导读:本文包含了频域分形论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:分形,频谱,谐波,分量,希尔伯特,布朗运动,神经网络。
频域分形论文文献综述写法
刘红星,吴九汇,张俊,张林,郭峰[1]（2018）在《基于时频域分形维数差的声品质评价新方法》一文中研究指出基于声音信号在时频域分布规律,借用分形理论,提出一种新的客观声品质评价指标——时频域分形维数差(DFDTF)。它结合了声音信号在时域及频域的特性,利用时域和频域分形维数之差对声品质进行评价,能综合反应声音信号跌宕起伏的程度,时频域分形维数差越小,声音信号的声品质越高。利用分形维数差对7种不同类型的典型声音信号进行声品质评价,结果表明,7类声音信号的时频域分形维数差有明显差异,该评价结果与人的主观感受非常一致,可利用它进行声音信号分类;同时,该结果和传统的客观声品质评价参数(尖锐度、粗糙度和波动度)的结果比较一致,能恰如其分反应声音信号的声品质。时频域分形维数差作为一种新的声品质评价方法,具有比传统声品质评价参数更简单的计算过程,且能以单一参数较为综合的反应声音信号的声品质;同时,该方法将分形理论引入到声品质研究当中,为后续研究提供了一种新的思路和方法。(本文来源于《噪声与振动控制》期刊2018年S2期）
陶维亮,刘艳,王先培,吴琼水[2]（2017）在《时频域分形维数分析的光谱信号重迭峰解析算法》一文中研究指出由于光谱谱线存在自然展宽、多普勒展宽、碰撞展宽等,使混合气体中多种成分的吸收光谱信号出现相邻谱峰重迭现象,给混合气体组成成分的定性或定量检测带来较大的困难。现有的方法在获取先验知识、处理精度、运算效率等方面存在不足。提出基于时频域分形维数分析的光谱信号重迭峰解析算法,结合小波的多尺度观测能力和分形的自相似度的度量能力,识别、定位和解析光谱信号中的重迭峰。首先利用小波对具有重迭谱峰的光谱信号进行光谱频率域和尺度域的分析,然后对该时频域的光谱信号在同一光谱频率下的多尺度数据进行自相似性度量和分形计算。逐频率计算后得到光谱信号在频率域的分形维数曲线。该曲线体现了光谱信号在不同尺度的自相似性,其极值位置与光谱信号的各独立峰的位置具有相关性。依据此特性,结合分形曲线的特征参数,最后利用神经网络解析出对应混合气体成分的混迭在一起的各个独立谱峰。该方法利用小波的多分辨率特性,对信号进行不同尺度的精细度量。分形模型则提高了系统解析复杂信号的能力,对重迭程度高的多谱峰重迭信号也有很强的处理能力。借助人工神经网络,实现了整个算法的自动测量。通过实验结果分析,验证了算法的有效性,并讨论影响算法效果的主要因素。(本文来源于《光谱学与光谱分析》期刊2017年12期）
张红颖,易建军,于之靖[3]（2016）在《基于分形插值的频域散斑相关法面内位移测量》一文中研究指出针对传统频域数字散斑相关法在测量物体面内位移测量精度较低的问题,提出一种基于分形插值的频域数字散斑相关法。该方法在频域数字散斑相关法的基础上,引入Hanning窗函数对图像进行滤波处理,克服了图像边缘效应对最终位移值的影响;同时利用散斑图像的子区域与整幅图像在结构形态和灰度特征的自相似性,采用分形插值的方法进行亚像素插值,进而能精确定位相关点,得到更精确的亚像素位移值。实验结果表明:该方法保持了频域散斑相关法的测量速度,且将测量的绝对误差降低在0.01~0.03 pixel以内,并进一步通过刚体平移实验测试了算法的可靠性。(本文来源于《红外与激光工程》期刊2016年09期）
申希兵,韦容,杨毅[4]（2016）在《基于频域能量分布的分形维数提取型研究》一文中研究指出作为混沌信号描述的技术,分形维数能够对信号的规律与周期进行度量。语音比白噪声的精细度偏小与规则性较高,正是这一个方面的原因,所以分形端点检测能够充分区分白噪声与语音。然而,针对某些特定的噪声来说,其精细度比语音小,而规则性较高。所以,针对复杂多变的噪声条件,该方法不能获得良好的区分结果。为进一步改善该方法的鲁棒性,确保该方法对各种噪声均能够适用,阐明了基于短时频域的分形端点检测算法。这个方法在区分噪声与语音的过程中主要从短时频域能量分布上提取分形维数来进行。通过实验发现,设计的方法的鲁棒性相对较好,一方面对那些没有规律的白噪声适合,另一方面对那些时域规律性与周期性相对较强的噪声具有较好的适用性。(本文来源于《控制工程》期刊2016年06期）
刘悦,王晓婷[5]（2015）在《短时频域分形端点检测算法》一文中研究指出为了提高分形端点检测的鲁棒性,使其适用于更多类型的噪声,提出了基于短时频域的分形端点检测算法.该算法利用了频域表征信号能量分布的特点,以及语音谐波分量的强周期、规律性,从短时频域能量分布上提取分形维数来区分语音和噪声.实验结果表明,提出的变换到短时频域提取分形维数的方法具有更好的鲁棒性,不但适用于较无规律的白噪声,还适用于包括坦克噪声在内的时域周期性和规律性较强的噪声.(本文来源于《微电子学与计算机》期刊2015年09期）
富爽,李一兵,叶方,孙志国[6]（2014）在《基于频域Katz分形维数的快速盲频谱感知》一文中研究指出针对目前频谱感知方法对噪声不确定性敏感、低信噪比下准确度较差和运算速度慢的问题,提出了基于频域Katz分形维数的快速盲频谱感知方法。该方法根据信号和噪声的频域Katz分形维数特征的不同来感知主用户的存在。Monte Carlo仿真结果表明,该方法具有对噪声功率不敏感、受调制参数影响小、低信噪比下准确度高和运算速度快的优点,并能有效克服盒维数方法对某些调制参数的信号无法感知的缺点,可用于低信噪比、噪声具有不确定性情况下的快速盲频谱感知。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊2014年01期）
富爽,李一兵,叶方,高振国[7]（2014）在《利用频域Sevcik分形维数进行快速盲频谱感知》一文中研究指出根据信号和噪声频域Sevcik分形维数特征的不同,计算接收信号的频域Sevcik分形维数,通过与预先设定的门限值进行比较,判断主用户的存在与否。该方法具有对噪声不确定性不敏感、不需要主用户信号先验知识以及在低信噪比时能够达到较高的检测概率的优点,且运算时间短,可用于噪声具有不确定性、低信噪比情况下的快速盲频谱感知。Monte Carlo仿真结果表明:在噪声不确定度为±5dB的情况下,当信噪比大于-12dB时,该方法对于7种不同调制类型的信号的平均检测概率能够达到100%。(本文来源于《吉林大学学报(工学版)》期刊2014年03期）
刘宁波,黄勇,关键,何友[8]（2012）在《实测海杂波频域分形特性分析》一文中研究指出该文主要研究海杂波在频域中的分形特性以及不同参数对频域分形特性的影响。首先,该文以分数布朗运动(FBM)为例,较为系统地阐述了在时域FBM具有分形特性的前提下,FBM频谱也具有分形特性。然后,采用X波段与S波段实测海杂波数据验证频域中海杂波的分形特性,并分析了不同参数对频域海杂波分形特性的影响。结果表明,实测海杂波频谱在统计意义下满足自相似条件,具有分形特性,且频域分形特征对海杂波与目标回波表现出一定的可分性,具有在海杂波微弱目标检测中应用的潜力。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2012年04期）
苑宇,李宝良,尚景山,姚世选[9]（2009）在《基于时频域分形维数的信号特征提取》一文中研究指出提出了一种振动信号时频域的多重分形方法。时频域多重分形,是一种基于能量的多重分形,它是一种能量的测度,通过分析所测信号能量分布的变化来提取振动信号的量化特征。该方法将一维的信号扩展到二维的时频平面上来观察,目的就是要描述信号的频率成份或能量分布怎样演变,并通过分形维数的计算量化提取信号特征。时域振动信号与其经希尔伯特-黄变换后的时频域幅值矩阵经过网格划分后,通过最小二乘法计算出不同q值的广义维数D_q。分别对仿真信号与工程实际信号进行了分析,证明该方法切实可行(本文来源于《2009中国仪器仪表与测控技术大会论文集》期刊2009-07-23）
苑宇,马孝江[10]（2007）在《局域波时频域多重分形在故障诊断中的应用》一文中研究指出提出了一种振动信号时域与时频域的多重分形方法,并将该方法实际应用于故障诊断之中。信号局域波分解的时频域幅值矩阵经过网格划分后,通过最小二乘法计算出广义维数Dq。应用振动信号时频域多重分形方法在往复式压缩机填料泄漏故障进行了实例分析,并分别得出了对于该类故障较为敏感维数。实测往复式压缩机的振动信号分析表明,时域信号的多重分形只对早期填料泄漏故障较为敏感,时频域多重分形方法随着故障程度的增加其广义维数增加,能够较好的区分故障的严重程度。实践证明该方法在实际应用中切实可行。(本文来源于《振动与冲击》期刊2007年05期）
频域分形论文开题报告范文
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
由于光谱谱线存在自然展宽、多普勒展宽、碰撞展宽等,使混合气体中多种成分的吸收光谱信号出现相邻谱峰重迭现象,给混合气体组成成分的定性或定量检测带来较大的困难。现有的方法在获取先验知识、处理精度、运算效率等方面存在不足。提出基于时频域分形维数分析的光谱信号重迭峰解析算法,结合小波的多尺度观测能力和分形的自相似度的度量能力,识别、定位和解析光谱信号中的重迭峰。首先利用小波对具有重迭谱峰的光谱信号进行光谱频率域和尺度域的分析,然后对该时频域的光谱信号在同一光谱频率下的多尺度数据进行自相似性度量和分形计算。逐频率计算后得到光谱信号在频率域的分形维数曲线。该曲线体现了光谱信号在不同尺度的自相似性,其极值位置与光谱信号的各独立峰的位置具有相关性。依据此特性,结合分形曲线的特征参数,最后利用神经网络解析出对应混合气体成分的混迭在一起的各个独立谱峰。该方法利用小波的多分辨率特性,对信号进行不同尺度的精细度量。分形模型则提高了系统解析复杂信号的能力,对重迭程度高的多谱峰重迭信号也有很强的处理能力。借助人工神经网络,实现了整个算法的自动测量。通过实验结果分析,验证了算法的有效性,并讨论影响算法效果的主要因素。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
频域分形论文参考文献
[1].刘红星,吴九汇,张俊,张林,郭峰.基于时频域分形维数差的声品质评价新方法[J].噪声与振动控制.2018
[2].陶维亮,刘艳,王先培,吴琼水.时频域分形维数分析的光谱信号重迭峰解析算法[J].光谱学与光谱分析.2017
[3].张红颖,易建军,于之靖.基于分形插值的频域散斑相关法面内位移测量[J].红外与激光工程.2016
[4].申希兵,韦容,杨毅.基于频域能量分布的分形维数提取型研究[J].控制工程.2016
[5].刘悦,王晓婷.短时频域分形端点检测算法[J].微电子学与计算机.2015
[6].富爽,李一兵,叶方,孙志国.基于频域Katz分形维数的快速盲频谱感知[J].系统工程与电子技术.2014
[7].富爽,李一兵,叶方,高振国.利用频域Sevcik分形维数进行快速盲频谱感知[J].吉林大学学报(工学版).2014
[8].刘宁波,黄勇,关键,何友.实测海杂波频域分形特性分析[J].电子与信息学报.2012
[9].苑宇,李宝良,尚景山,姚世选.基于时频域分形维数的信号特征提取[C].2009中国仪器仪表与测控技术大会论文集.2009
[10].苑宇,马孝江.局域波时频域多重分形在故障诊断中的应用[J].振动与冲击.2007