一种改进的无损可逆时频联合特征提取算法

充分研究反演积分量对S变换控制的无损可逆性,提出基于宽度不可变高斯窗函数的无损可逆时频联合特征提取算法,对高频复杂电磁特征提取实现和精确挖掘。对目标电磁信号进行时频分析,在S变换中加入宽度可变反演积分函数窗,进行特征分流控制,根据S变换无损可逆性,结合时频分析,提取无损可逆联合分布特征。仿真实验在不同信噪比下进行特征提取,实验结果表明不同信噪比下提取的时频联合分布特征具有相对不可变性,特征分类准确性比传统方法高,健壮性强,在目标识别等领域研究价值和应用前景。     

Rtx环境下调用Matlab进行LFM信号的参数分析

本文分析了在Rtx环境下用VC调用Matlab来实现对线性调频信号的实时性分析。由于单分量LFM信号的Wigner—Ville分布是冲激线谱,所以用Wigner—Ville分布分析单分量LFM信号是非常合适的。但对于多分量信号,由于交叉项的存在,时频平面就会变得模糊不清。本文就着重分析用在VC环境分析线性调频信号参数的一种方法。     

时频对偶重排网络群攻击频率扩展技术

在网络群攻击模式下,对群攻击信号频率扩展可以达到降低攻击强度、衰减攻击效能的目的。传统方法中,采用时频分析Viterbi算法,计算群攻击信号的瞬时频率值,通过瞬时频率线性扩展的方法,衰减攻击性能。由于损失频率的大小非均匀性,扩展性能不好。提出一种基于Viterbi时频分析算法的群攻击信号频率扩展技术,构建网络群攻击模型,采用时频分析Viterbi算法得到该瞬时谱的瞬时频率。基于频域自适应算法,计算信号的Viterbi时频分析对偶特征,在瞬时频率估计值进行修正,实现频率扩展,得到频率扩展后输出的群攻击信号幅值,通过频率扩展衰减攻击信号的强度能量聚焦。仿真实验结果表明,算法对频率估计精度优于传统方法,网络群攻击频率得到有效扩展,对攻击强度的衰减效果明显提高。     

基于FrFT限波的OFDM系统LFM干扰抑制方法

线性调频（LinearFrequencyModulation,LFM）干扰是一种典型的非平稳宽带干扰信号。分析了线性调频干扰对正交频分复用（OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing,OFDM）系统性能的影响;为了降低LFM干扰对OFDM性能的影响,利用OFDM信号和LFM干扰在分数傅立叶变换（FractionalFourierTransform,FrVr）域分布特征的差异,提出基于FrFr限波的OFDM系统LFM干扰抑制方法。理论分析和仿真结果表明：该方法具有较好的LFM干扰抑制能力。     

雷达信号的时——频分析和应用

针对常见的雷达脉冲信号（常规信号（NS）,线性调频信号（LFM）,双线性调频信号（DLFM）运用时频工具对调制方式的识别进行研究。运用两种时频分析方法1.短时傅里叶变换2.相位展开算法.通过这两种算法对雷达信号的调制方式进行分析,并通过仿真得到雷达信号的时--频分布以及时—频,时—相曲线,对仿真结果进行研究。通过仿真实验表明,雷达信号调制方式识别算法是可行的,有效的,而且具有良好的性能。     

基于信号时频特征的电站锅炉性能诊断技术

根据信号的时频特征,建立了多分量信号与单分量信号之间的对应关系,并以此为基础提出了一种新的基于信号时频特征的非线性系统性能诊断技术。利用经验模态分解方法将多分量信号分解为一系列内蕴模态分量和残差函数,然后进行主成分分析,避免了模态分量间的相互关联与混叠,从而提高了Hilbert-Huang变换处理非平稳信号的准确性。以某电厂锅炉排烟温度波动诊断进行算例分析,结果表明此改进的HHT方法可有效分析各独立分量对系统性能参数的关联度。     

Netfilter框架下多频入侵信号波束响应分布特征分析

在Netfilter框架下,由于网络的自组织性和开放性,导致网络受到入侵的概率增大,Netfilter框架下入侵信号具有多频特征,对Netfilter框架下多频入侵信号进行准确检测的基础是进行特征分析,传统方法采用时频特征分析方法进行入侵检测,无法有效定位多频入侵信号的宽带时频特征,提出一种基于波束响应分布特征分析Netfilter框架下多频入侵信号检测方法。进行Netfilter框架下的网络入侵模型进行数学分析和信号分析,提取Netfilter框架下多频入侵信号波束响应分布特征,对已解码的Net-filter下的多频入侵特征和WZ帧进行内插值分析,由此实现入侵检测,仿真结果表明,采用此方法进行多频入侵检测的准确度较高,性能优越,在网络安全防护等领域具有较好的应用价值。     

时频分析技术及其在地震勘探中的应用

本文阐述了短时傅立叶变换,Wignet—Ville分布,小波变换和S变换等方法及其在时频分析上的特点对调频馆号的时频分析进行比较,认为不同的方法具不同的时频分辨特点由于时频分析技术可较好地描迷信号和噪声的频率随时间变化的规律,在地震勘探中被广泛的应用于地震波的能量补偿、时变滤波去噪、薄层及其结构分析和沉积旋回研究等方面．并在油气勘探实践中取得了显著效果。     

一种基于频率变化线的飞机振源分析方法

对于飞行试验中非平稳振动信号,进行时频分析后仅可定性的观察到频率值随时间发生变化的趋势,为了确定振源机理,需要进一步寻求频率变化与飞行参数变化之间的相关性.提出了一种把所关注频率值的变化曲线从时频分析图中提取出来的方法,以定量的研究引起频率值变化的原因.针对某型机平飞状态出现的垂尾尖部振动较大现象,运用此方法提取频率变化线,通过与发动机参数的对比与拟合,确认了该振动产生的振源来自发动机的高压转子.     

模糊图像的时频毗邻节点信息挖掘算法仿真

对模糊图像的信息获取是提高模糊图像信息输出的重要手段;传统的图像处理方法面对模糊图像时效果很差,提出一种模糊图像的时频毗邻节点信息挖掘实现方法,采用时频毗邻节点信息联合挖掘的方法,对模糊的图像采用两维信息挖掘的方法同时对图像信息进行提取,通过图像信息的耦合性,优化结果输出。采用一组多帧图模糊像进行挖掘实验,结果显示,采用时频毗邻节点信息联合挖掘方法,可以很好地从模糊的图像中提取出信息,具有很好的应用价值。     

基于维格纳与短时傅里叶变换的瞬态信号特征研究

本文首先对非平稳信号的概念进行了阐述,分别仿真了调频信号和调幅信号的几种基本模型,给出了不同类型的非平稳信号的生成方法,为后续的分析方法做准备。继而阐述了维格纳变换和短时傅里叶变换的基本概念,并说明了它们的优缺点。维格纳变换在时频分析中,有理论上最高的分辨率,因而自提出以来得到了广泛的青睐,但它是双线性变换,不可避免的存在交叉项,使其在应用的过程中障碍重重。短时傅里叶变换属于线性变换,没有交叉项的干扰,但是其时频聚集性差。结合两种信号处理方法的优缺点,本文把二者的优点相结合,提出了维格纳与傅里叶变换的联合分析方法。仿真与实验表明,该方法有效的抑制了维格纳变换的交叉项,且保持了较高的时频聚集性,是一种有效的时频分析方法。     

某型机仪表板振动过大的分析及验证

针对某型机飞行试验中出现的仪表板振动过大现象,本文应用时频分析的方法对振动数据进行分析处理,展示出仪表板振动过程中频谱的演化情况。为摸清仪表板固有频率特性,安排了一次地面试验。采取一系列改进措施后进行了验证试飞,最终得出仪表板振动过大的原因。验证试飞通过降低FES激励幅值,找到了兼顾飞行员的驾驶要求和课题试飞需求的更为合理的试飞方法,使得后续试飞得以安全顺利的开展。     

基于贝叶斯估计的目标特征识别扩散参数挖掘模型

为了有效从海量的特征和噪声数据提取能表征目标特征的有用数据,提高对目标的检测识别能力,需要对目标回波特征的时频TID(time interference domain)域扩散参数进行快速挖掘,达到提取目标特征的目的。传统方法中采用频繁项挖掘方法实现扩散参数挖掘,导致在速度模糊的情况下对基带回波特征参数估计困难,性能不好。提出一种基于贝叶斯估计的目标特征识别扩散参数挖掘模型。有效挖掘出局部离群点,对基带回波特征进行频域变标脉冲压缩处理,对优化后的特征矢量进行累加限幅,并计算互补累积分布函数,基于贝叶斯估计构建检测统计量和统计函数,从而挖掘出时频TID域扩散参数,提高对特征参数的识别能力,仿真结果表明,该算法对时频TID域扩散参数挖掘精度较高,能有效提高对运动状态目标的参数估计精度及目标识别的能力。     

基于时频分析方法的阿拉善5.0级地震地电阻率变化分析

本文以2017年6月3日阿拉善5.0级地震为研究地震,选取山丹地电阻率和兰州地电阻率各测向数据为研究对象,采用SPWVD时频方法进行了时频分析研究,以此促进了时频分析在地震前兆数据中的应用。     

地震时频分析技术在划分沉积旋回中的应用

时频分析是层序地震学分析的重要工具,用来阐明各级地震层序体内部的精细结构,并预测其物质成分。根据时频分析技术的结果,可以获得有关层序体的沉积旋回性,水进、水退沉积过程及有关储层、盖层分布及沉积间歇面等地质信息,从而为预测地质服务。使用时频分析技术,可以容易的实现经过断层或反射空白时两侧反射层位的对比等。本文应用地震时频分析技术对官1三维区沉积旋回的分析,对该区的地质认识。     

网络安全的多目标无限方差模拟仿真算法

多目标无限方差网络攻击作为一种新的病毒攻击方式,对网络安全造成严重威胁,通过对多目标攻击源的时频盲源分离,准确检测和发掘攻击信号源和特征,提高检测性能。传统方法中对攻击源的分离算法采用随机场谱峰搜索算法,存在计算量大的问题。提出一种基于近场源DOA估计的多目标无限方差网络攻击下时频盲源分离算法。为了提高多目标无限方差网络攻击近场源的识别概率,对提取得到的波束域约束指向性特征输出结果进行频分复用分解,通过时频特征提取,得到相关的攻击信号源参数,在多目标无限方差网络攻击近场源模型中,设计匹配滤波器,把近场源的参数估计问题变成了一个三维参数联合DOA估计问题,实现对网络攻击源时频盲源分离。仿真结果表明,具有较好的网络攻击时频盲分离性能,对攻击源估计的均方根误差较传统算法明显减小,实现了对攻击信源的准确识别和检测。     

基于小波变换的吸收衰减技术在油气预测中的应用

小波时频变换可以彻底分离各频段信号,很好地保持原信号的信息,特别是在高频处获得更高的时间分辨率。基于小波时频变换的高频吸收系数属性可以精确地预测储层含油气性。利用该技术对排602井区沙湾组储层进行了含油气检测,预测结果与钻井解释成果吻合,较好地预测了储层油气分布特征,也证实了该项技术的有效性和可行性。     

时频分析理论的思维方式

时频分析的思想创始于1946年D．Gabor提出的Gabor变换。之后时频分析的发展如火如茶，先后有多种形式的时频分析被提出并应用，如短时Fourier变换、小波变换、Wigner-Ville分布和Choi-Williams分布等等。时频分析旨在构造一种时间和频率的联合密度函数，以揭示信号中所包含的频率分量及其演化特性，是分析统计量随时间变化的非平稳信号的有效工具。     

网络入侵信号Radon变换边缘积分特征挖掘

传统方法中对网络入侵信号的挖掘采用基于相位匹配的Fourier变换方法,对入侵信号的边缘特征不能很好挖掘,提出一种采用Radon变换的网络入侵信号特征挖掘方法,基于特征分解原理,在时频空间中构建入侵信号的协方差矩阵,采用多特征向量奇异值分解方法挖掘入侵信号的边缘积分特征。运用Radon变换把由原来的点-直线对偶变成了点-正弦曲线对偶,优化对边缘积分特征的挖掘效果。在笛卡儿坐标空间中将挖掘数据分解为两个空间向量,实现特征挖掘。仿真实验表明,采用该算法进行大型网络入侵信号的特征挖掘,能有效检测出入侵信号的边缘积分特征信息,实时防护能力好,提高对入侵信号的发现能力。     

基于小波变换算法的时频分析技术在地震信号处理中的应用

本文简单介绍傅氏变换、短时傅立叶变换和小波变换,分析了小波变换方法在实现时频分析方面的优势,并创建理论数据,编制程序对理论数据进行了多种方法的时频分析,经过对比小波算法在理论数据处理方面获得验证,在此基础上,对实际地震数据进行了计算,取得了较好的效果。