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基于高阶循环平稳理论的J波信号分析

基于高阶循环平稳理论的J波信号分析

作者：朱贝贝太原理工大学

学位级别：硕士

J波是心电图上心室复极的一项新指标，它的出现可能预示着日后心脏发生室性心动过速（简称室速）、心室颤动（简称室颤）等恶性心律事件，甚至猝死的风险大大增加，而J波的形态差异导致的结果也不尽相同。目前，国内外针对J波良性与高... 详细信息

J波是心电图上心室复极的一项新指标，它的出现可能预示着日后心脏发生室性心动过速（简称室速）、心室颤动（简称室颤）等恶性心律事件，甚至猝死的风险大大增加，而J波的形态差异导致的结果也不尽相同。目前，国内外针对J波良性与高危状态的检测仅限于临床阶段，即通过心电图的波形状态进行诊断，局限于简单观察信号的幅值、波形以及发生位置等时域特征，无法形成系统的判断标准以及客观的分析结果。为了提高由J波信号所引起的心脏疾病的检测准确率，及时发现并且确诊J波信号，需要对J波信号做进一步的分析。针对正常的心电信号具有循环平稳特性，而J波信号是非平稳的，本文提出基于高阶循环平稳理论进行J波信号的分析提取。首先，一个完整的信号提取与分析过程需要精确的信号制备，目前国内医院的心电信号储备资料多数为纸质的，不能直接进行数据分析，因此本文先对含有J波的心电图进行了格式转化，实现心电信号的数字化制备。在对信号的处理过程中，研究分析J波信号的生理产生机制和心电信号的波形特征，提出了基于高阶循环平稳度的分离准则，结合小波变换定位J波所在的ST段心电信号，然后对其进行盲源分离处理，提取单独且完整的J波信号。为了进一步优化算法，采用了任意维的吉文斯旋转矩阵作为分离矩阵来提高J波的提取精度，变步长的学习速率提高算法收敛速度。实验证明，本文所提出的基于高阶循环平稳理论的盲源分离算法，在提取分析J波的实际应用中可以取得理想的效果。

关键词：循环平稳 J波小波包变换盲源分离心电信号

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利用调频信号循环平稳性探测目标

利用调频信号循环平稳性探测目标

作者：宋玉利南京理工大学

学位级别：硕士

在现代战争中，对雷达的抗干扰性能提出了越来越高的要求，而相对于其它形式的雷达，无源雷达，特别是利用广播、通信和电视信号探测目标的雷达不仅抗干扰性能好，而且具有很好的隐蔽性和生存能力，因而它的研究对提高现代战争中雷达的... 详细信息

在现代战争中，对雷达的抗干扰性能提出了越来越高的要求，而相对于其它形式的雷达，无源雷达，特别是利用广播、通信和电视信号探测目标的雷达不仅抗干扰性能好，而且具有很好的隐蔽性和生存能力，因而它的研究对提高现代战争中雷达的生命力与战斗力具有重大的现实意义。在本文中介绍了一种新的信号检测方法，即利用信号的循环平稳性检测目标。本研究课题针对调频信号提出了自己研究模型，由易到难逐一的对三种情况进行了数学分析和仿真，结果证明了这种方法是有效可行的。

关键词：无源雷达调频循环平稳多普勒频率

基于EEMD和循环平稳理论的滚动轴承早期故障诊断方法研究

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基于EEMD和循环平稳理论的滚动轴承早期故障诊断方法研究

作者：李慧聪石家庄铁道大学

学位级别：硕士

滚动轴承是一种关键且应用广泛的机械零件,同时还是易损零件之一。及早发现并处理轴承故障,可以有效地避免事故的发生,因此对于轴承故障的分析研究十分有必要。循环平稳信号是一种具有周期性特征的非平稳信号,而轴承的振动信号不但有周... 详细信息

滚动轴承是一种关键且应用广泛的机械零件,同时还是易损零件之一。及早发现并处理轴承故障,可以有效地避免事故的发生,因此对于轴承故障的分析研究十分有必要。循环平稳信号是一种具有周期性特征的非平稳信号,而轴承的振动信号不但有周期性,还有较弱的非平稳性,符合循环平稳信号的特征。轴承信号的这种循环平稳特性有助于提高诊断的准确性和效率,开展循环平稳理论的研究十分必要。基于互相关系数和峭度准则,提出了一种互相关—峭度和小波软阈值相结合的IMF优选原则。通过实验对比验证,发现本文提出的互相关—峭度和小波软阈值相结合的IMF优选原则要优于单一使用互相关系数、峭度准则的效果,为轴承微弱故障特征提取奠定了基础。在上述研究的基础上,提出了基于EEMD和循环平稳相结合的轴承故障诊断算法,可以有效提高信噪比,抑制模态混叠。将该方法与传统的共振解调算法进行对比,证明了新方法在抑制噪声、模态混叠及故障特征提取方面的优越性。搭建了滚动轴承早期故障诊断实验系统,加工了36套不同故障类型和故障严重程度的滚动轴承,并进行了大规模的试验,整理了900组故障轴承试验数据。利用提出的新算法进行轴承早期故障诊断研究,并对比传统的共振解调算法,进一步验证了该新型算法的有效性。通过提出新的算法和开展相关试验研究,进一步推动了循环平稳理论在滚动轴承早期故障诊断中的应用,并对滚动轴承的安全状态检测提供了技术支撑。

关键词：滚动轴承早期故障诊断循环平稳 EEMD

基于循环平稳特征的分阶段直扩超宽带信号检测

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电讯技术 2020年第9期60卷 1075-1079页

作者：王晓蓉宋晓鸥武警工程大学信息工程学院西安710086

超宽带(Ultra Wideband,UWB)信号检测对实现超宽带定位具有重要意义。针对低信噪比下直扩超宽带信号(Direct Sequence Spread Spectrum UWB,DS-UWB)功率谱密度极低,难以通过传统手段检测的问题,提出了一种基于循环平稳特征的分阶段直扩... 详细信息

超宽带(Ultra Wideband,UWB)信号检测对实现超宽带定位具有重要意义。针对低信噪比下直扩超宽带信号(Direct Sequence Spread Spectrum UWB,DS-UWB)功率谱密度极低,难以通过传统手段检测的问题,提出了一种基于循环平稳特征的分阶段直扩超宽带信号检测算法。在介绍直扩超宽带的信号模型的基础上,提出了改进循环平稳特征检测方法,分析了二元假设两种情形下灰度图的差异,利用这种差异将两类图像放入卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)自行训练提取特征,进而利用训练好的网络进行检测。为更高效检测出信号,采用分阶段检测,即第一阶段先进行能量检测,若未检测到,则进入第二阶段改进循环平稳特征检测。仿真结果表明,在信噪比小于-8 dB时,所提方法的检测性能明显优于传统的循环平稳特征检测。

关键词：直扩超宽带信号能量检测循环平稳卷积神经网络

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基于循环平稳的调制识别研究

基于循环平稳的调制识别研究

作者：裴承全兰州理工大学

学位级别：硕士

调制方式是通信信号的一个重要特征属性,调制方式的自动识别在信号监视、电子对抗、干扰识别和频谱管理等军用和民用系统中是一核心技术。现有的调制识别方法主要集中在高斯模型下,利用瞬时特征、累积量和谱特征识别特定集合单信号调制... 详细信息

调制方式是通信信号的一个重要特征属性,调制方式的自动识别在信号监视、电子对抗、干扰识别和频谱管理等军用和民用系统中是一核心技术。现有的调制识别方法主要集中在高斯模型下,利用瞬时特征、累积量和谱特征识别特定集合单信号调制制式及参数,其在脉冲噪声、存在衰落和多径的非理想信道识别性能差。通信调制信号具有循环平稳特性,α稳定分布适于描述脉冲噪声并对信号模型不确定情况具有较强的韧性。本课题以α稳定分布作为背景,在稳定分布下推导了常见的通信信号的低阶循环谱并对其做了实验验证;将基于时间平滑与频域平滑的FAM算法、SSCA算法,FSM算法推广到了稳定分布下得到低阶FAM算法、低阶SSCA算法以及低阶FSM算法并对其正确性做了仿真验证。结果表明,稳定分布下通信信号的低阶循环谱与高斯下的循环谱结构是一致的,只是在幅度上有所变化。最后在低阶循环谱的基础上构建识别参数,并利用该识别方法对对两个混合的通信信号在不同的功率混合比和频域重叠部分不同时做了实验仿真,得到了识别结果证明了该识别方法的有效性为稳定分布下的调制识别提供了新的途径。

关键词：循环平稳稳定分布低阶循环谱 FAM(FFT Acumulation Method) SSCA(Spectrum Strip Correlation Algorithm) FSM(Frequency Smooth Method)

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基于信号循环平稳特性的到达角估计

基于信号循环平稳特性的到达角估计

作者：李川西南交通大学

学位级别：硕士

波达方向(DOA)估计是空间谱估计研究的主要课题。它在无线电侦收、移动通信、声纳等军事及国民经济领域中有着重要的应用。作为最经典的DOA估计方法,MUSIC算法在所估计的信号为互不相干的窄带信号和模型准确的前提下,能以较高的效... 详细信息

波达方向(DOA)估计是空间谱估计研究的主要课题。它在无线电侦收、移动通信、声纳等军事及国民经济领域中有着重要的应用。作为最经典的DOA估计方法,MUSIC算法在所估计的信号为互不相干的窄带信号和模型准确的前提下,能以较高的效率实现对信号DOA的渐进无偏估计。但是,对于相关特别是相干信号以及相隔比较近的低信噪比信号,其分辨能力受到限制甚至完全失效。循环平稳性是解决此问题的有效手段之一。大多数的通信信号都具有循环平稳性。具有相同循环频率的信号有可能循环相关,不同循环频率的信号循环互相关为零。其优点是,具有较好的信号选择性测向能力、较高的分辨率、与噪声统计特性无关,等等,所以,可以通过循环相关的方法,将期望信号检测出来,同时屏蔽掉干扰信号和噪声。但是,所有的MUSIC及循环MUSIC类算法,均要进行全空间的谱峰搜索,这在源信号比较集中或分块集中时,会浪费大量的空闲搜索时间;而且在二维到达角估计时,更是如此。为提高循环MUSIC类算法估计效率,以及获得高性能的二维到达角估计,本文做了以下几方面的工作: (1) 通过仿真,验证了Cyclic MUSIC算法的优点(与MUSIC相比较)。 (2) 针对循环MUSIC类算法的信号选择能力、谱峰搜索时间过长等局限性,提出了一种改进的快速高分辨率循环平稳DOA估计算法。该算法利用FFT需要的快拍数少、速度快等优点,预先探索存在来波信号的空间局部区域:然后,通过构造特殊的数据向量得到空间循环谱函数,再对这些局部区域进行谱峰搜索,滤除干扰和噪声,从而获得DOA估计值。仿真实验表明,该算法避免了整个空间的谱峰搜索,提高了估计效率,具有较好的噪声抑制性能和信号选择能力。 (3) 针对实际应用中的二维到达角估计问题,构造了一种三维阵列结构,将其分解为三个一维DOA估计,通过简单的参数配对来获得信号的二维到达角:并融入前面的FFT循环平稳方法,构成一个新的完整的算法。仿真实验表明,该算法降低了实现的复杂度,提高了估计效率,改善了估计性能。

关键词：阵列信号处理波达方向估计循环平稳子空间分解傅立叶变换

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胎儿心电信号循环平稳半盲提取研究

胎儿心电信号循环平稳半盲提取研究

作者：李少华重庆大学

学位级别：硕士

胎儿心电信号(Fetal Electrocaridigram，FECG)是一种产生于胎儿心脏搏动，经子宫向外传导，并能在孕妇腹壁检测到的生理电信号。完整的胎儿心电图能够准确区分胎儿心脏搏动的微小电位变化，可作为认知和诊断胎儿心脏问题的重要工具。... 详细信息

胎儿心电信号(Fetal Electrocaridigram，FECG)是一种产生于胎儿心脏搏动，经子宫向外传导，并能在孕妇腹壁检测到的生理电信号。完整的胎儿心电图能够准确区分胎儿心脏搏动的微小电位变化，可作为认知和诊断胎儿心脏问题的重要工具。由于胎儿心电信号在时域、频域、空域与母体心电干扰及其他噪声大部重叠、信噪比极低、已有源分离算法也未能充分利用信号先验信息，导致非侵入式胎儿心电信号提取十分困难，临床上难以应用。针对上述问题，本文提出了一种基于循环平稳特性的胎儿心电信号半盲提取算法，解决了残留母体心电和肌电等脉冲噪声干扰问题，实现了非侵入式胎儿心电信号有效提取。本文主要工作与创新点如下：①针对腹壁混合信号中，母体心电R波幅度大、时域具有准周期结构，提出了一种基于单通道SVD的母体心电干扰消除算法。该算法从主成分分析思想出发，首先构造关于母体心拍的周期矩阵，然后运用SVD算法提取周期矩阵的主要成分，最后从腹壁混合信号中减去提取的主要成分实现母体心电干扰的消除，剩余混合信号为带噪胎儿心电信号。②针对剩余混合信号中，胎儿心电信号具有循环平稳特性，提出了一种基于循环平稳特性的多通道半盲提取算法。该算法从广义特征值分解形式的ICA基本思想出发，首先估计出胎儿心电信号的循环频率，构造基于循环平稳度的分离准则，然后将其转换为广义Rayleigh商形式，通过广义特征值分解提取具有循环平稳特性的胎儿心电信号，基本解决了胎儿心电信号中残留母体心电和肌电等脉冲噪声干扰问题。③结合上述单通道与多通道算法，设计了一套完整的胎儿心电信号半盲提取系统。该系统主要分为预处理、预白化、半盲提取与后处理四个部分，依次从混合信号中去除母体心电干扰与残留的肌电等脉冲噪声，最终得到清晰的胎儿心电信号。实验结果表明：本文提出的半盲提取算法能够有效提取出清晰的胎儿心电信号，并且在胎儿心率估计与胎儿心电波形形态估计方面优于传统的源分离算法;当导联系统配置方案相同时，本文算法基本能够从不同孕妇心电数据中提取出清晰的胎儿心电信号。

关键词：胎儿心电母体心电干扰肌电噪声盲源分离循环平稳

小波包去噪在循环平稳信号DOA估计中的应用研究

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小波包去噪在循环平稳信号DOA估计中的应用研究

作者：贾金伟吉林大学

学位级别：硕士

信号波达方向(DOA)估计是阵列信号处理研究的重要内容之一,近三十年来DOA估计理论和技术得到了迅猛发展,并广泛应用于雷达、通信、声纳等领域。多重信号分类法(MUSIC)和旋转不变子空间算法(ESPRIT)是DOA估计算法中最经典、最常用的方法... 详细信息

信号波达方向(DOA)估计是阵列信号处理研究的重要内容之一,近三十年来DOA估计理论和技术得到了迅猛发展,并广泛应用于雷达、通信、声纳等领域。多重信号分类法(MUSIC)和旋转不变子空间算法(ESPRIT)是DOA估计算法中最经典、最常用的方法,他们开创了特征分解类算法的新纪元。然而该类算法对信号模型作了严格假设,一旦这些假设不满足时算法性能会急剧下降。随着研究的不断深入,人们将信号的循环平稳特性引入到DOA估计,并与传统算法相结合,提出了诸如循环MUSIC算法、谱相关子空间算法及广义谱相关子空间算法等一系列方法。该类算法在信号选择性、噪声抑制能力和分辨力等方面都要优于传统子空间算法。然而该类算法也存在缺点,在噪声成分过大或噪声也具有循环平稳性的条件下,算法估计性能也会下降。本文以低截获概率雷达中常用的相位编码信号为研究对象,利用循环平稳算法对其波达方向进行估计,并对算法性能作了深入分析。在此基础上提出了利用小波包去噪以后再估计信号DOA的方法,对如何选取小波基函数、阈值及阈值处理函数进行了重点研究。通过仿真证实了该方法降低了估计误差,提高了DOA估计性能,对电子对抗中的情报获取具有重要意义。

关键词：小波包去噪循环平稳 DOA估计

基于柴油机循环平稳特性的气体压力重构方法研究

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基于柴油机循环平稳特性的气体压力重构方法研究

作者：陈彪武汉理工大学

学位级别：硕士

气缸压力是表征柴油机运行状态的重要指标之一,因此小型高速柴油机在不能直接测量气缸压力的情况下,通过缸盖表面振动响应信号进行气缸压力的间接识别已成为柴油机故障诊断的主要研究方向。本文作者针对利用气缸盖表面振动信号识别柴油... 详细信息

气缸压力是表征柴油机运行状态的重要指标之一,因此小型高速柴油机在不能直接测量气缸压力的情况下,通过缸盖表面振动响应信号进行气缸压力的间接识别已成为柴油机故障诊断的主要研究方向。本文作者针对利用气缸盖表面振动信号识别柴油机气缸压力这一问题展开了研究,研究内容如下:(1)研究了4135四缸非增压四冲程柴油机表面振动响应信号的产生机理,阐述了引起柴油机振动的主要激励源及其时序性,说明了各激励源和表面振动信号之间的内在关系;引入了循环平稳理论,指出了缸盖振动信号具有循环平稳的特性,建立了振动信号的统计学模型,阐明了基于该模型下的信号采样方式必须是等曲柄转角采样的道理。(2)研究了一种基于非线性假设的识别方法—RBF神经网络法。把经过同步平均处理的振动信号和气缸压力信号分别作为网络的输入和输出,训练神经网络,建立缸内压力和振动信号之间的非线性映射关系,并利用这种关系来识别气缸压力。结果表明,识别的压力曲线和实测压力曲线几乎重合,说明了神经网络方法具有识别精度高、误差小的优点,而且具有对工况适应性强的特点,同时也指出了对信号进行同步平均能有效提高信噪比。(3)研究了一种基于线性假设的识别方法一传递函数法。通过对振动信号进行预处理、低通滤波和对消处理,去掉其它激励力的干扰和随机噪声,再建立振动信号和缸内压力之间的传递函数,并利用它来识别气缸压力,结果发现识别的压力和实测压力比较接近,误差很小;通过对比验证,对振动信号进行对消处理能有效突出爆发段振动响应信号,去除大量干扰和噪声,有利于提高传递函数模型的精度;通过计算传递函数模型的输入与输出的相干函数,可以直观的评判传递函数模型的好坏。

关键词：柴油机气缸压力循环平稳同步平均传递函数 RBF神经网络