,研究了两种不同的个体选择机制对GA多用户检测的性能影响。代价函数分别为各个天线分支接收信号与估计信号的对数似然函数(LLF)、误差平方和相位误差平方。仿真分析表明:在相同代价函数下,基于Pareto优化准则的个体选择机制要优于按线性合并准则的个体选择机制;在相同个体选择机制下,基于相位误差平方的代价函数的误比特率性能和抗远近性能要优于基于LLF和误差平方的代价函数。     

频率综合器中电荷泵相位噪声参数模型

在深亚微米互补金属氧化物半导体工艺制造的频率综合器中,电荷泵产生的噪声成为输出频率信号相位噪声的重要来源.以往用于电荷泵噪声的导通比估算模型比较粗糙,已经无法满足设计低噪声频率综合器的需要,通过引入电荷泵导通时间,提出了频率综合器中电荷泵的采样噪声等效模型,能更加精确地估计电荷泵噪声对频率综合器输出相位噪声的贡献.本文提出的电荷泵噪声模型为设计频率综合器提供了仿真相位噪声更为准确的方法.     

频率综合器中电荷泵相位噪声参数模型

在深亚微米互补金属氧化物半导体工艺制造的频率综合器中,电荷泵产生的噪声成为输出频率信号相位噪声的重要来源.以往用于电荷泵噪声的导通比估算模型比较粗糙,已经无法满足设计低噪声频率综合器的需要,通过引入电荷泵导通时间,提出了频率综合器中电荷泵的采样噪声等效模型,能更加精确地估计电荷泵噪声对频率综合器输出相位噪声的贡献.本文提出的电荷泵噪声模型为设计频率综合器提供了仿真相位噪声更为准确的方法.     

空间激光雷达最小接收光功率的计算

采用信号检测的统计思想,在详细分析雷达接收机各种噪声大小与概率分布、计算空间背景光大小和光谱特性的前提下,基于信号检测理论中的虚警概率和发现概率提出了一种能直接计算非相干检测方式下所需最小光功率的方法。仿真结果表明,由该方法计算的最小光功率能够更好地优化激光雷达系统的性能。     

遥感图像薄云的小波自适应阈值去除

可见光遥感图像最常见的薄云噪声严重地影响其解译的准确性,因此根据薄云噪声主要影响图像的低频信号,提出单波段遥感图像小波变换自适应阈值去云,图像经小波分解后,薄云噪声与地物信息在低频小波系数的阈值使用遗传算法以广义交叉验证GCV准则作为目标函数自动寻找,然后对小波系数进行阈值化去云。结果表明,该方法可有效去除薄云噪声并保留地物信息,使原来模糊的地物细节信息变清晰,信息熵最高,去云效果优于小波同态滤波,且明显优于同态滤波;不同尺度低频小波系数中薄云噪声与地物信息间的阈值,可用遗传算法和GCV准则有效地自动确定。     

掺铒先纤放大器放大的自发辐射噪声的研究

推导出了ＥＤＦＡ的ＡＳＥ功率与信号光功率的关系式。当ＥＤＦＡ作为功率放大器时,由于对ＥＤＦＡ的光功率速率方程数值求解能够求得信号光功率在掺铒光纤纵向的分布,用该方法能够简便地计算出ＥＤＦＡＡＳＥ光输出功率。     

ECM模型短期动态系数与协整模型长期均衡系数不一致性研究

研究了ECM模型中短期动态系数和协整模型中长期均衡系数之间的不一致性。根据协整理论,因变量的变化可以分解为基本面的变化和暂时性的噪声成分,短期动态系数由此产生。然而变量的差分减小了基本面的影响,同时提升了噪声对真实经济关系的扭曲。短期动态系数的推导过程进一步表明,噪声是造成短期动态系数小于长期均衡系数的原因。因变量变化越大,噪声的影响越小。国内外铜期货市场整合检验的实证结果与理论分析的预测相一致,实证结果同时显示,误差修正项的引入对短期动态系数的估计没有显著影响;当因变量变化巨大时,短期动态系数接近于长期均衡系数。     

两个不同损失函数下一类分布族参数的Minimax估计

在对数误差平方损失函数和熵损失函数下,得到了两个不同损失函数下一类分布族参数的Bayes估计和Minimax估计.     

关于二项式系数的一个Erds猜想

利用初等方法,部分地解决了Erd o_s的下列猜想,对于二项式系数2n n,当n>4时,它决不是无平方因子的数。。     

宽带信号子空间谱估计修正方法的研究

提出了信号子空间维数估计法、噪声子空间加权法和扩展MUSIC法三种修正的宽带信号子空间谱估计方法,它们均有效地解决了宽带信号子空间谱估计法所存在的信号子空间维数扩展问题。信号子空间维数估计法用包含信号99.9%以上功率的特征值数目来估计信号子空间维数,正确地划分了子空间。噪声子空间加权法和扩展MUSIC法不用划分子空间,而是给噪声子空间特征向量或全空间特征向量加权,减小了子空间维数扩展的影响。仿真实验结果表明:三种修正方法是有效的,并具有良好的统计性能。     

基于MEEMD小波软阈值函数的去噪方法

结合互补集合经验模态分解(CEEMD)和基于排列熵的信号随机性检测,提出了MEEMD方法。通过采用MEEMD方法将一个含躁信号分解为几个固有模态(IMFS),用软阈值函数来抑制高频固有模态的噪声,提高信号的信噪比(SNR)。对比该方法与基于EEMD和小波软阈值的联合去噪、基于CEEMD和小波软阈值联合去噪等方法得到的信噪比(SNR)和平均平方误差(MSE),发现基于MEEMD小波软阈值去噪方法的去噪效果较好。     

齿轮故障振动信号精确幅值解调方法

齿轮故障振动信号中通常包含幅值调制成分,当信号过调制时,常用的包络解调无法准确表示真实的调幅信号。因此,基于希尔伯特变换、平方解调与最小二乘优化算法,提出了一种精确的幅值解调方法。该方法利用希尔伯特变换构造优化目标函数,加入基于平方解调构造的约束方程,通过最小二乘优化算法求解调幅参数,实现了精确的幅值解调。仿真表明:该方法在信号欠调制和过调制时均可以精确重构出真实的调幅信号,具有通用性,抗噪性好。实验分析表明:严重的平稳型故障会导致振动信号出现过调制,断齿故障导致全频带内产生的离散谐波成分影响啮合频率附近振动信号的调制强度。解调结果验证了该方法处理两类齿轮故障的有效性。     

基于小波多分辨率系数模值的并发故障检测方法

提出了利用小波分析技术进行信号奇异性检测的多重并发故障检测方法。利用小波多尺度分解技术,将信号进行多尺度的小波分解,得到不同尺度下的信号高频分量的小波系数模值,并根据奇变信号和噪声信号小波系数模值的差异,采用软阈值去噪法,对其高频分量小波系数进行去噪处理,获取不同尺度上突变信号的小波系数模值,实现对故障的检测,并可根据不同尺度上小波系数模值的对应关系,实现对多重并发故障的区分。对电网信号分析的仿真结果证实了该方法的正确性和可行性。     

基于组合降噪的卷积神经网络轴承故障诊断方法

针对滚动轴承振动信号包含不同频率复杂噪声,单一降噪方法难以去除多种噪声,导致最终故障诊断率低的问题。提出一种基于组合降噪的卷积神经网络的轴承故障诊断方法。首先,通过SVD分解方法,根据奇异值差分谱,一次降噪并重构信号,去除信号内能量较低的宽频率噪声;再根据降噪重构信号,自适应选取CEEMD分解的参数,并进行自适应CEEMD分解,利用线性相关系数与峭度交集法滤除相关程度低、故障特征信息少的IMF分量,同时二次降噪并重构信号;最后,构建一维卷积神经网络并进行轴承故障诊断。通过原信号和组合降噪后信号的时频分析,轴承故障诊断实验,验证了该方法的有效性。