功率谱

摘要： 太阳图像中存在各种不同尺度、亮度和结构的物理活动现象,由于太阳日冕高动态活动和传感器设备等因素的影响,太阳图像成像质量不佳.根据太阳动力学天文台(Solar Dynamic Observatory,SDO)的大气成像仪(Atmospheric Imaging Assenbly,AIA)拍摄不同波段数据结构的动态范围大、噪声大、结构相对模糊等特点,提出一种基于盲退卷积的图像增强方法.首先对图像进行去噪和降低动态范围的处理,基于图像功率谱的分布假设,从原图中估计点扩散函数(Point Spread Function,PSF)的功率谱;然后使用相位提取算法恢复点扩散函数的相位,再退卷积得出较高质量的目标图像;最后通过轮廓切片分析、功率谱分析以及点扩散函数分析对增强结果进行定量和定性评价.实验结果表明,相比现有的图像增强方法,该方法在有效增强太阳日冕图像细节结构的同时,能够复原原图中因模糊无法识别的结构.

摘要： 本文介绍了较完整的雷达杂波模型,包括时域模型与频域模型,然后分别使用ZMNL法与SIRP法进行杂波仿真,并提出SVPE验证方法。基于SVPE法,本文最后研究了用实际海杂波对仿真结果进行验证与评估的方法。

摘要： 针对某汽车管路系统中卡套接头随机振动问题进行了随机振动疲劳寿命分析。采用高斯分布和Miner线性累积损伤定律的Steinberg方法以一种新能源汽车气压管路中的卡套式管接头为研究对象,得到了管接头疲劳损伤的预估寿命。基于描述316不锈钢的本构模型,运用PRO/E建立了卡套式管接头的有限元分析模型,导入Workbench中进行模态分析和随机振动响应分析,并使用疲劳损伤计算公式来预测结构的疲劳寿命。结果表明:材料为316不锈钢的卡套式管接头在车辆随机振动环境下的寿命约为65 570 h,从理论上为卡套式管接头在氢供给系统中的应用提供了依据。

摘要： 现有的舰船辐射噪声信号仿真方法都存在一定的局限性,文章提出通过深度神经网络生成舰船辐射噪声功率谱,利用深度神经网络构建目标物理参数到仿真信号的映射模型。在10万条仿真数据上进行测试,文章方法训练得到的仿真功率谱与经验公式得到的仿真功率谱相比,不同网络的平均谱分析最大差异的最小值仅2.38 dB;在未进行学习的数据集上,仿真功率谱平均谱分布差异相差最小仅2.40 dB。测试结果说明该方法训练得到模型的有效性和泛化能力。

摘要： 为了评估机器学习算法预测高层建筑风效应的可行性,本研究开展了机器学习算法对高层建筑标准模型基底力矩系数风荷载功率密度谱预测的研究。机器学习模型的输入是湍流强度、风向角和折算频率,输出是风荷载基底弯矩系数功率谱。训练了三种机器学习算法:梯度提升回归树、直方图梯度提升回归树和XGBoost,采用Tree-structured Parzen Estimator和交叉验证的方法优化算法的超参数。通过对比三种算法在测试集的预测性能,发现梯度提升回归树算法能够很好地预测顺风向、横风向和扭转向的基底弯矩系数功率谱,且预测值与试验值之间的相关系数不低于0.97。研究表明了机器学习预测高层建筑标准模型风荷载功率谱的可行性,为机器学习应用于高层建筑的抗风设计提供参考。

摘要： 本研究从情绪波段强度与功率地形分布两个角度对喜悦、愤怒和悲伤三种情绪的脑电特征进行了分析。通过14通道的神经设备采集16名受试者观看情绪诱发视频时的脑电数据,用自适应滤波对原始脑电数据进行预处理,分段出有效的目标信号进行特征分析。喜悦情绪下θ波和α波在大脑左前区提升明显;愤怒情绪下β波在大脑左前区提升明显;恐惧情绪下β波在大脑右前区提升明显。本研究将大脑前区与脑电不同波段能量变化结合在一起进行情绪对比,并总结其联系,以期能够为情绪识别技术的发展与应用有所贡献,并进一步提高情绪识别率。

摘要： 以压缩空气作为介质,在内径为65 mm的管中分别进行稀相与密相气力输送实验,并据此研究了压力信号与流型的关系。通过分析压力信号的波动和功率谱密度,发现压力信号与颗粒输送流型存在密切关联。研究表明:密相气力输送系统压力信号的波动范围和波动标准差均远大于稀相输送;并且密相气力输送系统压力信号的概率密度分布分散,总体呈现典型的正态分布特征;通过分析压力信号的功率谱发现,稀相气力输送系统的压力信号以低频信号为主,而密相气力输送系统的压力信号在高、中、低频段均有分布。

摘要： 为分析海上风机支撑结构及叶片的风振动力响应特性,基于线性滤波法中自回归AR模型,采用Kaimal脉动风速功率谱编制了具备时空相关特性的MATLAB脉动风速时程模拟程序;针对江苏如东黄海海域某4 MW级风机塔筒、叶片等结构进行了实例分析,得到结构表面各控制点模拟脉动风速时程曲线,并结合计算功率谱与目标谱进行对比验证;利用TurbSim软件对自编程序计算精度和效率进行比较。相关计算结果表明该程序简单易操作,所需参数较少;虽无法考虑湍流强度,但具有适用多种风机结构的优点;同时整体模拟效果良好,可有效解决风荷载输入问题。

摘要： 本文对数字微波系统稳定性判别方法和自激的解决方法进行的分析和论述。

摘要： 如今,在信号处理技术飞速发展的背景下,针对传统的雷达信号设计暴露出的功能单一、低截获性能差以及距离速度分辨力较低等问题,构建了1种基于十三位巴克码的探测干扰一体化信号波形。文中对其调制原理进行了分析,对其中的二相编码序列分量、伪随机码序列分量进行自相关函数特征分析,并分别从模糊函数、功率谱角度分析其探测特性和干扰特性。仿真实验证明,探测干扰一体化信号样式相较于单一调制的十三位巴克码信号具有较好的模糊函数和功率谱特性,在保持二相编码信号良好的多普勒敏感特性基础上,具有更好的距离分辨力以及更大的干扰带宽。

摘要： 利用WRF或WRF-LES模式进行跨尺度计算模拟风场时可以使用多种多样的六小时或三小时再分析资料作为解析区域的边界条件和初值,因此相比于传统的CFD方法具有很大的优越性.目前,利用WRF或WRF-LES模拟大气湍流的研究大部分集中在理想计算条件.如Domingo Mu(n)oz-Esparza等在WRF理想模式下利用WRF到WRF-LES(NBA模型)测试了单向均匀流在多种扰动方案下的湍流发展情况,并在小尺度下得到了在全域较为均匀统一的湍流.也有少数研究针对实际区域,如陶韬在降低格子尺度的过程中发现当格子从111m尺度降到37m时,WRF-LES得到的风速功率谱没有改善,其原因可能是计算区域太小,湍流没有得到发展.因此,有必要进行小尺度计算区域下的WRF-LES模拟能力研究.在这个问题上采用传统的扰动方法有可能改善风场功率谱的模拟结果.本论文针对此开展研究。研究结果显示，WRF-LES所得功率谱末尾直线以及波动迅速的部分是数值不稳定成分得到的无效能量。这说明，随着风从人流处流经计算区域，随着湍流发展，高频成分不断增多。而在下游高频能量没有增加则可能是由于下游边界的影响，也有可能当湍流发展到一定程度以后，发展会变得很缓慢。

摘要： 针对可视图(VG)算法存在噪声鲁棒性差的问题,提出一种改进的有限穿越可视图(LPVG)建网方法.该算法基于可视图(VG)算法的可视性准则,并设定有限穿越视距,将时间序列中满足条件的点连接起来,从而将时间序列映射为网络.首先,对LPVG算法进行性能分析;然后,将LPVG算法结合功率谱密度(PSD)算法应用到癫痫发作前、中、后脑电信号的识别上;最后,提取三种状态下癫痫脑电信号的LPVG网络特征参数,研究癫痫对网络拓扑结构的影响.仿真结果表明,与VG和水平穿越可视图(HVG)相比,虽然LPVG算法的时间复杂度较高,但是LPVG对信号中的噪声具有较强的鲁棒性:分另4对周期、随机、分形和混沌四种时间序列进行LPVG建网,发现随着噪声强度增大,LPVG网络聚类系数的波动率均为最低,分别为6.73％、0.05％、0.99％和3.20％.接下来对脑电信号的PSD和LPVG建网分析结果表明,癫痫发作中,PSD值在delta频带下显著增强,而在theta频带下显著降低;LPVG网络拓扑结构有所改变,网络中各模块的独立性有所提高,网络的平均路径长度增大,复杂度降低.所提的功率谱密度和有限穿越可视图算法能够有效表征癫痫前、中、后三种状态下的脑电信号能量分布和单通道信号可视化后的网络拓扑结构的异常,为癫痫的病理研究和临床诊断提供帮助.

摘要： 随机振动理论是分析和研究地震作用最为有效的方法,但由于其计算方法复杂低效,而未被实际工程设计所采用.虚拟激励法很好地解决了这个问题,为功率谱法在工程设计中的应用开辟了广阔的前景.采用虚拟激励法对某层间隔震结构进行了抗震验算,并与时程分析法的计算结果进行了比较,得到了一致的结果.证明了计算方法的有效性,并为其他类似工程的抗震设计和分析提供了借鉴和帮助.

摘要： 双频恒包络信号是为了满足现代化GNSS信号需求设计的信号,包括AltBOC、TD-AltBOC、ACE-BOC以及ES ACE-BOC等.这些信号具有类似的功率谱,能够满足互操作的要求,然而实现方式存在差异.本文从频域和时域的角度,对这四种信号进行了对比研究.在频域上,分析了恒包络信号中,各信号项采用的周期复子载波的功率谱,给出了有用信号所占的功率(即复用效率);进一步分析了组成恒包络信号的各信号项的功率谱;在时域上,以下边带为例,从星座图角度,分析了单边带接收时,受到其他信号项的影响.结果表明,对于AltBOC和ACE-BOC信号,单边带信号星座图,受到其他信号项的影响可忽略,而ES ACE-BOC信号中,由于交调项落入下边带的功率相对更多,会导致单边带星座图发生明显变化;而TD-AltBOC信号,上边带信号项落入下边带带内功率,对TD-AltBOC信号造成一定的影响.

摘要： 本文主要是对空中电场电磁法(Air electric field electromagnetic method,AEMT)在高频段采集的垂直电场数据为基础,借用EH-4仪器使用自制的电容代替接地电极采集的数据为研究对象.先介绍傅里叶频谱分析原理,然后通过使用MATLAB程序读出Y文件的值,并对Y文件进行频谱分析,读出甚低频段内的频谱值后再画出铁管在甚低频段中的频谱曲线.为以后AEMT的数据处理打下了基础,也证实了使用电容测量垂直电场的可行性.

摘要： 在地震孕育、发生的过程中能够产生地震电磁信号,这一结论已经得到国内外同行的广泛认同(Varotsos et al.,1981,1984;Park et a.,1993;黄清华,2005;Huang,2002,2011;汤吉等,2010;Uyeda et al.,2009).地震地电场分析研究便是其中一个重要分支,关于地电场的正常背景以及震前的异常变化现象已经进行了较多研究.对地电场观测资料进行频谱分析后发现,地电场观测不仅存在全日、半日等不同周期的潮汐响应(黄清华和刘涛,2006;谭大诚等,2012),而且还有季节性的变化特征(崔腾发等,2013).在地震发生以后,研究人员采用与正常情况地电场变化特征对比的方法,对地震事件进行回溯性研究,发现了疑似与地震有关联的异常变化现象,如震前地电场波形出现畸变(Varotsos et al.,1991;马钦忠等,2004,2008;黄清华和刘涛,2006;谭大诚等,2012;安张辉等,2013),震前地电场低频成分出现功率谱增大现象(Uyeda et al.,2002;Eftaxias et al.,2001;范莹莹等,2010;安张辉等,2015)等.

摘要： 风廓线雷达在降水天气下探测到的返回信号主要包括大气湍流信号和降水粒子信号,其功率谱数据在结构上通常表现为双峰结构,并且在一定程度上可以看成是双高斯形式的.本文利用安徽省第一部GLC-11-G型车载边界层风廓线雷达在降水条件下获得的探测数据,采用双高斯拟合的方式将湍流谱和降水谱分离开,并通过分离之后的湍流谱对不同强度的降水过程进行了垂直速度场和水平风场的反演.反演结果表明,利用双高斯拟合可以有效地将湍流谱和降水谱区分开,反演得到的垂直速度场、水平风场较处理之前更加精确.

摘要： 介绍了故障电弧的特征,故障电弧检测研究的意义及技术的发展.为了准确识别故障电弧,分析了发生故障电弧情况及正常工作情况的电流波形和特征,提出了多个特征量相结合的方法检测故障电弧,并分别对两种情况的时域及频域特征量进行分析,包括电流波形对称度,零休时间和电流上升速率的统计.Welch算法具有较好的方差性能及分辨能力,基于Welch算法对故障电弧及正常工作两种情况的功率谱进行分析,并结合现有的故障电弧检测方法,为故障电弧的识别与检测提供判据.

摘要： 理论和实验数据表明,声速剖面的展开基系数与等温线具有类似的功率谱,这为构建浅海随机内波环境确定了新的思路.在浅海区域,内波环境下的声速剖面展开基可以由内波模态函数获取,而其基系数则可以根据设定好的功率谱(主观设定或者测量结果)产生,由此便可以构建内波环境.此种方法只需要一个背景温度剖面以及设定的功率谱,就可以产生满足设定功率谱特性的线性内波,具有需要的先验参数少,使用灵活的特点.

摘要： 卫星双向(Dual Pseudo-Random Noise,DPN)信号是应用于新一代高精度时间频率量值远程比对领域的新型信号,是进一步提升时间频率量传和溯源性能的关键.本文介绍了DPN信号产生过程、信号自相关函数特性、功率谱特性以及观测误差估计方法,通过与传统卫星双向(Binary Phase Shift Keying,BPSK)信号进行对比,验证了DPN信号的高精度特性,利用Matlab工具对两种信号进行理论仿真.基于FPGA和DAC硬件开发平台完成卫星双向70MHz中频DPN信号产生,结果表明,实现的信号与理论仿真相符合.

摘要： 本发明公开了一种基于功率谱密度和互相关熵谱密度融合的特征提取方法，首次将互相关熵谱密度运用于脑电信号处理提取频域特征，并将互相关熵谱密度与功率谱密度融合得到一种新的特征，与传统的功率谱密度和互相关熵谱密度相比，融合后的特征提取方法不仅能很好地提取信号中的频率信息，还能抑制噪声的影响。本发明相比于功率谱密度和互相关熵谱密度分别更适用于信噪比高和信噪比低的信号，新的特征不仅适用于以上两种场景，还为脑电信号的低信噪比及包含环境中未知特性的各种干扰信号提供一种性能良好的频域特征提取方法。因此基于功率谱密度和互相关熵谱密度融合的特征提取方法在实际脑机接口运用中更加易于推广和使用。

摘要： 本发明提供了一种由弧齿锥齿轮传动系统轴上功率谱向齿面应力谱精确转换的方法，包括：(1)根据轴上功率谱计算得到各个工况下的弧齿锥齿轮的工作扭矩；(2)计算各个工况下的弧齿锥齿轮动载系数；(3)建立弧齿锥齿轮LTCA加载接触有限元模型，添加载荷，偏移量和动载系数边界条件，进行有限元模型计算；(4)从各个工况的有限元计算结果中提取齿面接触应力值和齿根弯曲应力值；(5)根据功率谱中的各个工况时间比，将齿面接触应力值和齿根弯曲应力值分别进行扩展得到齿面整个工作过程的随机应力谱；(6)对齿面随机应力谱分布利用混合正态分布法进行估计，得到齿面应力谱分布规律。本发明有效降低了获取弧齿锥齿轮在复杂工况下的齿面应力谱的难度和成本。

摘要： 本发明提出了一种基于功率谱划分的复杂度谱的脑电信号分类识别方法，属于脑电信号的模式识别与分类领域。本发明主要包括：一种基于功率谱划分的脑电信号的复杂度谱定义、分析和提取方法和一种非线性罗辑斯蒂(Logistic)复杂度谱参考模型构建方法。首先对脑电信号定义了一个基于功率谱划分的复杂度谱，并给出其计算方法，然后利用本发明对此映射生成的数据序列进行计算，据此建立一个对脑电信号分析复杂度的谱参考模型，并分析各谱线序列的大小、数量和分布所反映的物理意义，画出该映射基于功率谱划分的复杂度谱参考空间分布模型。本发明可以对脑电信号进行模式识别和分类研究。

摘要： 一种无线区域网络(WRAN)接收机包括：收发机，用于通过若干信道之一与无线网络通信，以及信号检测器，用于形成所支持信道列表，该列表包括这若干个信道中在其上未检测到高级电视系统委员会(ATSC)DTV(数字电视)广播信号的那些信道。信号检测器执行作为功率谱密度(PSD)和循环谱的函数的谱感测。

摘要： 本发明提出一种基于EEG脑电功率谱及功率谱斜率的睡眠情况分析方法，包括以下步骤：对原始脑电EEG信号进行预处理，得到预处理的脑电EEG信号；以一定时间间隔对预处理的脑电EEG信号进行分段，对每段预处理的脑电EEG信号进行傅里叶变换，再计算每段预处理的脑电EEG信号的功率谱P(k)及功率谱斜率k，得到功率谱序列pl和功率谱斜率序列kl；根据功率谱序列pl和功率谱斜率序列kl绘制脑电EEG信号的时频图，并根据功率谱P(k)及功率谱斜率k区分每段脑电EEG信号对应的睡眠期。本发明根据单导联EEG脑电信号计算功率谱及功率谱斜率，绘制功率时频谱图进行展示，最后根据公式量化对睡眠情况进行判断。

摘要： 本发明涉及一种基于稀疏谱拟合的水下声源位置及功率谱联合估计方法，针对由各向同性声压水听器组成的垂直线列阵，提出一种基于稀疏谱拟合(Sparse Spectral Fitting，SpSF)的水下声源位置及功率谱密度(Power Spectral Density，PSD)联合估计方法。该方法利用试验水域中声源位置的稀疏性，将试验水域网格化，建立稀疏信号恢复模型，并推导了采样协方差矩阵和辐射噪声PSD之间的关系，最后利用SpSF方法同时估计出声源的位置和辐射噪声的PSD。

摘要： 本发明公开了一种基于功率谱密度和互相关熵谱密度融合的特征提取方法，首次将互相关熵谱密度运用于脑电信号处理提取频域特征，并将互相关熵谱密度与功率谱密度融合得到一种新的特征，与传统的功率谱密度和互相关熵谱密度相比，融合后的特征提取方法不仅能很好地提取信号中的频率信息，还能抑制噪声的影响。本发明相比于功率谱密度和互相关熵谱密度分别更适用于信噪比高和信噪比低的信号，新的特征不仅适用于以上两种场景，还为脑电信号的低信噪比及包含环境中未知特性的各种干扰信号提供一种性能良好的频域特征提取方法。因此基于功率谱密度和互相关熵谱密度融合的特征提取方法在实际脑机接口运用中更加易于推广和使用。

摘要： 本发明提供了一种由弧齿锥齿轮传动系统轴上功率谱向齿面应力谱精确转换的方法，包括：(1)根据轴上功率谱计算得到各个工况下的弧齿锥齿轮的工作扭矩；(2)计算各个工况下的弧齿锥齿轮动载系数；(3)建立弧齿锥齿轮LTCA加载接触有限元模型，添加载荷，偏移量和动载系数边界条件，进行有限元模型计算；(4)从各个工况的有限元计算结果中提取齿面接触应力值和齿根弯曲应力值；(5)根据功率谱中的各个工况时间比，将齿面接触应力值和齿根弯曲应力值分别进行扩展得到齿面整个工作过程的随机应力谱；(6)对齿面随机应力谱分布利用混合正态分布法进行估计，得到齿面应力谱分布规律。本发明有效降低了获取弧齿锥齿轮在复杂工况下的齿面应力谱的难度和成本。

摘要： 本发明提出了一种基于功率谱划分的复杂度谱脑电预测和诊断方法，属于脑电信号（EEG）分析和脑精神疾病预测和诊断领域，本发明主要包括：一种基于功率谱划分的脑电信号复杂度谱定义、分析和提取方法和一种非线性罗辑斯蒂（Logistic）复杂度谱参考模型构建方法。首先对脑电信号定义了一个基于功率谱划分的复杂度谱，并给出其计算方法，然后利用本发明对此映射生成的数据序列进行计算，据此建立一个脑电信号的分析复杂度谱参考模型，并分析各结构谱线序列的大小、数量和分布所反映的物理生物意义，画出该映射基于功率谱划分的复杂度谱参考空间分布模型。本发明可以对脑精神疾病作出预测和诊断。

摘要： 一种无线区域网络(WRAN)接收机包括：收发机，用于通过若干信道之一与无线网络通信，以及信号检测器，用于形成所支持信道列表，该列表包括这若干个信道中在其上未检测到高级电视系统委员会(ATSC)DTV(数字电视)广播信号的那些信道。信号检测器执行作为功率谱密度(PSD)和循环谱的函数的谱感测。