一、基于DFT滤波器组实现zoom—FFT算法分析（论文文献综述）
陈禹[1]（2021）在《FMCW激光雷达测距测速信号处理算法研究》文中研究说明激光雷达是目前近距离高精度成像最有效的技术手段之一。相比于传统的微波雷达,本文激光雷达采用1550nm的光学信号,波长要比微波雷达短,在方向性、轻便性和距离与速度的分辨特性等方面有很大优势。线性调频连续波（linear frequency modulated continuous wave,LFMCW）发射信号能够同时满足大的时宽带宽,具有较高的距离分辨力和作用距离。通过对连续波进行线性调频,可以实现运动目标高精度的测距测速。快速傅里叶变换（fast Fourier transform,FFT）常用来获取信号的频谱,但是离散傅里叶变换（discreet Fourier transform,DFT）运算具有栅栏效应,相邻谱线之间有间隔,会使频谱中的最大值谱线偏离实际位置。为此,本文采用Zoom-FFT频谱估计算法对中频信号的频谱进行频谱估计,进一步提高了FMCW雷达的静止目标测距精度。运动目标会产生多普勒频移,造成距离-多普勒耦合,使测距结果发生误差。本文主要研究线性调频连续波信号的二维FFT算法,解决运动目标存在的距离-多普勒耦合问题,同时解出运动目标的距离和速度。恒虚警检测（Constant False Alarm Rate,CFAR）是在复杂的背景中提取出信号的有效方法,本文提出利用二维CFAR检测对二维FFT后的结果进行处理,实现了多目标FMCW激光雷达测距测速,并有效抑制了杂波和噪声。本文主要研究内容如下:首先,根据LFMCW三角波激光雷达的测距测速系统结构和测量原理,对LFM信号、FMCW发射信号、回波信号和中频信号建模,并分析FMCW信号的时域和频谱特性。之后,针对DFT运算的栅栏效应,对比了几种频率校正算法,提出采用Zoom-FFT选带细分算法进行频谱估计,提高了静止目标的测距精度。另外,研究了对称三角波FMCW信号的雷达模糊函数,通过对模糊函数的分析,得到了LFMCW激光雷达的距离和速度的模糊特性和分辨率。针对运动目标产生的多普勒频移所引起的距离-多普勒耦合问题,本文提出采用二维FFT算法进行距离-速度解耦合,得出运动目标的距离和速度。最后提出了采用二维CFAR结合二维FFT的方法进行运动目标测距测速。在实现距离维和多普勒维精确测量的基础上,又分别在距离维和多普勒维进行了CFAR检测,为激光雷达测距测速算法的硬件实现提供理论基础。
王雪[2]（2021）在《高速同步采样系统设计与实现》文中研究说明高速采集系统在雷达定位、天气、地震预警、航天、通信等领域都有着非常广泛的应用。在许多场景下,要求高速同步采样系统能够准确、快速地对现场高频模拟信号进行采集、分析和判断。针对高速同步采样系统中高频信号的采样、高速数据实时处理等问题,本文设计了一款以FPGA作为主控制器的高速同步采样系统,在研究和工程中都有一定的意义。本文以ADC+FPGA+高速接口设计了一种高速同步采样系统。首先,设计了数字下变频模块,将ADC采集的高频窄带信号同时转换为多个通道的低频基带信号,且各通道子带中心频率和数据抽取率均可调整,保证了系统处理的实时性,提高了系统灵活性和可扩展性,同时相比于现有下变频方案需要的滤波器资源更少;其次,针对下变频后的数据设计了数据处理模块,主要包括积分时间可调的FFT频谱分析、零延时自相关和零延时互相关,本文设计的FFT模块兼顾了灵活性、精度以及实现复杂度,与现有大点数可调FFT方案相比,本文设计的FFT模块在满足精度要求的情况下实现更加简单。本文设计的高速同步采样系统进行了测试仿真,结果表明,系统各模块均达到了设计指标,验证了系统设计方案的合理性和正确性。
韩静[3]（2020）在《基于微波多普勒效应的颗粒肥料质量流量测量系统研究》文中研究说明本文根据农业生产中对颗粒肥料的施播量测量的需求,以微波多普勒效应为基本原理,设计了颗粒肥料流量检测系统。通过研究微波多普勒信号的频率、浓度与颗粒肥料质量流量的关系,对多普勒信号进行滤波去噪、频带细化、阈值谱峰搜寻等算法分析,优化系统,实现微波多普勒法在农业施肥中的应用。通过施肥作业中颗粒肥料流量的实时监测,为精量施肥提供理论与数据支持,对促进精量施肥机械化自动化发展具有重要意义。本文从理论分析、算法研究、模型改进及试验处理等方面,对颗粒肥料质量流量测量进行了深入的研究。1.对三种颗粒肥料进行物理力学特性分析以磷酸二铵、尿素和氮钾复合肥为研究对象,通过实验测得肥料颗粒的物理特性和力学特性。三种颗粒肥料球形度均为80%以上,出厂时颗粒肥含水率最高不超过2.35%,颗粒密度最高为1.53g/cm3,容积密度最高为1.67g/cm3,休止角最大为38.5°。颗粒肥料的含水率与刚度系数和破碎力成反比。2.构建多普勒回波信号与颗粒肥料的下落速度、排肥管道颗粒浓度的关系根据多普勒回波信号中所包含的频率及能量信息特征,得到频率与颗粒肥料下落速度、功率与排肥管道颗粒浓度的关系,确定颗粒肥料质量流量模型。通过微波多普勒信号频谱算法对比分析,采用Zoom-FFT复调制细化算法及周期图法（直接法）得到肥料颗粒的浓度参数。3.颗粒肥料流量测量装置结构设计及微波多普勒回波信号的滤波去噪通过颗粒肥料流量检测装置的台架试验,采集微波多普勒回波信号,选择EMD分解并保留模态混叠分量的小波阈值去噪方法保留有效回波信号特征的平滑曲线。得到滤波去噪信号的互相关系数R为8.693、信噪比为0.962、相对能量比为0.049。4.微波多普勒信号阈值谱峰搜寻及台架试验针对排肥量频谱信号中存在的频谱混叠、栅栏现象和谱线泄漏等现象,在Zoom-FFT复调制细化的过程中,选择旁瓣效果性能良好的Nuttall（4项3阶）窗函数,减少频谱分析的误差。采用阈值谱峰搜寻得到颗粒肥料的平均下落速度,通过功率谱密度计算,得到排肥管道中不同测量高度下颗粒肥料下落速度与浓度的反比关系。5.单通道及多通道排肥台架试验通过2F-12型变量施颗粒化肥试验台完成单一品种及混合品种颗粒肥料排肥试验。通过修正经验模型参数将颗粒肥料质量测量值与实际值之间的相对误差减小到0.20%-2.80%之间。各行排肥量一致性变异系数在0.30%-0.67%之间,播种施肥电子监视仪能够正确判断出异常工作状态的肥管序号及空堵等异常情况。6.颗粒肥料质量流量测量系统田间性能试验设计了颗粒肥料质量流量测量系统。通过秋施肥田间试验验证,排肥管的测量排肥量与实际排肥量的变化趋势一致,平均误差为8.58%,各排肥管道测量值的变异系数为0.91%,2条垄施肥量的变异系数为0.25%,空堵试验报警准确率为98.75%。
刘琪[4]（2019）在《60MHz～3GHz宽带接收机设计与应用》文中认为现阶段无线通信技术迅速发展,信号形式日趋复杂,无线频谱错乱拥挤,这种现象不仅影响了接收系统对信号的接收与侦测,更加大了对远距离弱信号或瞬态猝发信号接收的难度。为提高接收系统的抗干扰能力以及实时快速的频谱分析能力,本课题设计了一款60MHz3GHz的宽带接收机系统,并进行了以下研究工作:首先,系统在信号进行监测时,会受到多种电磁干扰信号的影响,为解决强干扰问题,课题在系统接收前端电路设计中采用了高选择性信号预选方案。此方案通过可变频率的电调谐滤波器的配合,大幅度降低了接收前端的干扰电平,有效避免了镜像干扰、互调干扰等问题,实现了低插入损耗与高选择性。在接收电路的设计中通过采用信号频段划分与二次变频处理,有效拓宽了系统接收的频带范围。其次,针对接收系统中频谱分析的算法进行了研究与改进。系统中的频谱分析功能通过两种算法合作实现,其中FFT算法是对全频段的频谱计算,而Zoom FFT算法能够对全频段内某一异常或需要细化分析的频段进行选带放大,选带放大后的信号频谱更为精准详细。由于Zoom FFT算法在计算量上还未达到最简化,因此设计对Zoom FFT算法进行了优化改进。优化后的Zoom FFT算法在计算过程中将优先进行信号滤波、抽取等处理,并将频移计算过程合理置后。通过仿真平台验证,该优化设计可有效降低计算量、提高计算速度,并同时提升频谱分析的精度。该接收机具备高灵敏度、宽频带、大动态范围、抗干扰能力强等特性,不仅可在无线测量领域发挥重大作用,还可用于雷达、遥感、通信系统的信道测量等领域,具备广阔的应用前景。
张添翼[5]（2019）在《深空探测数字终端与信号处理关键技术研究》文中指出在过去的几十年间,深空探测技术发展迅速,对太阳系内的行星天体探测取得了惊人的成果。地面深空探测站利用无线电跟踪测量技术,通过无线电链路实现对深空探测器的精确定轨和射电天文科学实验,是深空探测工程的关键技术之一。深空探测数字终端（Digital Back-end,DBE）系统和信号处理技术是深空探测无线电系统的重要组成,其性能直接决定深空探测系统的测量能力,具有重要的研究意义。本文针对深空探测DBE系统和信号处理技术展开了深入研究,重点研究了DBE系统设计、原子钟频率稳定度测量系统以及针对无线电跟踪测量技术的窄带参数估计处理和宽带干涉相关处理的算法与实现技术。本文首先讨论了深空探测应用对DBE系统的要求,简要介绍了设计所使用的硬件平台,针对深空探测应用设计了称为SEU-RSR-1G接收机的DBE系统。完成了包括GSps采样速率下的模数转换器（Analog to Digital Converter,ADC）接口、基于多相混频滤波结构的多通道GSps实时数字下变频（Digital Down Converter,DDC）单元和能够保证通道间严格同步的系统复位控制单元等算法与逻辑设计。SEU-RSR-1G接收机ADC采样频率为1.152 GHz,具有4路模拟中频输入通道、8路严格同步的基带通道和多种基带带宽和量化位数模式,支持宽窄带交替观测。实验室测试和实际深空探测器实验结果表明系统完全达到了设计要求。随后,本文研究了实时高精度深空探测窄带参数估计算法,提出了序贯解调频（Sequential De-chirp,Seq-De-chirp）算法,将下行窄带信号在短时近似为线性调频模型,通过基于实时频谱估计和DDC处理的自适应频率跟踪处理实现了信号检测与频率跟踪,降低了后续需要处理的数据量。序贯参数估计器通过解调频、加权频率差分处理和频谱细化（Spec-zooming）处理得到高精度的频率相位估计,有效地降低了调频率估计的运算量,且1秒积分时间下的频率估计精度优于5 mHz。文中使用“嫦娥3号”月球着陆器和“朱诺号”木星探测器的实测数据对算法进行了测试,频率估计误差分别为4.770mHz和81.610 mHz。在DBE系统和Seq-De-chirp算法研究的基础上,本文还设计了基于时频分析的高精度原子钟频率稳定度测量系统。该系统使用SEU-RSR-1G接收机实现了全数字式双混频结构,并在Seq-De-chirp算法研究的基础上提出了多级频谱细化算法,以可接受的运算量得到高精度频率相位估计,进而通过重叠阿伦方差计算实现频率稳定度测量。测试结果表明该系统千秒测量能力优于10-16,可满足氢原子钟频率稳定度测量与分析的需要,观测站不再需要配备专用仪器即可实现对原子钟性能的测量分析。上述Seq-De-chirp算法通过软件在高性能计算机上完成窄带参数估计处理,但在许多应用场合,如星载或月基多普勒接收机等应用中,则需要结构紧凑的星载窄带参数估计处理系统。本文针对星载电子系统的性能和硬件平台的要求,实现了Seq-De-chirp算法和基带频率转换处理在拥有FPGA和ARM架构处理器的硬件平台上的硬件集成实现方法,完成了算法的硬件映射方案以及算法各模块的软硬件实现。针对关键Spec-zooming处理单元设计了折叠结构频域卷积Chirp-Z变换结构,采用了折叠技术、查表技术和块浮点算法,可节约超过70%的硬件资源。使用深空探测器的实测数据测试结果表明,硬件集成实现设计的频率估计结果与浮点精度运算相比差异不超过±0.5 mHz,大部分相位估计结果差异不超过±2×10-5周。硬件集成实现处理1秒积分时间200 kHz带宽的基带信号仅需2.2 ms,较软件实现加速了28倍,处理延时仅为130?s,且对星地数据通信链路的带宽需求也大大降低,能够满足实时窄带参数估计处理的需要。甚长基线干涉（Very Long Baseline Interferometry,VLBI）技术是一种重要的宽带无线电跟踪测量技术,需要通过宽带干涉相关处理得到2个观测站基带信号的互功率谱估计,根据其相位获得高精度的差分群时延估计。本文在详细地讨论了宽带干涉相关处理算法原理的基础上,针对联合VLBI观测中的异构基带数据干涉相关处理问题进行了深入研究,提出了2种异构基带数据干涉相关处理方法:数据参数统一转换器（Data Parameter Unify Converter,DPUC）和异构直接FX（Heterogeneous Direct FX,HDFX）型相关机。DPUC采用统一的信号处理结构实现多种异构数据间数据格式和信号参数的转换统一,配合普通FX型相关机可获得差分群时延估计。HDFX型相关机则不需要参数转换,通过频谱对齐、可变点数离散傅里叶变换等处理可直接得到异构基带数据的互功率谱估计。通过数值仿真和实测射电源VLBI数据进行了测试与验证,证明了2种算法的有效性。在VLBI观测中,预测时延模型对干涉测量结果有很大的影响。为了使宽带干涉相关处理摆脱对预测时延模型精度的严苛要求,本文研究并提出了2种无预测时延模型条纹搜索算法:扩展FFT条纹搜索算法和互模糊函数-小波提升（Cross Ambiguity Function-Wavelet Boosting,CAF-W）条纹搜索算法。扩展FFT条纹搜索算法通过二维搜索网格解决了现有FFT条纹算法搜索范围过窄的问题。CAF-W条纹搜索算法基于CAF实现时延-时延变化率的联合估计,通过Wavelet Boosting算法消除了搜索平面的基底干扰,显着提高了条纹搜索的稳健性。CAF-W算法解决了扩展FFT条纹搜索算法在算法参数不合适时的伪峰干扰问题,成功实现了在无预测时延模型情况下多条基线的射电源与“嫦娥3号”探测器的高精度条纹搜索。CAF-W算法的搜索窗仅在时延方向进行滑动,单个搜索窗范围远大于FFT条纹搜索,因此处理速度比扩展FFT条纹搜索算法快1000倍。综上所述,本文从信号处理算法及软硬件实现技术等方面对深空探测DBE系统和信号处理等关键技术进行了深入研究,提出的算法与实现设计均通过射电源或深空探测器的实测数据测试验证,可满足深空探测无线电跟踪测量和射电天文科学实验的需要。
杜兆凯[6]（2019）在《基于FFT的便携式频谱仪的设计与实现》文中进行了进一步梳理频谱分析仪广泛地应用于生产生活、教学科研、军事国防等领域,特别是便携式频谱仪,因其便于实时监测某些特定频段的频谱信息,极大提高了工作效率,成为无线电监测、精密仪器生产等领域的研究热点。深入分析了频谱分析仪的工作原理和流程,设计了基于优化混频器的数字下变频系统,提出了基于自适应FFT的频谱计算算法并利用软件实现,最终实现了便携式频谱分析仪。具体研究内容如下:（1）针对传统数字下变频数据处理过程中功耗高的问题,设计了一种基于优化混频器的数字下变频系统。通过把混频器并入到抽取滤波器组,重新布局FPGA硬件资源的分布,减小了功耗。（2）针对单一基数计算信号频谱时速度慢、使用不灵活的问题,提出了一种自适应FFT频谱计算算法。通过融合多种基数并加入选择判断机制,自动选择计算量最少的基数进行频谱计算,加快频谱计算速度,提高了频谱显示的实时性。（3）利用提出的算法设计并实现了一套定制类便携式频谱分析仪。通过与标准频谱仪的功耗和频谱刷新时间对比实验,验证了本机在功耗和时间上的优势。
曾利斌[7]（2019）在《基于ZoomFFT的谱分析算法及其噪声测量应用研究》文中进行了进一步梳理环境噪声污染严重影响了人们的生活和健康,随着社会对环境噪声污染的关注,噪声治理逐渐被国家和人们所重视,但是对环境噪声进行治理的前提是对环境噪声进行准确的测量和分析。环境噪声为宽频随机信号,具有多种频率分量,在声学测量中常用倍频程对噪声进行频谱分析。本文对倍频程频谱分析的两种常用方法进行研究分析,包括时域滤波器组法和频域FFT法,将频谱细化Zoom FFT算法应用于频域FFT倍频程分析算法中,对频域FFT法存在的低频误差问题进行改进,并将其应用于实时噪声谱分析系统中。论文分为五个部分:第一,综述国内外噪声谱分析算法和噪声测量系统的研究现状,以及噪声测量系统的发展趋势,指出谱分析算法和实时噪声谱分析系统的研究意义。第二,介绍了噪声的基本度量和频率特性,重点阐述在时域和频域实现频率计权以及倍频程分析的方法,同时给出具体实现步骤,分析了现有实现方法的不足。第三,利用谱细化算法对频域倍频程方法进行改进,对CZT和Zoom FFT谱细化算法进行研究,仿真分析和对比,Zoom FFT算法在细化精度相同情况下,运算复杂度更低,更适合应用于实时噪声谱分析系统,给出了基于Zoom FFT算法的1/3倍频程仿真结果。第四,通过分析实时噪声谱分析系统的主要功能和性能指标,给出了系统的设计方案,详细介绍了数据采集模块、数据处理模块和电源模块的设计方案和电路设计过程。第五,给出了实时噪声谱分析系统的软件设计,包括开发环境搭建和软件设计流程,将Zoom FFT谱分析算法应用于实时噪声谱分析系统中,并对系统进行频率计权和1/3倍频程测试。仿真和测试结果表明,本文设计的实时噪声谱分析系统满足GB/T 3785.1-2010对1级声级计的要求;基于Zoom FFT算法的倍频程分析结果满足GB/T3241-2010对1级滤波器的要求;程序运行效率满足系统实时性的要求。
郁胜过[8]（2017）在《基于遗传算法的光频域反射频谱分析算法研究》文中指出光频域反射（OFDR）技术是一种基于调频连续波（FMCW）雷达原理,实现对光路精确探测的技术。本文介绍了光频域反射的工作原理和发展应用,着重分析了光频域反射拍频信号的频谱分析方法,包括FFT（Fast Fourier Transform）、FFTW（FFT in the West）以及SFT（Sparse Fourier Transform）。描述了上述算法的计算步骤,对算法的优势与不足作了进一步探讨。在处理大的数据量时,FFT与FFTW的运算量都比较大,提高系统的频率分辨率存在瓶颈。SFT可以较好地恢复频谱稀疏的信号,但SFT只恢复了信号中显着不为零的频率成分,对于显着为零的频率成分,其输出结果按零处理,这将丢失部分有用的测量信息。本文还着重讨论了FFT-SCZT（FFT-Segment Chirp-Z Transform）算法的计算过程,该算法提升了计算效率,但存在以下不足:使用半交叠滤波器,提高了谱峰检测准确度,但也增加了计算量;通过阈值比较定位谱峰的方法依赖于阈值设置的合理性,需要根据不同的测量环境调整阈值;当谱峰间距很小而发生交叠时,SCZT将无法细化分离。通过以上讨论,本文提出了基于遗传算法的光频域反射频谱分析算法FFT-IGA-ZFFT（FFT-Improved Genetic Algorithm-Zoom FFT）。首先作小点数的FFTW得到粗略频谱,再将频谱零交叠地等长分组,把每一分组看作是独立个体。以分组编号为基因,以组内信号模值之和为适应度,运用改进的遗传算法（IGA）智能地搜索谱峰,获得需要细化的频段,最后用ZFFT算法单独细化该频段。考虑到OFDR频谱中可能存在多个有效谱峰,本文提出变参数迭代的遗传算法,实现了多个有效谱峰的搜索。相比于FFT-SCZT算法,本文算法的优势主要表现为:不需要复杂的滤波运算,降低了计算量;采用遗传算法智能搜索谱峰,避免了人为调整阈值;采用ZFFT细化算法,避免了因谱峰交叠无法细化的问题,同时也降低了计算量。本文推导了FFT-IGA-ZFFT与FFT-SCZT算法的时间复杂度,理论分析表明FFT-IGA-ZFFT明显比FFT-SCZT效率更高。本文搭建了OFDR系统验证对比了算法的实际运行时间。实验结果表明,在同一运算平台下,处理107个OFDR采样数据,FFT耗时3.13s,FFT-SCZT耗时1.993s,FFT-IGA-ZFFT耗时0.525s,获得了同等的精度。表明,本算法在处理速度上具有突出的优势。
马成[9]（2016）在《光频域反射的频谱分析技术研究》文中研究表明光频域反射（OFDR）技术源于调频连续波（FMCW）雷达技术,与光时域反射（OTDR）相比,其主要优点在于具有更高的空间分辨率和探测灵敏度,因此被广泛用于专用光纤通信网光纤链路故障监测、高精度光纤传感和激光三维成像等领域。OFDR是一种频率分析的测量技术,采用频率线性调制的扫频激光为光源,光源的输出被分成两部分,一部分作为参考光信号,另一部分作为探测光信号。从待检测光纤（FUT）返回的回波信号在接收端与参考信号进行相干光混频。拍频信号频率对应于待测光纤中回波的位置,利用快速傅里叶变换（FFT）获得拍频信号的频谱,从而获得待测光纤上的散射或反射分布情况。但是由于FFT固有不足,如:输入点数目必须限定为2的整数次幂;在数据接收全部完成前不能进行计算;只能通过增大采样点数来提高频率精度等,增加了运算的代价和对硬件的要求。在多数实际应用中,用户只希望在某些特定的频带内提高精度,而非整个频带。例如,在供电网络的电磁谐波分析中,通常只有很少的几个频率成分需要加以研究,并且这些分量稀疏地分布在很宽的频带内。又如,在FMCW雷达中常常只需获得目标附近的高分辨频谱,以精确测量目标的位置,而不需要提高整个频带的分辨率。针对这一实际应用需要,有很多新型算法被提出以弥补传统FFT的不足,其中,代表性的是线性调频变换（CZT）,它是一种经典的选带频谱细化算法,能够在预先给定的任意频带范围内进行较高分辨率的频谱分析。但是,这种算法在处理大量数据时的运算量与复杂度要远超过FFT,其实现代价较高,处理速度较慢。为了降低CZT算法的内存开销,并使其能够处理大点数数据。1990年,T.T.Wang提出分段式线性调频变换（SCZT）的算法。然而,该算法要求细化范围必须是提前预知的。此外,SCZT算法需要的参数较多,如不做好规划,很容易造成计算效率急剧下降,甚至超过直接使用CZT的计算量。本文首先介绍了分布式传感与测量技术,并对光频域反射及其频谱分析技术予以较为详细的介绍。讨论了常见的傅里叶变换、窗函数等频谱分析方法。进一步研究了若干提高OFDR频率分辨率的方法及其仿真和分析。最后,本文提出了可以在大频率范围内进行精确频率分析的FFT-SCZT组合算法。FFT-SCZT组合算法可用较少频率点反映频谱的局部细微特征,其基本思路是:第一步,通过对原始采样数据做一次粗略的FFT分析估计出需要细化分析的频率范围;第二步,对SCZT算法进行参数优化;第三步,在数据采样的同时进行分段,并将每一分段数据送至独立的分析运算单元。第四步,使用多核多线程技术对在每个运算单元内进行参数优化的SCZT算法,最后,累加完成细化范围内高精度频谱分析。在处理大量时序数据的频谱分析时,FFT-SCZT组合算法显着提高了计算效率。SCZT的分段特性使本方法便于实现频谱分析的实时处理和并行计算,以提高效率、缩短运算时间。为了验证FFT-SCZT组合算法的有效性,本文将它应用于OFDR测量系统中,完成了待测光纤中5个级联光纤光栅（FBG）的测量分析。实验结果证明,采用本论文提出的FFT-SCZT算法,仅需2秒,即可完成所有FBG的检测,空间分辨率达到了2 mm,处理速度较CZT提高了大约4倍,较FFT提高了30%。FFT-SCZT组合算法的主要优势体现在:第一,本方法可以对正在接收的数据进行实时频谱分析;第二,在进行频谱细化分析前,对SCZT算法参数进行了最优化筛选,使算法处于最优计算状态;第三,分段计算使大量数据能够被一段一段地依次处理,而不是一次性完成计算,这样就减小了内存的占用,为频谱并行化高速运算提供了可行的技术途径。FFT-SCZT算法是一种有潜力在较大频率带宽范围内进行精细频率检测,以及对大量数据进行实时地频谱分析的算法。
李飞[10]（2013）在《傅里叶频谱分析仪的算法设计与实现》文中研究指明目前我国很多大中专院校已经开设了电子技术类等相关课程，要学好这类课程，一定离不开频谱仪等测试仪器的使用。Tektronix、Agilent等国外仪器类巨头公司生产的测试仪器由于技术垄断，多数价格非常昂贵，而且生产测试仪器首先要对测试仪器的工作原理和基本算法有很好的研究，基于这两种原因本文对傅里叶频谱分析仪及其算法展开了研究与验证。傅里叶频谱分析仪属于数字式频谱分析仪，其工作过程是：将采集到的输入信号先进行数字化，然后对信号的时域数字信息进行快速傅里叶变换以获取其频域特性。然而由于快速傅里叶变换分析运算的数据量非常大，数据处理实现起来比较慢，变换后的频率信息是全频段内的全部频谱信息，而不能够实现对特定频段频谱的细化观察。因此，为了加快数据处理速度和放大特定频段内的频谱信息，本文在快速傅里叶变换算法的基础上给出了提高数据处理速度和放大特定频段信号的频谱细化算法，并介绍了快速傅里叶变换算法和频谱细化算法的算法原理及其实现方式。研究与设计傅里叶频谱分析仪离不开系统平台的支持。因此本文针对傅里叶频谱分析仪的系统结构给出了系统的硬件电路结构设计和软件程序设计。硬件电路结构涵盖以FPGA+ADC为核心结构组成的数据采集模块和以FPGA+DSP模型结构组成的数据处理模块，以及数据存储、键盘、显示等模块；软件程序包括数据采集的硬件语言程序和数据传输的C程序等，他们分别是在FPGA和DSP内运行的。最后，对系统平台的工作情况予以验证，并在系统平台上验证了傅里叶频谱分析仪的两种算法：FFT算法和Zoom FFT算法的实现。验证过程分别在FPGA和DSP内采用Verilog编程和C编程两种方式进行。
二、基于DFT滤波器组实现zoom—FFT算法分析（论文开题报告）
（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、基于DFT滤波器组实现zoom—FFT算法分析（论文提纲范文）
（1）FMCW激光雷达测距测速信号处理算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 FMCW雷达的研究现状 |
| 1.2.2 FMCW雷达信号处理的研究现状 |
| 1.3 本论文的主要研究内容 |
| 第2章 FMCW 激光雷达信号处理基本理论 |
| 2.1 FMCW激光雷达的基本原理 |
| 2.1.1 LFMCW雷达系统结构 |
| 2.1.2 LFMCW激光雷达测距原理 |
| 2.1.3 LFMCW激光雷达测速原理 |
| 2.2 FIR和 IIR数字滤波器 |
| 2.3 多普勒频移 |
| 2.4 DFT运算的栅栏效应 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 FMCW激光雷达信号建模 |
| 3.1 线性调频信号建模 |
| 3.2 FMCW发射信号建模 |
| 3.3 FMCW回波信号建模 |
| 3.4 中频信号建模 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 FMCW激光雷达拍频信号的频率估计算法 |
| 4.1 几种频率估计算法 |
| 4.1.1 时域补零法 |
| 4.1.2 能量重心法 |
| 4.1.3 最大值估计法 |
| 4.1.4 Chirp-Z变换法 |
| 4.2 Zoom-FFT算法 |
| 4.2.1 Zoom-FFT算法的原理和步骤 |
| 4.2.2 Zoom-FFT算法仿真 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 二维 FFT与二维 CFAR测距测速仿真实验 |
| 5.1 FMCW雷达模糊函数 |
| 5.1.1 模糊函数的定义 |
| 5.1.2 LFMCW雷达模糊函数的性质 |
| 5.1.3 FMCW信号模糊函数图 |
| 5.2 FMCW雷达分辨率 |
| 5.2.1 距离分辨力 |
| 5.2.2 速度分辨力 |
| 5.3 距离-多普勒耦合 |
| 5.4 恒虚警检测 |
| 5.4.1 信号检测的基本原理 |
| 5.4.2 奈曼-皮尔逊准则 |
| 5.4.3 单元平均恒虚警算法 |
| 5.5 二维FFT算法 |
| 5.6 二维 FFT结合二维 CFAR测距测速仿真实验 |
| 5.7 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（2）高速同步采样系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 高速采样系统研究现状 |
| 1.2.2 数字下变频研究现状 |
| 1.2.3 FFT技术研究现状 |
| 1.2.4 互相关运算研究现状 |
| 1.3 论文结构 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 高速同步采样系统设计 |
| 2.1 需求分析 |
| 2.2 高速同步采样系统整体结构设计 |
| 2.3 传输接口 |
| 2.3.1 PCI Express总线 |
| 2.3.2 CAN总线 |
| 2.3.3 以太网 |
| 2.4 缓存控制 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 多通道可调下变频模块的设计与实现 |
| 3.1 下变频基本理论 |
| 3.1.1 NCO原理 |
| 3.1.2 CIC的原理 |
| 3.1.3 HBF原理 |
| 3.1.4 FIR滤波器原理 |
| 3.2 下变频的整体结构 |
| 3.2.1 数字下变频设计指标 |
| 3.2.2 数字下变频整体结构 |
| 3.3 NCO子模块设计与性能分析 |
| 3.4 抽取及滤波子模块的设计与性能分析 |
| 3.4.1 抽取模块整体方案设计 |
| 3.4.2 CIC抽取模块的设计 |
| 3.4.3 HBF抽取模块的设计 |
| 3.4.4 抽取滤波模块设计方案比较和选取 |
| 3.4.5 LPF低通滤波器的设计 |
| 3.4.6 与现有方案的比较 |
| 3.5 仿真验证 |
| 3.6 FPGA中下变频模块实现与仿真 |
| 3.6.1 测试信号 |
| 3.6.2 NCO实现与仿真 |
| 3.6.3 抽取滤波模块实现与仿真 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 数据处理模块设计与实现 |
| 4.1 FFT频谱分析 |
| 4.1.1 FFT基本理论 |
| 4.1.2 现有FFT实现结构 |
| 4.1.3 FFT模块设计 |
| 4.1.4 与现有FFT方案的比较 |
| 4.2 自相关和互相关运算 |
| 4.2.1 算法基本理论 |
| 4.2.2 自相关与互相关运算模块设计 |
| 4.3 数据处理模块仿真 |
| 4.3.1 FFT模块仿真 |
| 4.3.2 自相关与互相关运算模块仿真 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 研究总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 缩略词表 |
| 致谢 |
（3）基于微波多普勒效应的颗粒肥料质量流量测量系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 颗粒物料流量测量方法 |
| 1.2.2 多普勒信号频谱分析算法 |
| 1.2.3 微波多普勒信号滤波去噪方法 |
| 1.2.4 微波多普勒信号频率解算及谱峰搜寻算法 |
| 1.3 存在的问题 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.5 技术路线 |
| 2 颗粒肥料物理和力学性质试验 |
| 2.1 试验材料及方法 |
| 2.2 颗粒肥物理力学特性测定 |
| 2.2.1 颗粒肥的形状及几何平均等效粒径的测定 |
| 2.2.2 颗粒肥含水率的测定 |
| 2.2.3 颗粒肥密度的测定 |
| 2.2.4 颗粒肥休止角的测定 |
| 2.2.5 颗粒肥料刚度系数的测定 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 微波多普勒颗粒肥料流量测量 |
| 3.1 微波多普勒效应原理 |
| 3.2 颗粒肥料质量流量的计算 |
| 3.2.1 颗粒肥料质量流量定义 |
| 3.2.2 颗粒肥料质量流量测量方法 |
| 3.3 颗粒肥料速度测量原理 |
| 3.3.1 微波多普勒频率 |
| 3.3.2 微波多普勒信号频谱分析算法 |
| 3.3.3 Zoom-FFT对颗粒肥料速度的分析 |
| 3.4 颗粒肥料浓度测量原理 |
| 3.4.1 微波多普勒功率 |
| 3.4.2 微波多普勒信号功率谱估计 |
| 3.5 微波多普勒颗粒肥料测量系统设计 |
| 3.5.1 颗粒肥料质量流量检测系统结构 |
| 3.5.2 系统硬件结构 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于经验模态分解(EMD)的微波多普勒信号小波阈值滤波去噪 |
| 4.1 经验模态分解(EMD) |
| 4.1.1 经验模态分解原理 |
| 4.1.2 时空滤波分析 |
| 4.1.3 IMF的模态混叠分量识别 |
| 4.2 微波多普勒信号模态混叠分量的小波去噪 |
| 4.2.1 小波变换的基本原理 |
| 4.2.2 模态混叠分量的小波阈值去噪 |
| 4.3 微波多普勒信号重构 |
| 4.4 基于EMD-Wavelet方法的微波多普勒信号滤波去噪 |
| 4.4.1 微波多普勒信号的EMD分解 |
| 4.4.2 模态混叠分量的确定 |
| 4.4.3 EMD与小波阈值去噪结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 微波多普勒信号的频率解算及阈值谱峰搜寻算法 |
| 5.1 频谱分析过程中的误差 |
| 5.2 复调制细化算法 |
| 5.3 窗函数的选择 |
| 5.4 Zoom-FFT细化谱阈值谱峰搜寻 |
| 5.4.1 阈值谱峰搜寻及阈值设置 |
| 5.4.2 颗粒肥料下落速度测量 |
| 5.4.3 颗粒肥料质量流量功率谱密度计算 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 颗粒肥料质量流量台架试验 |
| 6.1 单通道颗粒肥流量测量 |
| 6.1.1 速度测量试验 |
| 6.1.2 浓度计算 |
| 6.1.3 混合颗粒肥料质量流量测量 |
| 6.2 多路颗粒肥料流量测量 |
| 6.2.1 试验设备 |
| 6.2.2 车载终端人机界面 |
| 6.2.3 多路排肥一致性试验 |
| 6.2.4 排肥管空堵试验 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 系统设计与田间试验 |
| 7.1 测量系统总体结构 |
| 7.2 试验时间、地点、内容 |
| 7.3 试验材料及施肥作业 |
| 7.4 试验结果 |
| 7.4.1 作业面积的统计 |
| 7.4.2 施肥量统计分析 |
| 7.4.3 排肥管空堵情况试验 |
| 7.5 本章小结 |
| 8 结论与创新 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 创新点 |
| 8.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（4）60MHz～3GHz宽带接收机设计与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 课题主要研究内容 |
| 1.4 本文章节安排 |
| 第2章 接收机主要参数及技术难点 |
| 2.1 接收机典型结构及分类 |
| 2.2 接收系统中的主要参数 |
| 2.2.1 噪声与噪声系数 |
| 2.2.2 灵敏度 |
| 2.2.3 线性度 |
| 2.2.4 动态范围 |
| 2.3 接收机的主要技术难点分析 |
| 2.3.1 信号预选方案选定 |
| 2.3.2 低虚假信号 |
| 2.3.3 模块化和电磁兼容设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 接收模块指标要求与总体电路设计 |
| 3.1 总体指标要求 |
| 3.1.1 输入部分设计指标 |
| 3.1.2 扫频通道设计指标 |
| 3.1.3 监测通道设计指标 |
| 3.2 总体电路设计 |
| 3.2.1 预选频限幅部分设计 |
| 3.2.2 频段划分部分 |
| 3.2.3 变频部分设计 |
| 3.2.4 时钟单元设计 |
| 3.3 镜像抑制滤波器的研究与设计 |
| 3.3.1 电调谐滤波器实现原理研究 |
| 3.3.2 梳状线结构带通滤波器 |
| 3.3.3 变容二极管特性 |
| 3.3.4 电调谐梳状线滤波器设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 频谱分析算法的研究与改进 |
| 4.1 DFT算法与FFT算法的对比研究 |
| 4.1.1 DFT算法研究 |
| 4.1.2 FFT算法研究 |
| 4.1.3 算法性能的仿真对比 |
| 4.2 Zoom FFT算法研究与改进 |
| 4.2.1 Zoom FFT算法 |
| 4.2.2 Zoom FFT算法的改进 |
| 4.3 算法的实现流程设计 |
| 4.3.1 FFT算法实现流程设计 |
| 4.3.2 改进型Zoom FFT算法实现流程设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 算法仿真验证与实测结果分析 |
| 5.1 算法仿真验证 |
| 5.2 接收模块测试 |
| 5.3 整机实地检测结果分析 |
| 5.3.1 总体结果统一显示 |
| 5.3.2 扫频通道测试结果分析 |
| 5.3.3 监测通道测试结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间所发表的论文 |
| 致谢 |
（5）深空探测数字终端与信号处理关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略语表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.1.1 科学应用背景 |
| 1.1.2 深空探测数字终端与信号处理技术 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 深空探测DBE系统研究现状 |
| 1.2.2 深空探测信号处理研究现状 |
| 1.3 本文的主要工作与内容安排 |
| 第2章 深空探测数字终端系统研究设计 |
| 2.1 深空探测DBE系统的主要要求 |
| 2.2 系统功能与指标要求 |
| 2.3 系统硬件平台介绍 |
| 2.4 FPGA算法与逻辑设计 |
| 2.4.1 ADC接口单元 |
| 2.4.2 多通道DDC单元 |
| 2.4.3 系统复位控制单元 |
| 2.5 系统控制软件设计 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 深空探测窄带参数估计算法研究 |
| 3.1 下行窄带信号模型 |
| 3.2 深空探测窄带参数估计研究现状 |
| 3.3 序贯解调频(Seq-De-chirp)算法 |
| 3.3.1 自适应频率跟踪器(AFT) |
| 3.3.2 序贯参数估计器(SPE) |
| 3.3.3 实测探测器数据测试 |
| 3.4 基于窄带时频分析的原子钟频率稳定度测量系统 |
| 3.4.1 频率稳定度分析基本原理 |
| 3.4.2 基于窄带时频分析的测量系统 |
| 3.4.3 实际测量结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 实时窄带参数估计的硬件集成实现 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 Seq-De-chirp算法硬件集成实现设计 |
| 4.2.1 总体方案 |
| 4.2.2 FPGA算法模块设计 |
| 4.2.3 MPU算法软件设计 |
| 4.3 硬件验证与性能分析 |
| 4.3.1 测试条件与环境 |
| 4.3.2 实测探测器数据测试 |
| 4.3.3 硬件资源开销分析 |
| 4.3.4 运算加速性能 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 深空探测宽带干涉相关处理研究 |
| 5.1 VLBI测量原理 |
| 5.2 下行宽带信号模型 |
| 5.3 宽带干涉相关处理算法 |
| 5.3.1 计算预测时延模型 |
| 5.3.2 宽带干涉相关处理 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 异构基带数据干涉相关处理算法研究 |
| 6.1 异构基带数据处理难点 |
| 6.2 异构基带数据处理研究现状 |
| 6.3 数据参数统一转换器(DPUC)研究 |
| 6.3.1 DPUC研究与设计 |
| 6.3.2 数值仿真实验结果 |
| 6.3.3 实测射电源数据测试 |
| 6.4 异构直接FX(HDFX)型相关机研究 |
| 6.4.1 HDFX型相关机研究与设计 |
| 6.4.2 数值仿真实验结果 |
| 6.4.3 实测射电源数据测试 |
| 6.5 异构基带数据处理方法对比 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 无预测时延模型条纹搜索算法研究 |
| 7.1 预测时延模型问题与条纹搜索研究现状 |
| 7.1.1 条纹搜索技术研究现状 |
| 7.2 扩展FFT(e FFT)条纹搜索算法 |
| 7.2.1 条纹搜索范围的计算方法 |
| 7.2.2 FFT条纹搜索算法原理 |
| 7.2.3 eFFT条纹搜索算法 |
| 7.2.4 实测射电源VLBI数据测试 |
| 7.3 基于互模糊函数和小波提升技术(CAF-W)的条纹搜索算法 |
| 7.3.1 CAF-W条纹搜索算法原理 |
| 7.3.2 实测VLBI数据测试 |
| 7.4 两种算法的对比分析 |
| 7.5 本章小结 |
| 第8章 总结与展望 |
| 8.1 全文总结 |
| 8.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
| 致谢 |
（6）基于FFT的便携式频谱仪的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文结构 |
| 2 频谱分析仪原理及系统方案 |
| 2.1 传统频谱分析仪工作原理及分析 |
| 2.2 系统设计方案 |
| 2.2.1 硬件设计方案 |
| 2.2.2 软件设计方案 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 基于优化混频器的数字下变频系统的设计 |
| 3.1 数字下变频原理 |
| 3.2 混频器优化及DDC系统设计 |
| 3.2.1 混频器的优化 |
| 3.2.2 DDC系统结构设计 |
| 3.3 功能验证与资源比较 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 自适应FFT频谱计算算法设计 |
| 4.1 常用的频谱计算算法 |
| 4.1.1 按时间抽取的基2-FFT算法 |
| 4.1.2 按时间抽取的基4-FFT算法 |
| 4.1.3 按时间抽取的基8-FFT算法 |
| 4.1.4 各种频谱计算算法比较 |
| 4.2 改进的频谱计算算法 |
| 4.3 自适应FFT算法的实现 |
| 4.3.1 数量级计算模块 |
| 4.3.2 数据码位倒序模块 |
| 4.3.3 单位蝶形计算模块 |
| 4.3.4 变换计算模块 |
| 4.3.5 反变换计算模块 |
| 4.3.6 数据预处理模块 |
| 4.3.7 算法自适应选择模块 |
| 4.4 验证与比较 |
| 4.5 频谱细化 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 系统理论及整机验证 |
| 5.1 测试方案 |
| 5.2 MATLAB理论仿真 |
| 5.3 频谱仪整机测试 |
| 5.3.1 信号个数测试 |
| 5.3.2 频率分辨率(RBW)调试 |
| 5.3.3 频谱分析带宽(SPAN)调试 |
| 5.4 性能提升验证 |
| 5.4.1 功耗优化验证 |
| 5.4.2 计算速度提升验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间的学术成果 |
（7）基于ZoomFFT的谱分析算法及其噪声测量应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 噪声谱分析的背景和意义 |
| 1.2 国内外噪声谱分析的研究状况 |
| 1.3 噪声谱分析系统的研究现状和发展趋势 |
| 1.3.1 噪声谱分析系统的研究现状 |
| 1.3.2 噪声谱分析系统的发展趋势 |
| 1.4 本文研究的主要内容 |
| 第2章 噪声测量基础理论及原理 |
| 2.1 噪声的度量 |
| 2.1.1 声压与声压级 |
| 2.1.2 声强与声强级 |
| 2.1.3 声功率与声功率级 |
| 2.2 噪声的频率特性 |
| 2.2.1 频率计权原理 |
| 2.2.2 时域频率计权数字滤波器设计 |
| 2.2.3 频域FFT实现频率计权 |
| 2.3 噪声的频谱分析 |
| 2.3.1 倍频程分析原理 |
| 2.3.2 时域数字带通滤波器组算法 |
| 2.3.3 频域FFT倍频程算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 噪声频谱细化算法研究 |
| 3.1 线性调制Z变换算法 |
| 3.1.1 CZT算法原理 |
| 3.1.2 CZT算法实现步骤 |
| 3.1.3 CZT算法频谱细化仿真 |
| 3.2 Zoom FFT算法 |
| 3.2.1 经典Zoom FFT算法 |
| 3.2.2 改进型复解析Zoom FFT算法 |
| 3.2.3 Zoom FFT算法频谱细化仿真 |
| 3.3 CZT和Zoom FFT算法对比 |
| 3.3.1 频谱细化结果及运算量对比 |
| 3.3.2 实际噪声频谱细化仿真对比 |
| 3.4 基于Zoom FFT算法的1/3倍频程仿真 |
| 3.4.1 1/3倍频程谱仿真结果 |
| 3.4.2 频带相对衰减验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 实时噪声谱分析系统设计 |
| 4.1 实时噪声谱分析系统方案设计 |
| 4.1.1 主要功能和性能指标 |
| 4.1.2 系统硬件构成方案 |
| 4.2 数据采集模块电路设计 |
| 4.2.1 传声器选型 |
| 4.2.2 ADC选型 |
| 4.2.3 信号调理电路设计 |
| 4.2.4 抗混叠滤波器设计 |
| 4.3 数据处理模块电路设计 |
| 4.3.1 OMAP-L138概况 |
| 4.3.2 人机交互模块 |
| 4.3.3 通信接口 |
| 4.4 电源模块电路设计 |
| 4.4.1 5V电源设计 |
| 4.4.2 正负9V电源设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 实时噪声谱分析系统软件设计 |
| 5.1 OMAP-L138开发环境搭建 |
| 5.1.1 Linux系统安装 |
| 5.1.2 搭建交叉编译环境 |
| 5.1.3 CCS集成开发环境 |
| 5.2 OMAP-L138启动流程 |
| 5.3 IPClite双核通信 |
| 5.4 系统软件设计 |
| 5.4.1 主程序流程 |
| 5.4.2 数据采集流程 |
| 5.4.3 数据处理流程 |
| 5.5 系统测试 |
| 5.5.1 频率计权测试 |
| 5.5.2 1/3倍频程测试 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 攻读学位期间参与的项目与获得的科研成果 |
| 附录B 实时噪声谱分析系统实物图 |
| 附录C 实时噪声谱分析系统测试平台 |
（8）基于遗传算法的光频域反射频谱分析算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 OFDR的发展应用 |
| 1.1.1 集成光路诊断应用 |
| 1.1.2 光通信网络故障诊断应用 |
| 1.1.3 光学层析技术应用 |
| 1.1.4 分布式光纤测量应用 |
| 1.2 论文的主要内容与章节安排 |
| 第二章 光频域反射的测量技术 |
| 2.1 OFDR系统原理 |
| 2.1.1 光纤干涉系统 |
| 2.1.2 OFDR原理框图 |
| 2.2 OFDR的核心技术 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 光频域反射的频谱分析 |
| 3.1 拍频信号分析 |
| 3.1.1 锯齿波FMCW的测距原理 |
| 3.1.2 拍频信号的时域分析 |
| 3.1.3 拍频信号的频域分析 |
| 3.2 快速傅里叶变换(FFT) |
| 3.2.1 FFT算法 |
| 3.2.2 FFT存在的不足 |
| 3.2.3 FFTW算法(FFT in the West) |
| 3.3 稀疏傅里叶变换(SFT) |
| 3.3.1 SFT算法 |
| 3.3.2 SFT的优势与不足 |
| 3.4 快速傅里叶变换与分段Chirp-Z变换结合(FFT-SCZT) |
| 3.4.1 FFT-SCZT计算方法 |
| 3.4.2 FFT-SCZT优势与不足 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 快速高精度频谱分析算法 |
| 4.1 遗传算法搜索谱峰 |
| 4.1.1 遗传算法的进化过程 |
| 4.1.2 单谱峰寻优过程 |
| 4.1.3 多谱峰寻优过程 |
| 4.1.4 遗传算法的时间复杂度计算 |
| 4.2 Zoom FFT细化谱峰 |
| 4.2.1 ZFFT算法的基本原理 |
| 4.2.2 FIR低通滤波器设计 |
| 4.2.3 ZFFT的时间复杂度 |
| 4.3 算法优势 |
| 4.3.1 谱峰搜索 |
| 4.3.2 参数优化 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 算法对比 |
| 5.1 算法对比 |
| 5.1.1 识别选带的时间复杂度对比 |
| 5.1.2 细化选带的时间复杂度对比 |
| 5.2 算法的细化分辨率 |
| 5.3 实验验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 全文总结 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 英文缩略语说明 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间已发表的论文或专利 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目 |
（9）光频域反射的频谱分析技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 光纤传感与分布式测量 |
| 1.1.1 光纤传感技术 |
| 1.1.2 分布式光纤传感与测量 |
| 1.2 背向散射测量技术 |
| 1.2.1 瑞利散射 |
| 1.2.2 拉曼散射 |
| 1.2.3 布里渊散射 |
| 1.2.4 菲涅尔反射 |
| 1.2.5 基于背向散射的测量技术 |
| 1.3 OFDR的应用与发展 |
| 1.3.1 光学相干层析 |
| 1.3.2 集成光路诊断 |
| 1.3.3 光通信网络故障诊断 |
| 1.3.4 分布式光纤测量 |
| 1.3.5 OFDR的主要优势与不足 |
| 1.4 本文研究工作和论文结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 光频域反射测量技术 |
| 2.1 OFDR的工作原理 |
| 2.1.1 光纤干涉 |
| 2.1.2 OFDR系统结构 |
| 2.2 OFDR的关键技术 |
| 2.2.1 线性扫频光源 |
| 2.2.2 延迟自相干 |
| 2.2.3 偏振分集接收 |
| 2.2.4 光频扫描非线性抑制 |
| 2.3 OFDR的主要指标与参数 |
| 2.3.1 测量距离 |
| 2.3.2 动态范围 |
| 2.3.3 空间分辨率 |
| 2.3.4 信噪比 |
| 2.3.5 灵敏度 |
| 2.3.6 扫频速率 |
| 2.3.7 啁啾范围 |
| 2.3.8 重复频率 |
| 2.3.9 接收机带宽 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 光频域反射的频谱分析 |
| 3.1 傅里叶分析 |
| 3.1.1 连续傅里叶变换 |
| 3.1.2 傅里叶级数 |
| 3.1.3 离散傅里叶变换 |
| 3.1.4 快速傅里叶变换 |
| 3.1.5 傅里叶变换的局限性 |
| 3.2 窗函数 |
| 3.2.1 窗函数的概念 |
| 3.2.2 几种常见的窗函数 |
| 3.2.3 加窗对频谱的影响 |
| 3.3 拍频信号分析 |
| 3.3.1 锯齿波FMCW测距原理 |
| 3.3.2 拍频信号时域分析 |
| 3.3.3 拍频信号频域分析 |
| 3.3.4 基于FFT的拍频分析 |
| 3.4 OFDR测量精度的影响因素 |
| 3.4.1 系统误差对测量精度的影响 |
| 3.4.2 频率分析方法对测量精度的影响 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 提高OFDR频谱精度的算法 |
| 4.1 复调制ZFFT算法 |
| 4.1.1 算法原理 |
| 4.1.2 运算量 |
| 4.1.3 算法C/C++实现 |
| 4.1.4 结果分析 |
| 4.1.5 优势与局限性 |
| 4.2 线性调频Chirp-Z算法 |
| 4.2.1 算法原理 |
| 4.2.2 运算量 |
| 4.2.3 算法C/C++实现 |
| 4.2.4 结果分析 |
| 4.2.5 优势与局限性 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 快速计算频谱的组合算法 |
| 5.1 SCZT算法原理 |
| 5.1.1 算法原理 |
| 5.1.2 算法优化 |
| 5.2 数据结构 |
| 5.2.1 PARAM |
| 5.2.2 SEGMENT |
| 5.2.3 TOTAL |
| 5.3 关键技术 |
| 5.3.1 选带识别 |
| 5.3.2 参数优化 |
| 5.3.3 数据分段 |
| 5.3.4 并行计算 |
| 5.4 在OFDR光纤测量中的应用 |
| 5.4.1 OFDR测量系统 |
| 5.4.2 结果与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 全文总结 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录一 英文缩略语说明 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间已发表的论文或者专利 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目 |
（10）傅里叶频谱分析仪的算法设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究目的与意义 |
| 1.2 国内外现状和发展趋势 |
| 1.3 设计指标要求 |
| 1.4 本文内容介绍 |
| 第二章 算法原理分析 |
| 2.1 傅里叶频谱分析仪组成原理 |
| 2.1.1 傅里叶频谱分析仪的特性 |
| 2.1.2 傅里叶频谱分析仪的实现方式 |
| 2.2 傅里叶频谱分析仪理论基础 |
| 2.2.1 基‐2FFT 算法 |
| 2.2.2 DFT 与 FFT 算法复杂度比较 |
| 2.3 傅里叶频谱分析仪算法改进 |
| 2.3.1 Zoom FFT 算法 |
| 2.3.2 Zoom FFT 算法改进 |
| 2.3.3 算法仿真验证 |
| 第三章 系统平台搭建 |
| 3.1 硬件平台 |
| 3.1.1 关键器件及其工作配置 |
| 3.1.2 主要电路设计 |
| 3.2 软件平台 |
| 3.2.1 FPGA 程序设计 |
| 3.2.2 DSP 程序设计 |
| 第四章 算法实现设计 |
| 4.1 软件实现 |
| 4.1.1 FFT 算法实现 |
| 4.1.2 Zoom FFT 算法实现 |
| 4.2 FFT 算法硬件实现 |
| 4.2.1 序列逆序读写操作 |
| 4.2.2 流水结构 FFT 处理 |
| 第五章 调试与验证 |
| 5.1 系统平台程序调试 |
| 5.1.1 系统平台硬件调试 |
| 5.1.2 系统平台程序调试 |
| 5.2 算法实现调试验证 |
| 5.2.1 FFT 算法调试 |
| 5.2.2 Zoom FFT 算法调试 |
| 第六章 总结 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间的研究成果 |
四、基于DFT滤波器组实现zoom—FFT算法分析（论文参考文献）
- [1]FMCW激光雷达测距测速信号处理算法研究[D]. 陈禹. 哈尔滨工业大学, 2021
- [2]高速同步采样系统设计与实现[D]. 王雪. 北京邮电大学, 2021(01)
- [3]基于微波多普勒效应的颗粒肥料质量流量测量系统研究[D]. 韩静. 黑龙江八一农垦大学, 2020(08)
- [4]60MHz～3GHz宽带接收机设计与应用[D]. 刘琪. 河北科技大学, 2019(07)
- [5]深空探测数字终端与信号处理关键技术研究[D]. 张添翼. 东南大学, 2019(01)
- [6]基于FFT的便携式频谱仪的设计与实现[D]. 杜兆凯. 西安建筑科技大学, 2019(06)
- [7]基于ZoomFFT的谱分析算法及其噪声测量应用研究[D]. 曾利斌. 湖南大学, 2019(07)
- [8]基于遗传算法的光频域反射频谱分析算法研究[D]. 郁胜过. 上海交通大学, 2017(03)
- [9]光频域反射的频谱分析技术研究[D]. 马成. 上海交通大学, 2016(03)
- [10]傅里叶频谱分析仪的算法设计与实现[D]. 李飞. 电子科技大学, 2013(01)