Advertisement

通过分数阶傅里叶变换，对线性调频信号的参数进行估算。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
通过运用分数阶傅里叶变换技术，对线性调频信号的参数进行精确估算，具体包括确定信号的中心频率以及调频率。在阶次搜索过程中，则采用了分层策略，结合了粗略搜索和精细搜索的两级方法以提升效率。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于分数阶傅里叶变换的线性调频信号参数估计
    优质
    本研究提出了一种利用分数阶傅里叶变换（FRFT）进行线性调频信号参数精确估计的方法。通过分析不同阶数下的信号聚集特性，优化参数提取过程，提高估计精度和抗噪能力，在雷达与通信领域具有广泛应用前景。 通过分数阶傅里叶变换对线性调频信号进行参数估计，包括中心频率和调频率，在搜索阶次的过程中采用了粗搜索与精细搜索相结合的两级搜索方法。
     
  • 对线性调频信号实施短时傅里叶变换
    优质
    本文探讨了如何利用短时傅里叶变换(STFT)来分析和处理线性调频(LFM)信号。通过这种方法可以有效地获取LFM信号的时间频率特性，对于雷达、通信等领域具有重要意义。 线性调频信号的产生结合了联合分析方法。这种方法假设在较短的时间段内信号是平稳的，并将变化中的信号分割成若干时间段，在每个时间段计算其频谱特征，然后将这些片段内的频率信息组合显示出来，以揭示随时间变化的频率成分动态情况。这种技术使得同时从时域和频域来分析信号成为可能。然而，这种方法也存在一些局限性：它受到固定窗函数的影响，并且根据不确定性原则，在有限的时间窗口内无法同时提高时间和频率上的解析度。使用高斯窗函数进行Gabor变换可以在固定的窗函数条件下达到最佳的联合时间-频率分辨率效果。
     
  • 线性调频信号于匹配与失配状态下的分数阶傅里叶变换
    优质
    本文探讨了线性调频信号在匹配和失配条件下分数阶傅里叶变换的行为特性，分析其时频域表现。 线性调频信号（LFM）在匹配与失配情况下的分数阶傅里叶变换具有重要的研究价值。通过参数设置明确的程序设计，可以清晰地展示FRFT特性：它表示了信号在时频域内坐标轴绕原点逆时针旋转一定角度后所形成的形态，并且能够同时反映信号在时域和频域上的信息。从另一个角度来看，LFM信号可以通过FRFT进行基分解。当选择适当的旋转角度，在FRFT域中能量会聚集起来，通过搜索最大值可以实现对LFM信号的检测及参数估计。由于这是基于能量的表现形式，因此即使频率偏移也不会造成时延的影响。 然而，这种方法也存在一些局限性。在低信噪比环境下进行多信号检测时，强能量信号可能会遮蔽弱能量信号，导致后者难以被识别出来。此外，在实际操作中需要经过二次搜索、滤波及逆变换等步骤，这使得计算量相对较大。
     
  • STFRFT.rar_快速分数阶傅里叶_稀疏算法_分数阶傅里叶变换
    优质
    本资源提供了一种基于稀疏算法的快速分数阶傅里叶变换方法，适用于信号处理与分析领域中高效计算分数阶傅里叶变换的需求。 有关分数阶傅里叶变换的程序包含有稀疏分数阶的快速算法。
     
  • new_fenshujie.rar_分数阶去噪_傅里叶去噪_分数阶傅里叶变换
    优质
    本资源包提供了一种新颖的信号处理方法——分数阶去噪技术，并结合传统的傅里叶变换进行噪声抑制，尤其适用于复杂信号环境中的精细处理。文件内含详细的理论介绍与应用实例代码。 对二维图像进行分数阶傅里叶变换可以用于图像去噪。
     
  • 分数阶傅里叶变换（FRFT）
    优质
    分数阶傅里叶变换(FrFT)是一种非线性积分变换，它是传统傅里叶变换的推广形式，能够在时频域中自由旋转信号表示角度。 基于MATLAB编写的分数傅里叶变换程序。
     
  • 信号处理中基于分数傅里叶变换的 chirp 信号参数估计
    优质
    本研究探讨了利用分数傅里叶变换技术对chirp信号进行参数估计的有效性，展示了该方法在信号处理中的应用潜力和优越性能。 仿真内容主要涉及本人的《基于分数傅里叶变换的chirp信号参数估计》文章中的研究。该文详细探讨了单分量情况下的chirp信号参数估计、多分量情况下的chirp信号参数估计以及强弱分量同时存在时的情况，并分析了含有噪声条件下的chirp信号参数估计问题。 这些仿真不仅为初学者提供了学习分数阶傅里叶变换的资源，还鼓励他们将这一技术应用于实际工程领域。例如，在基于分数域变换提取信号特征并将其用于机器学习等方面的应用研究中具有重要价值。
     
  • MATLAB中的分数阶傅里叶变换
    优质
    本简介探讨了在MATLAB环境下实现分数阶傅里叶变换的方法与应用，深入分析其算法原理及其在信号处理和光学领域的实际用途。 压缩包里包含原图和水印图片，可以使用。只是不确定是否是参数调整的问题导致效果不是很好。