导读:本文包含了循环统计量论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:平稳,信号,信号处理,特征,多普勒,算法,相移。
循环统计量论文文献综述写法
于宁宇,梁伟,石磊,刘伟[1]（2017）在《一种新的基于循环统计量的盲检测算法》一文中研究指出针对现有的基于循环平稳特性的盲检测算法计算复杂、适应信号类型少等问题,提出了一种新的基于循环统计量的盲检测算法。首先给出了基于循环平稳的盲检测机制,进而推导了零假设下检验统计量的渐近分布,避免了复杂的协方差矩阵运算,可得到恒虚警概率下的检测门限;最后为了提高算法对信号类型的稳健性,融合了两种典型的检测器。理论分析和仿真结果验证了新的盲检测算法具有良好的性能。(本文来源于《战术导弹技术》期刊2017年06期）
刘谧[2]（2016）在《基于高阶循环统计量的变转速滚动轴承故障特征提取》一文中研究指出滚动轴承是旋转机械设备的重要部件之一,由于长期磨碰运行极易发生表面剥离等故障,造成设备停机、损坏等,带来重大经济损失,对其进行早期故障检测尤为必要。振动诊断法是目前被广泛应用而且十分有效的检测方法之一,现有研究主要集中在恒定转速下轴承故障判别。实际工程应用中,受负载随机变化等因素影响,轴承转速是随时间变化或波动的,直接采用常规的频谱分析等方法会导致频谱模糊或误诊断。变转速状态下轴承故障诊断问题是目前研究的热点方向之一,尽管一些学者进行了探究并取得一些初步的研究成果,但是,仍然存在一定不足。为此,本文引入叁阶循环统计量理论,探究变转速下轴承故障特征提取问题。具体成果如下:通过变转速状态下轴承的振动机理分析,研究建立一种新的轴承振动信号分解模型,将振动信号分解为与故障有关的确定性成分、与故障无关的确定性成分、高斯和非高斯随机成分,为了凸显变转速时振动信号中非高斯成分变化情况,依据概率密度函数是否对称将非高斯随机成分进一步划分为对称性非高斯成分和非对称非高斯成分。引入基因遗传的跟踪匹配方法,从完备的原子库中寻找与不同随机成分的最佳匹配原子,结合有关于确定性成分数学描述的相关理论研究成果,建立了振动信号模型中各个成分的数学描述方法。基于试验台的模拟数据,验证了所提出变转速振动信号分解模型的合理性。为了有效提取变转速状态下轴承故障特征频率成分,引入叁阶循环统计量方法,去除振动信号中高斯随机成分以及对称非高斯随机成分,并将非对称非高斯成分置为常数;引入叁阶循环平稳度来衡量信号循环平稳特性,并建立转速波动划分机制。同时,采用正弦波抽取算法,去除混在信号中与故障无关的确定性成分,进一步凸显振动信号中与故障有关的确定性成分。最后,基于仿真和模拟实验台数据,验证了算法的有效性,结果表明,相比于谱相关密度组合切片方法,改进循环双谱方法不仅能够处理转速小滑动情况,同时可以有效提取出加速、减速等速度变化较大时轴承故障特征频率。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2016-03-11）
孔豫京,黄焱,马金全[3]（2016）在《基于实归一化压缩循环统计量的调制识别方法》一文中研究指出为解决传统二阶统计量在Alpha稳定分布噪声背景下失效的问题,提出了实归一化压缩函数和实归一化压缩二阶循环统计量的概念并推导其性质。在研究备择信号该类统计量的基础上,选取实归一化压缩循环谱特定频率和循环频率点处的幅度作为特征参量,利用最小误差判决分类方法实现信号调制方式的识别。仿真结果表明,该方法在Alpha稳定分布噪声和高斯噪声背景下均有良好的性能,相较于其它基于非线性变换的方法,性能相近且复杂度更低,鲁棒性更强,灵活性更好。(本文来源于《信息工程大学学报》期刊2016年01期）
李雅梅,隋瑒[4]（2013）在《基于循环统计量分析的滚动轴承故障诊断》一文中研究指出是否能够提前对滚动轴承进行诊断,提早发现故障问题,对整个机械设备,甚至工业生产具有很大帮助。由于轴承自身对称的结构,所以本文通过研究循环平稳信号的处理方法对信号中的特征进行提取。通过对轴承不同类型的故障分别做功率谱、包络谱和循环谱分析,对比分析仿真结果,验证了滚动轴承发生故障时产生的振动具有循环平稳的特性以及理论研究成果地正确性和有效性。(本文来源于《新型工业化》期刊2013年11期）
黄艳艳,李剑强,彭华[5]（2012）在《基于循环统计量检测的QAM信号多普勒参数盲估计》一文中研究指出针对动中通卫星通信系统中QAM信号多普勒参数盲估计难的问题,提出了一种基于循环统计量检测的盲估计算法。算法无需同步和匹配滤波等预处理,通过检测QAM信号四倍频偏处的循环频率来估计多普勒频偏,并利用数据分段求频率的方法计算变化率。仿真结果表明,在低信噪比的高斯噪声信道和多径衰落信道下,算法均可以准确而有效地实现QAM信号多普勒参数的盲估计。(本文来源于《电路与系统学报》期刊2012年02期）
陈明霞[6]（2011）在《基于小波理论和循环统计量分析的滚动轴承故障诊断》一文中研究指出滚动轴承是旋转设备中最为常用且关键的器件，其能否正常工作直接影响整个机械设备，甚至生产线的运行状态和职工的安全等等。因此，研究轴承的诊断技术，有利于避免事故的发生以及维修体制的变革，具有非常重要的理论价值和实际意义。由滚动轴承自身结构的对称性，以及旋转（往复）的运行方式，使得当其发生损伤时引起的冲击调制现象，导致振动信号呈现循环平稳的特性，从而本文深入地研究了基于循环统计量分析的滚动轴承的振动信号的特征提取的方法。主要内容有：1）详细讨论了循环统计量理论，以及它们地解调性能。通过对Hilbert变换包络解调和CAF解调性能的比较，得出CAF对于滚动轴承振动信号具有更好的分析效果，并且通过计算循环频率等于故障特征频率时的CAF，简化计算，然后对其取模、FFT变换能够提取特征信息。2）旋转机械的早期损伤会引起非常微弱的冲击调制，往往淹没在强大噪声信息当中，应用小波理论来对早期微弱信息进行强化，也就是强化早期信号的微弱的循环平稳的特性，也为继续对信号做循环谱分析做好充足准备。3）最后，通过多个试验研究，对轴承不同类型的故障，分别做了功率谱、包络谱和循环谱分析，对比分析结果，验证理论研究成果地正确性及有效性。(本文来源于《辽宁工程技术大学》期刊2011-12-09）
张丽辉[7]（2011）在《基于循环统计量的无线电监测信号的分离研究》一文中研究指出由于各种各样的原因,如无线通信环境的信号密集、雷达的多个目标回波,更一般的情况就是噪声的存在等等,这些使得接收到的信号不但含有所感兴趣的信号还含有其它无用信号,我们称为干扰信号或噪声,更糟糕的情况就是干扰和噪声同时存在。当接收的混合信号中含有噪声时,如何从含噪信号中恢复出期望的信号,当接收的混合信号含有其它干扰信号时,如何抑制掉干扰信号得到感兴趣的信号,这是信号处理研究几十年来的一个主要方向。本文特别的考虑信号频谱重迭的情况,在这种情况下,一般的分离方法效果恶化。而通信信号中大部分都可以看成是循环平稳信号,其循环统计量在频域重迭的情况下依然有可能将信号分离。本文首先研究了已有的一些分离算法,了解了信号模型及环境,并进行了仿真。在广泛查阅文献的基础上,将符号自然梯度算法和循环二阶统计量相结合提出了一种快速收敛的循环符号自然梯度算法。该方法利用循环白化在循环频率域去除信号间的相关性,从而使收敛速度加快。此外本文基于四阶循环累积量提出了一种简单易行的循环平稳信号的盲源分离方法。针对两个信号混合的情况,该方法首先对观测矩阵进行循环白化,使得观测矩阵的循环自相关阵为单位阵,这样分离矩阵变为酉阵,可用单个参数来表示。之后运用循环统计量的性质找到一个评判函数,求得该参数的最佳值从而确定分离矩阵。通过信号分离的直观图、串音误差的分析表明该方法的有效性,并在计算量上定性讨论了本算法的优势。(本文来源于《大连理工大学》期刊2011-12-08）
梁玉岚[8]（2011）在《基于二阶循环统计量的阵列信号处理》一文中研究指出本文以二阶循环平稳信号为研究对象,分别针对基于时域参考信号的非盲自适应波束形成算法中的LMS算法和盲自适应波束形成算法中的ESPRIT算法进行了研究,并结合二阶循环统计量的循环平稳特性分别提出了改进算法。本文的主要工作成果概括如下:首先,采用了自适应阵列天线的数学建模方法。其次,研究了典型LMS算法的基本原理,并针对基于经典LMS算法的自适应波束形成器在循环平稳信号输入的情况下性能会变坏的缺陷,提出在构造周期平均误差平方指标函数时利用到循环平稳信号二阶统计量的周期性,而后采用LMS算法对这一指标函数进行自适应优化而形成了改进的循环最小均方(LMS)算法,然后分析改进算法的收敛性,最后采用计算机仿真的方式将改进算法与LMS算法和BLMS算法进行比较,得到仿真结果并对其进行分析,对比。最后,研究了经典ESPRIT算法的基本原理,结合循环MUSIC算法的优势,在循环ESPRIT算法中对选择导向矢量频率的方法(运用于改进窄带循环MUSIC算法)进行推广,形成了一种改进的窄带循环ESPRIT算法。将这一改进算法应用到由两个相互正交的线性阵列组成的二维阵列中,用以实现对方位角和俯仰角的联合估计。采用计算机仿真的方式对改进算法进行仿真,得出结论:该算法有很好的估计精度和信号选择性。(本文来源于《辽宁科技大学》期刊2011-11-15）
陈志敏,朱海潮,匡贡献[9]（2011）在《基于二阶循环统计量的近场声全息试验研究》一文中研究指出传统近场声全息技术的重建结果不能准确反映循环平稳声场的调制特性。因此,利用循环自相关函数的解调性能来提取声场的特征循环频率,然后通过循环维纳-辛钦关系来获取循环谱密度,将循环谱密度取代声压谱作为平面近场声全息的声场重建物理量。试验研究表明,此方法可准确提取循环平稳声场的特征频率,重建结果可清晰直观的突出声场的本质特性。(本文来源于《振动与冲击》期刊2011年09期）
于宁宇,马红光,石荣,石磊[10]（2011）在《基于二阶循环统计量的BPSK参数估计》一文中研究指出针对复值二进制相移键控(binary phase shift keying,BPSK)信号,推导了其无共轭项和带共轭项的二阶循环累积量表达式,分别研究了时延对其循环频率特性的影响,得出了独立的载频和码片时宽估计算法,即可以利用无共轭项二阶循环累积量时延零切片估计载频,可以利用带共轭项二阶循环累积量时延非零切片估计码片时宽,并推导了最优时延的选取,进而提出了一种更优良的码片时宽估计算法。仿真实验表明,提出的载频估计算法与循环谱算法比较,虽有2 dB的损耗,但是计算复杂度减小;码片时宽估计算法性能比利用循环谱的估计算法提高5 dB以上。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊2011年09期）
循环统计量论文开题报告范文
（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：
滚动轴承是旋转机械设备的重要部件之一,由于长期磨碰运行极易发生表面剥离等故障,造成设备停机、损坏等,带来重大经济损失,对其进行早期故障检测尤为必要。振动诊断法是目前被广泛应用而且十分有效的检测方法之一,现有研究主要集中在恒定转速下轴承故障判别。实际工程应用中,受负载随机变化等因素影响,轴承转速是随时间变化或波动的,直接采用常规的频谱分析等方法会导致频谱模糊或误诊断。变转速状态下轴承故障诊断问题是目前研究的热点方向之一,尽管一些学者进行了探究并取得一些初步的研究成果,但是,仍然存在一定不足。为此,本文引入叁阶循环统计量理论,探究变转速下轴承故障特征提取问题。具体成果如下:通过变转速状态下轴承的振动机理分析,研究建立一种新的轴承振动信号分解模型,将振动信号分解为与故障有关的确定性成分、与故障无关的确定性成分、高斯和非高斯随机成分,为了凸显变转速时振动信号中非高斯成分变化情况,依据概率密度函数是否对称将非高斯随机成分进一步划分为对称性非高斯成分和非对称非高斯成分。引入基因遗传的跟踪匹配方法,从完备的原子库中寻找与不同随机成分的最佳匹配原子,结合有关于确定性成分数学描述的相关理论研究成果,建立了振动信号模型中各个成分的数学描述方法。基于试验台的模拟数据,验证了所提出变转速振动信号分解模型的合理性。为了有效提取变转速状态下轴承故障特征频率成分,引入叁阶循环统计量方法,去除振动信号中高斯随机成分以及对称非高斯随机成分,并将非对称非高斯成分置为常数;引入叁阶循环平稳度来衡量信号循环平稳特性,并建立转速波动划分机制。同时,采用正弦波抽取算法,去除混在信号中与故障无关的确定性成分,进一步凸显振动信号中与故障有关的确定性成分。最后,基于仿真和模拟实验台数据,验证了算法的有效性,结果表明,相比于谱相关密度组合切片方法,改进循环双谱方法不仅能够处理转速小滑动情况,同时可以有效提取出加速、减速等速度变化较大时轴承故障特征频率。
（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。
循环统计量论文参考文献
[1].于宁宇,梁伟,石磊,刘伟.一种新的基于循环统计量的盲检测算法[J].战术导弹技术.2017
[2].刘谧.基于高阶循环统计量的变转速滚动轴承故障特征提取[D].北京邮电大学.2016
[3].孔豫京,黄焱,马金全.基于实归一化压缩循环统计量的调制识别方法[J].信息工程大学学报.2016
[4].李雅梅,隋瑒.基于循环统计量分析的滚动轴承故障诊断[J].新型工业化.2013
[5].黄艳艳,李剑强,彭华.基于循环统计量检测的QAM信号多普勒参数盲估计[J].电路与系统学报.2012
[6].陈明霞.基于小波理论和循环统计量分析的滚动轴承故障诊断[D].辽宁工程技术大学.2011
[7].张丽辉.基于循环统计量的无线电监测信号的分离研究[D].大连理工大学.2011
[8].梁玉岚.基于二阶循环统计量的阵列信号处理[D].辽宁科技大学.2011
[9].陈志敏,朱海潮,匡贡献.基于二阶循环统计量的近场声全息试验研究[J].振动与冲击.2011
[10].于宁宇,马红光,石荣,石磊.基于二阶循环统计量的BPSK参数估计[J].系统工程与电子技术.2011