譜分析

信號的頻譜，但譜分析過程中存在頻譜混疊、柵欄效應(yīng)和截?cái)嘈?yīng)等問題。在改善這些問題的同時(shí)，需要注意高密度頻譜和高分辨率頻譜的區(qū)別。通過Matlab仿真可以直觀明了地觀察到這些問題，能有效提高教學(xué)效果。關(guān)鍵詞： DFT; 譜分析; 數(shù)字信號處理; 模擬信號中圖分類號：TN911.72 ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A ? ?文章編號：1006-8228（2020）06-13-04Abstract： The DFT （Discrete Fourier Trans

用各類信號序列譜分析方法，基于胎心監(jiān)測實(shí)測數(shù)據(jù)判斷不同譜分析方法在周期提取中的有效性和差異性，為胎兒心電信號周期識別提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和依據(jù)。胎兒心電圖信號周期方面共檢測出73.41s、43.47s、29.72s、23.25s、23.11s、17.35s、16.67s、16.32s、13.05s、9.68s、7.51s、5.33s、4.97s、4.59s、3.47s、2.97s等16個(gè)周期信號。不同譜分析方法在高低頻信號的檢測能力上有所差異。Redfit功率譜的

對連續(xù)信號進(jìn)行譜分析時(shí)存在的問題，以及工程上的解決辦法。得出提高譜分辨率需要增加采樣點(diǎn)數(shù)的結(jié)論。最后通過仿真驗(yàn)證，仿真結(jié)果與結(jié)論一致。關(guān)鍵詞：DFT;譜分析;分辨率;仿真1. 引言通常所說的信號譜分析，其實(shí)就是計(jì)算信號的傅里葉變換。但是對于連續(xù)信號進(jìn)行傅里葉計(jì)算，只能是單純的數(shù)學(xué)上計(jì)算，無法直接在工程上實(shí)現(xiàn)，即無法直接借助計(jì)算機(jī)計(jì)算。而離散傅里葉變換（DFT）是一種時(shí)域與頻域均離散化的變換，很適合計(jì)算機(jī)對離散信號進(jìn)行計(jì)算。本文將針對使用DFT進(jìn)行譜分析時(shí)，

波等，通過現(xiàn)代譜分析方法對電能質(zhì)量進(jìn)行暫態(tài)和穩(wěn)態(tài)分析，通過電壓擾動源定位依據(jù)對擾動信號進(jìn)行定位，最后通過無功補(bǔ)償方法優(yōu)化電能質(zhì)量。Abstract： This article mainly introduces the theoretical basis of power quality acquisition and reactive power compensation， and provides theoretical guidance for im

信號的頻譜，但譜分析過程中存在頻譜混疊、柵欄效應(yīng)和截?cái)嘈?yīng)等問題。在改善這些問題的同時(shí)，需要注意高密度頻譜和高分辨率頻譜的區(qū)別。通過Matlab仿真可以直觀明了地觀察到這些問題，能有效提高教學(xué)效果。關(guān)鍵詞： DFT; 譜分析; 數(shù)字信號處理; 模擬信號中圖分類號：TN911.72? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A? ? 文章編號：1006-8228（2020）06-13-04Abstract： The DFT （Discrete Fourier Trans

點(diǎn)。FFT功率譜分析對于信號的特點(diǎn)及頻域特性十分重要，本文設(shè)計(jì)了基于LabVIEW的信號FFT功率譜分析系統(tǒng)，首先產(chǎn)生兩種不同類型的波形，然后經(jīng)過濾波器濾波后通過FFT功率譜分析模塊對濾波后的信號進(jìn)行功率譜分析。1 FFT功率譜分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)1.1 FFT功率譜分析系統(tǒng)的功能要求所設(shè)計(jì)的FFT功率譜分析系統(tǒng)的功能如下。(1) 能產(chǎn)生兩種基本波形如正弦波、方波、三角波、鋸齒波等函數(shù)波形，且波形頻率可以調(diào)節(jié)。(2) 將所產(chǎn)生的波形通過濾波器進(jìn)行濾波，濾波器的類

燃機(jī)車;降噪;譜分析;工作變形分析中圖分類號：U262.0 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：1674-5124（2019）06-0131-070 引言內(nèi)燃機(jī)車持續(xù)不斷的高強(qiáng)度噪聲會給司機(jī)身體帶來疲勞感，并壓迫聽覺神經(jīng)而造成身體器官損傷[1-2]，因此降低內(nèi)燃機(jī)車的車內(nèi)噪聲需求迫切。收稿日期：2018-01-03;收到修改稿日期：2018-03-18基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（51475387）作者簡介：伍川輝（1964-），男，湖南長沙市人，副教授，碩士，研

諸多困難。高階譜分析基于信號的高階統(tǒng)計(jì)量，是一種非線性信號處理方法，適用于采集信號的非線性特征提取，雙譜分析作為高階譜分析中最簡單的方法，其具有高階統(tǒng)計(jì)量的一切特性，由于其具有較低的階數(shù)且便于計(jì)算，已被運(yùn)用于滾動軸承的故障診斷中。雙譜分析可以抑制線性相位信息保留非線性相位信息[7]，在噪聲較小的情況下可以有效提取故障特征。相同故障雙譜在分布上有相似性，不同故障的雙譜在分布上有較大的不同。但在滾動軸承早期故障階段，背景噪聲相對較大，雙譜分析沒有規(guī)律，不能用來

提出了一種基于譜分析的密度峰值快速聚類算法CFSFDP-SA。首先，將高維非線性的數(shù)據(jù)集映射到低維子空間上實(shí)現(xiàn)降維處理，將聚類問題轉(zhuǎn)化為圖的最優(yōu)劃分問題以增強(qiáng)算法對數(shù)據(jù)全局結(jié)構(gòu)的適應(yīng)性;然后，利用CFSFDP算法對處理后的數(shù)據(jù)集進(jìn)行聚類。結(jié)合這兩種聚類算法各自的優(yōu)勢，能進(jìn)一步提升聚類算法的性能。在5個(gè)人工合成數(shù)據(jù)集（2個(gè)線性數(shù)據(jù)集和3個(gè)非線性數(shù)據(jù)集）與4個(gè)UCI數(shù)據(jù)庫中真實(shí)數(shù)據(jù)集上的聚類結(jié)果顯示，相比CFSFDP算法，CFSFDP-SA算法的聚類精度有一定

波降噪效果，雙譜分析對是處理非線性、非最小相位的有效手段，本文對小波降噪，然后對其雙譜分析研究軸承振動信號的中的高階分量，對滾動軸承故障種類進(jìn)行有效識別。2 雙譜理論雙譜分析是處理高斯噪聲的有效方法，能從更高階概率層次表征隨機(jī)信號，理論上可以很大程度抑制高斯噪聲，但對于非高斯噪聲較為困難，在高階譜分析中，雙譜的階數(shù)較低，包含了高階譜的多數(shù)特性。小波變換對于分析非平穩(wěn)信號，有效地過濾振動信號中的噪聲，并增強(qiáng)振動信號中隱含的瞬態(tài)信息。將小波降噪和雙譜分析結(jié)合起

數(shù)字信號處理；譜分析一、 引言對比法就是對各相互聯(lián)系的對象進(jìn)行比較，找出其異同點(diǎn)。在教學(xué)中，對比法是非常重要的方法之一，恰當(dāng)?shù)剡\(yùn)用對比的方法，能加強(qiáng)學(xué)生對課程中基本概念和規(guī)律本質(zhì)的理解，對培養(yǎng)學(xué)生的思維能力，加強(qiáng)學(xué)生對基本知識的理解和記憶，提高課堂教學(xué)效果都是有好處的。“數(shù)字信號處理”是用數(shù)值計(jì)算的方法對信號進(jìn)行處理的一門學(xué)科，課程內(nèi)容涉及面廣、理論性強(qiáng)、概念抽象多，起點(diǎn)高，難度大。學(xué)生們初學(xué)時(shí)常感覺到概念難以建立，方法難以掌握。通過對數(shù)字信號處理課程內(nèi)容

濾波后信號進(jìn)行譜分析，與經(jīng)典譜分析相比較，實(shí)驗(yàn)表明該方法在低信噪比的情況下能有效的分辨不同頻率的信號，具有更好的分辨率。1 EEMD-RLS 算法原理1.1 集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)７纸鈁1-2]EMD（Empirical Mode Decomposition）是NE.Huang在1998年提出的信號分解算法，該算法主要將復(fù)雜信號分解成多個(gè)窄帶分量，每個(gè)窄帶分量被稱為固有模態(tài)函數(shù)（Intrinsic Mode Function，IMF）。EEMD算法求解過程為：求解出原

出一種基于喘振譜分析的壓縮機(jī)故障智能檢測技術(shù)。對在故障工況下的天然氣壓縮機(jī)喘振時(shí)間序列進(jìn)行樣本數(shù)據(jù)采集，對采集的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行故障信號特征提取，采用小波變換方法進(jìn)行壓縮機(jī)故障信號的時(shí)頻分解，運(yùn)用喘振譜分析方法提取故障特征參量，以提取的故障特征參量為測試樣本集，通過故障分類器實(shí)現(xiàn)故障智能檢測識別。仿真結(jié)果表明，采用該方法進(jìn)行壓縮機(jī)故障檢測的準(zhǔn)確檢測概率較高，對故障點(diǎn)的定位識別性能較好，實(shí)現(xiàn)天然氣壓縮機(jī)故障的智能診斷。關(guān)鍵詞：喘振；譜分析；天然氣壓縮機(jī)；故障；智

應(yīng)用EMD和雙譜分析的故障特征提取方法*蔣永華， 李榮強(qiáng)， 焦衛(wèi)東， 唐 超， 蔡建程， 施繼忠(浙江師范大學(xué)精密機(jī)械研究所 金華，321004)針對傳統(tǒng)雙譜分析從理論上僅能抑制高斯噪聲，但對非高斯噪聲無能為力的不足，提出了一種利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?empirical mode decomposition, 簡稱EMD)和雙譜分析的故障特征提取方法，并應(yīng)用于滾動軸承故障診斷中。首先，對信號進(jìn)行EMD分解；其次，利用能量相關(guān)法去除EMD分解過程中出現(xiàn)的偽本征模態(tài)

出基于高階時(shí)頻譜分析的網(wǎng)絡(luò)入侵異常信號檢測算法，首先對信號檢測算法進(jìn)行改進(jìn)設(shè)計(jì)，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)入侵信號模型，對入侵后的網(wǎng)絡(luò)異常信號做非平穩(wěn)信號經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和高階時(shí)頻譜特征提??；然后進(jìn)行信號檢測系統(tǒng)的開發(fā)；最后通過仿真實(shí)驗(yàn)進(jìn)行性能測試。仿真結(jié)果表明，采用該信號檢測系統(tǒng)能準(zhǔn)確檢測網(wǎng)絡(luò)被入侵后的異常信號，且準(zhǔn)確檢測概率高于傳統(tǒng)方法。關(guān)鍵詞： 網(wǎng)絡(luò)入侵； 信號檢測； 譜分析； 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解中圖分類號： TN911.23?34； TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A 文章編號：

源效率刻度；γ譜分析；驗(yàn)證The Verified of Sourceless Calibration Software for HPGe SpectrometerZHONG Jun GUO Xiang-bo WANG Wei LUO Lao-yong（Nuclear Power Institute of China， Chengdu Sichuan 610005， China）【Abstract】Standard resources which has

的代表性有關(guān)；譜分析結(jié)果表明Fujii海嘯源對在12至60 min主頻波譜的模擬要優(yōu)于UCSB海嘯源.海嘯源中很難真實(shí)反映海底地震破裂過程，然而通過聯(lián)合反演海嘯波形數(shù)據(jù)推算海嘯源的方法可以快速確定海嘯源，并且最大限度的降低地震破裂過程與海嘯產(chǎn)生的不確定性帶來的誤差.關(guān)鍵詞海底地震; 有限斷層破裂模型; 近場海嘯; 譜分析; Dart浮標(biāo); 數(shù)值預(yù)報(bào)； 聯(lián)合反演1引言1) 數(shù)據(jù)來源:美國國家地球物理數(shù)據(jù)中心，2014 (http:∥www.ngdc.noaa

觀測資料，通過譜分析和調(diào)和分析方法對該海域的潮汐、潮流特征進(jìn)行分析，并討論了余流及底層溫度的季節(jié)變化規(guī)律。研究結(jié)果表明：該海域潮汐屬于不規(guī)則半日潮，平均潮差為0.95 m，最大可能潮差為2.27 m。潮流屬于不規(guī)則半日潮流，M2分潮流為其優(yōu)勢分潮流。主要分潮流運(yùn)動形式為往復(fù)流，最大流速方向?yàn)槲髂?東北向。余流的季節(jié)性特征較為明顯：秋季，余流流速在中層達(dá)到最大，流向以西南向?yàn)橹?；冬季，余流流速垂向變化較小，并呈西南偏西向流動；春季，流速隨深度增加而減小，流向

數(shù)(EOF)、譜分析等方法分析了斷面溫鹽的空間分布特征和時(shí)間變化特征。結(jié)果表明：斷面溫度空間變化趨勢可分為西段和東段，鹽度變化可分為西段、中段和東段；表層溫度第一模態(tài)呈現(xiàn)準(zhǔn)平衡趨勢且近海比外海溫度變化幅度大，底層溫度第一模態(tài)呈現(xiàn)下降趨勢；表層鹽度有降低趨勢且近海比外海降低趨勢大，底層鹽度在近年來表現(xiàn)出降低趨勢。該斷面水溫年際變化和El Nio關(guān)系密切；鹽度短期震蕩和El Nio有關(guān)系，而長期變化與PDO有關(guān)。關(guān)鍵詞：東海； 斷面； 溫鹽； EOF； 譜分析

6)?一種基于譜分析的非帶限衛(wèi)星信號信噪比估計(jì)算法易輝，侯孝民，馬宏，吳濤(裝備學(xué)院，北京101416)摘要：為了實(shí)現(xiàn)對非帶限衛(wèi)星信號信噪比的快速高精度估計(jì)，分析了傳統(tǒng)的基于譜分析的信噪比估計(jì)算法的對非帶限衛(wèi)星信號估計(jì)不準(zhǔn)的原因，提出了一種新的基于譜分析的信噪比估計(jì)算法；該方法利用主瓣范圍內(nèi)信號功率與信號總功率之比和主瓣范圍內(nèi)噪聲功率與噪聲總功率之比求得信號功率和噪聲功率，從而得出信噪比；對BPSK和QPSK信號的仿真結(jié)果表明：新算法性能穩(wěn)定，可有效提高估

心電信號進(jìn)行頻譜分析、降噪處理等作為案例，講授譜分析與濾波器設(shè)計(jì)等相關(guān)章節(jié)。案例取自于實(shí)際醫(yī)療儀器設(shè)計(jì)，因而直觀、生動，有利于提高學(xué)生學(xué)習(xí)興趣與培養(yǎng)學(xué)生解決問題的能力。與傳統(tǒng)教學(xué)方法相比，以任務(wù)驅(qū)動模式實(shí)施教學(xué)后，學(xué)生到課率顯著提高，在后繼課程運(yùn)用數(shù)字信號處理解決問題的能力亦有明顯改觀。關(guān)鍵詞：數(shù)字信號處理；心電信號；MATLAB；譜分析；濾波器設(shè)計(jì)中圖分類號：G64 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-3044（2016）08-0134-04Abstra

，對種群進(jìn)行了譜分析。結(jié)果表明：咸豐縣村木田紅椿種群存活曲線接近DeeveyⅡ型；qx和Kx均在2、6級出現(xiàn)峰值，紅椿生理特性、環(huán)境篩與人為干擾因素對種群影響較大。波譜分析表明：紅椿種群天然更新存在著周期性，且有小周期的多諧波疊加。關(guān)鍵詞：咸豐；紅椿種群；生命表；譜分析中圖分類號：S718文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：16749944（2016）090039021 引言種群統(tǒng)計(jì)是研究種群數(shù)量動態(tài)的一種方法，它的核心是生命表[1]。種群年齡結(jié)構(gòu)反映了種群在特定時(shí)

列分析方法中的譜分析，對中國貨幣政策及房地產(chǎn)市場的周期波動進(jìn)行了測定,得出貨幣政策與房地產(chǎn)市場的周期波動是非對稱的結(jié)論，并根據(jù)我國房地產(chǎn)市場和貨幣政策的周期波動特征，對政府部門、房地產(chǎn)企業(yè)和購房者提出了一些管理、投資及消費(fèi)建議。關(guān)鍵詞：貨幣政策，房地產(chǎn)市場，周期波動，譜分析1問題的提出自我國1998年房地產(chǎn)市場化改革以來，房地產(chǎn)價(jià)格吸收、傳導(dǎo)和放大經(jīng)濟(jì)波動的能力越來越強(qiáng)，它的發(fā)展已經(jīng)在很大程度上影響到國民經(jīng)濟(jì)總體發(fā)展。貨幣政策作為國家宏觀調(diào)控方面的重要手段

岡種群生命表及譜分析劉標(biāo)1,江希鈿1,林琴琴2,胡宗慶2,華偉平1(1.福建農(nóng)林大學(xué) 林學(xué)院,福州350002;2.福建林業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院,福建 南平353000)摘要：分別對小葉青岡、突脈青岡以及福建青岡種群進(jìn)行生命表和譜分析。在小葉青岡、突脈青岡以及福建青岡種群靜態(tài)生命表的基礎(chǔ)上,繪制相關(guān)曲線,分析小葉青岡、突脈青岡以及福建青岡的種群生命過程。結(jié)果表明,小葉青岡和福建青岡的整個(gè)生命周期種群動態(tài)變化過程是相似的,種群具有前期波動、后期穩(wěn)定的特點(diǎn);突脈青岡種

化到頻域內(nèi)進(jìn)行譜分析，利用統(tǒng)計(jì)分析對隨機(jī)圓頻率分布進(jìn)行研究，結(jié)果表明：隨機(jī)圓頻率為均勻分布。關(guān)鍵詞：挾沙水流；近底流速；譜分析近底流速是泥沙運(yùn)動力學(xué)研究領(lǐng)域的一個(gè)重要的課題，但由于近底流速測量的難度性，影響因數(shù)的多樣性，至今沒有全面的研究成果。為更好的研究近底流速分布及其對河床變形的影響，筆者依據(jù)在動床挾沙水流條件下，測量不同水深情況下近底流速瞬時(shí)流速數(shù)據(jù)，將時(shí)頻域信號通過傅立葉變換轉(zhuǎn)化為頻域信號，并運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法對近底流速進(jìn)行譜分析。1.實(shí)驗(yàn)設(shè)備和研究

雪英摘 要： 譜分析是數(shù)字信號處理中的一個(gè)重要問題，初學(xué)者普遍對連續(xù)信號譜分析理解不深，尤其是在誤差分析時(shí)缺乏統(tǒng)一示例，更容易產(chǎn)生困惑。介紹了用離散傅里葉變換（DFT）對連續(xù)信號進(jìn)行譜分析的過程，并詳細(xì)說明了誤差產(chǎn)生的原因和減小誤差的方法。而且通過對模擬信號譜分析的實(shí)例全面說明了各項(xiàng)誤差的影響及解決方案，并應(yīng)用Matlab直觀地進(jìn)行了分析和對比驗(yàn)證。關(guān)鍵詞： 譜分析； 誤差分析； DFT； Matlab中圖分類號： TN911.7?34 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A

分量。通過運(yùn)用譜分析和極大熵譜分析對大豆期貨和銅期貨的周期進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)大豆期貨前三主周期分量分別為12個(gè)月、16個(gè)月和9個(gè)月，銅期貨三個(gè)主周期分量是13個(gè)月、10個(gè)月和7個(gè)月。期貨市場；譜分析；極大熵譜分析；周期0 引言中國的期貨市場經(jīng)過十幾年的高速發(fā)展已經(jīng)形成具有相當(dāng)規(guī)模的市場，在許多投資活動中已積累了一定的歷史數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)絕大多數(shù)都是時(shí)間序列數(shù)據(jù)，具有非常復(fù)雜的變化規(guī)律，而利用一定的數(shù)學(xué)方法對其進(jìn)行分析和研究有助于制定更為精確的定價(jià)和預(yù)測決策，對

摘要：文章認(rèn)為譜分析方法能夠從頻域角度反應(yīng)時(shí)間序列周期波動特征的全部信息，有助于更深入研究各種不同周期的特殊形態(tài)及其形成機(jī)制。進(jìn)而基于譜分析方法對陜西省1952年～2007年經(jīng)濟(jì)波動進(jìn)行了研究。研究發(fā)現(xiàn)：陜西經(jīng)濟(jì)波動明顯存在長度為12．8年的中周期，該周期對陜西經(jīng)濟(jì)發(fā)展作用最強(qiáng)烈；其次，陜西經(jīng)濟(jì)還存在相對較弱的5．33年的短周期和32年的中長周期，并對其成因進(jìn)行了初步探索。