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21.
提出了基于重排小波-Radon变换的线性调频信号的参数估计法。该方法先将小波尺度图转为时频分布图,为提高聚集性引入了时频重排,再将重排图进行Radon变换以进行参数估计。仿真结果表明,该方法有效提高了时频分布图的聚集性,节省了后续Radon变换的时间,同时也抑制了噪声干扰,辨识效果明显提高。  相似文献   
22.
基于S变换的跳频信号参数估计   总被引:2,自引:0,他引:2  
对跳频信号的时频域进行分析和参数估计是识别、跟踪及干扰跳频信号的重要基础。针对接收到的未知任何先验参数的跳频信号,提出了一种基于S变换(S-transform)的跳频信号参数估计算法,通过S变换,能正确估计出跳频信号的跳频周期、跳变时刻及跳频图案。仿真结果表明,与平滑伪Wigner-Ville分布(SPWVD)进行比较,该算法能够在低信噪比条件下,在时频域中有较好的解析能力,提高了跳频信号参数估计的准确性。  相似文献   
23.
基于时频和频谱分析的齿轮箱故障诊断   总被引:4,自引:0,他引:4  
对频谱分析方法和时频分析方法的原理进行了分析,根据频谱分析与时频分析的特点以及齿轮箱故障诊断研究的需要,将两种方法有效地结合起来应用于齿轮箱的故障诊断中。结果表明,此方法能够有效地解决各自方法中的不足,得到比较理想的诊断结果。  相似文献   
24.
针对卫星导航接收机中的快扫频干扰抑制问题,提出了一种基于脉冲置零的低复杂度干扰抑制方法,与传统基于时频分析的干扰抑制方法不同,该方法通过低通滤波将时域上连续的快扫频干扰转变为脉冲干扰,并通过脉冲检测与置零对干扰进行抑制。当快扫频干扰处于低通滤波器带内时,被当作脉冲干扰置零;当快扫频干扰处于低通滤波器带外时,被当成带外干扰滤除。理论分析与实验结果表明,该方法相对传统方法的运算复杂度降低了一个数量级,并且能得到与传统方法相近的干扰抑制效果。  相似文献   
25.
针对雷达辐射源识别中拓展能力不足和识别率不高问题进行研究,提出一种基于深度时频特征学习的智能识别方法。基于降采样短时傅里叶变换高效提取具备较高辨识度和稳定性的浅层二维时频特征,利用信号局部频域维稀疏性完成降噪等预处理;设计用于深度特征学习与识别的卷积神经网络,并采用不同尺度卷积核组合扩展网络广度,强化特征表征能力;利用高信噪比条件下8种辐射源信号样本对网络进行训练调优,低信噪比样本测试验证算法和网络的有效性。仿真结果表明,该方式在-8 dB信噪比条件下能达到98.31%的整体平均识别率,具备较强的鲁棒性。  相似文献   
26.
根据chirp信号在模糊域的特点,本文提出了线性核时频表示方法。这种方法在提高分辨率、消除交叉项以及抑制噪声等方面都具有较高的性能。理论分析和实验结果都证实了这种方法的有效性  相似文献   
27.
基于小波Radon变换检测线性调频信号   总被引:9,自引:0,他引:9       下载免费PDF全文
对信号小波分析的结果进行Radon变换,简称小波Radon变换。通常情况下,线性调频信号小波变换的结果在时间尺度图上呈现曲线的形式,而在时频图上呈现直线的形式。通过Radon变换检测时频平面上的直线,可以精确地得到调频信号的参数。仿真结果表明,小波Radon变换是一种较好的线性调频信号检测方法。  相似文献   
28.
基于时频图像三维熵特征的雷达信号识别   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对雷达信号识别算法存在着准确率低以及抗噪性差的问题,提出基于时频图像三维熵特征的雷达信号识别算法。该方法对雷达信号时频变换后得到的时频灰度图提取其香农熵(Sh En)、奇异谱熵(Ss En)和范数熵(No En),并将三维熵值作为信号识别的特征向量,采用支持向量机实现信号的分类识别。仿真实验表明,提出的算法能够在低信噪比下得到较高的正确识别率。  相似文献   
29.
如何准确提取LPI雷达信号脉内特征参数一直都是雷达信号处理中的一个难点.提出一种综合时频算法来提取雷达信号的脉内特征,首先把稳健的小波变换法与分辨率较高的伪威格纳威尔分布(Pseudo Wigner-Ville Distribution,PWVD)法进行截断综合,再对综合的时频图提取小波脊线从而得到稳健、高精度的脉内特征参数.仿真实验说明了该算法的有效性.  相似文献   
30.
提出了一种基于Gabor谱的未知跳频信号参数盲估计方法。该方法利用Gabor谱能量集中、时频分辨率高、交叉项干扰小的特点,在未知任何先验参数的情况下,能够准确估计出跳频信号的跳频频率、跳变时刻和跳频信号驻留时间等参数。通过计算机仿真得到了较为准确的估计结果,验证了该算法的有效性。  相似文献   
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