一、快速傅里叶变换FFT及其应用（论文文献综述）
焦伟轩[1]（2021）在《浅水区喷水推进泵装置启航阶段进水口水下吸入涡流动机理及控制研究》文中研究说明当前,喷水推进技术在现代两栖远征战车、大中型海军登陆舰艇以及民用游艇等舰船上广泛应用。这类喷水推进船往往需要在浅水航道或浅水区内航行,由于船舶所处水域水深浅,喷水推进泵装置进水口距离河床距离较近,此时若船舶处于启航状态,在喷水推进泵装置启动时进水口下方极易形成水下吸入涡。因此为拓宽喷水推进泵装置在浅水区水力稳定运行范围,保证喷水推进装置的安全可靠运行,对浅水区喷水推进泵装置启航状态下进水口水下吸入涡流动机理和防治措施研究显得十分必要。在此背景下,本文以模型实验为主要研究手段,设计建立了喷水推进泵装置进水口水力性能与推力测试系统,同时实现了对喷水推进泵装置进水口水下吸入涡的可视化和定量化研究以及对推力的直接测量,结合数值模拟,分别对吸入涡流动特性、瞬时推力脉动特性以及吸入涡防治措施等方面展开研究。获得主要研究成果如下:（1）采用数值模拟方法对进水口水下吸入涡影响因素进行研究,探明了几何参数和流动参数对吸入涡的影响规律,船底净空隙是影响进水口水下吸入涡形成的关键因素,进水口吸入流量的增大会促进吸入涡的发展。船底净空隙越小,进水口吸入流量越大,吸入涡越容易产生。（2）采用高速摄像技术对进水口水下吸入涡进行捕捉分析,揭示了吸入涡的典型形态特征,阐明了吸入涡形成的必要条件及其演化过程。在船底净空隙不变前提下,研究了不同水深吃水比和不同转速工况下吸入涡的形态和演化规律。实验结果表明:进水口水下吸入涡为进水口下方立轴漩涡,空间运动主要为展向运动,其形态不受水深吃水比和转速工况影响,外形类似龙卷风状,呈现出上粗下细的形态,基本沿涡中心轴对称;采用拓扑分析法对吸入涡形成规律和条件分析发现,河床底部存在逆压梯度、河床与进水口之间存在上升水流以及周围环境流体有旋是进水口水下吸入涡形成的三大条件;典型进水口水下吸入涡基本在固定位置发生、发展和湮灭,其演化过程可分为前兆、初生、发展、削弱以及消失五大阶段;基于数理统计方法对进水口水下吸入涡发生规律进行总结发现,随着水深吃水比的增大,吸入涡演化历时明显延长,而随着转速的增大,吸入涡演化历时缩短,但发生频率明显增大。（3）采用测力传感器对喷水推进泵装置瞬时推力进行直接测量,理论分析了喷水推进泵装置产生的推力具有周期性脉动特性,实验验证并获得了喷水推进泵装置周期性脉动的时频特性,探明了转速工况的改变对瞬时推力脉动特性的影响规律。实验结果表明:由于高速旋转叶轮与静止导叶之间存在强烈的动静干涉作用,导致导叶出口速度存在周期性脉动,因此喷水推进泵装置瞬时推力具有周期性脉动;经快速傅里叶变换结果表明瞬时推力脉动主频为3倍转频,次主频为1倍转频,低频脉动占主导地位,频率大于250Hz后,推力脉动幅值明显减弱,并趋近于零;经小波变换后结果发现,小波变换时频分布图可有效反应瞬时推力在时间和频率尺度下的全局信息,高能量区主要集中在150Hz以下的低频区,在（80～300）Hz频率区域内存在由转频等低频信号调制作用引发显着的明暗交替纹理现象;不同转速工况下瞬时推力脉动主频均为3倍转频,次主频均为1倍转频。（4）基于V3V三维流速场测试技术,分别对有无可见涡时段吸入涡发生区域三维流速场进行测量分析,重点分析了吸入涡发生时五个关键阶段涡量场随时间变化规律。实验结果表明:流线和涡量并不能单独作为漩涡是否存在的判据,基于V3V实验、流速场和涡量场综合对比分析可作为吸入涡发生与否的判别依据,并能有效获得吸入涡发生位置和相关流动特性等关键信息;通过对吸入涡不同演化阶段涡量变化分析发现,随着时间演化,吸入涡涡量先增大后减小,在发展阶段达到最大;吸入涡内圆周速度沿半径方向先增大后减小,属于强迫涡和自由涡组合而成的复合涡;分别采用Q准则、λ2准则以及λci准则对吸入涡结构进行识别,Q准则和λ2准则对吸入涡识别效果较好,但其对阈值依赖性强,而吸入涡漩涡能量较低,因此通过第二代涡识别方法会导致涡破碎现象发生,仅在河床处捕捉到垂直向上且连续的吸入涡涡管结构。（5）进水口水下吸入涡发生位置处压力脉动信号具有强烈的非线性特征,采用高频动态水压力传感器获得了进水口正下方河床处动态水压脉动数据,探明了吸入涡诱导的压力脉动信号的时频特性。实验结果表明:吸入涡的发生会诱导压力脉动幅值出现突降后恢复的现象,由进水口水下吸入涡诱发的特征低频频率为0.28Hz,此频率对应幅值远大于其他频率幅值,且此频率不随水深吃水比和转速工况改变而变化,说明吸入涡诱导的低频压力脉动占绝对主导地位。基于混沌时间序列分析理论揭示了吸入涡诱导的压力脉动信号的混沌特性,重构了压力脉动信号的非线性相空间,阐明了压力脉动信号的非线性特征。研究发现,无可见涡和有可见涡时段下测点的压力脉动信号均具有混沌特性,其相空间三维轨迹均呈现出奇异吸引子特征,其中吸入涡诱导的压力脉动信号的奇异吸引子结构更加复杂,压力脉动信号混沌特性更强。（6）基于数值模拟分别从控涡策略和防涡措施两方面提出进水口水下吸入涡防治策略。喷水推进船舶在浅水区域启航时,为了避免和减少吸入涡发生,应先低转速启动,再高速巡航。建议对狭水道、港口航道以及其它沿岸的浅水水域局部区域开挖梯形槽以增大喷水推进泵装置进水口与河床之间距离,喷水推进船舶在梯形槽区域进行启动,可以有效抑制吸入涡的产生。
周豪[2]（2021）在《基于并行计算的FRFT信号分离检测系统设计与实现》文中进行了进一步梳理雷达回波信号常用来进行目标识别,但在实际环境中,接收到的往往是多种信号分量混杂在一起后的信号,并且其为非平稳信号。针对这种情况需要使用时频分析方法结合时域和频域的信息来对信号进行处理,分数阶傅里叶变换（FRFT）是时频分析中十分重要的方法,其因为许多独有的性质常用来对雷达信号进行检测分离。在实际雷达信号检测的环境中常常遇到每秒就有数万个采样点产生的情况,快速处理这些数据对其后续的信号分离、目标检测等应用都有十分重要的意义。尽管在近年来,国内外学者提出了不少FRFT相关的快速计算方法,但其计算速率一直不太理想,限制了其在工程实践中的应用。如何处理好大量信号数据情况下,满足其处理速度实时性的要求显得尤为重要。针对上述问题,本文结合FRFT相关计算过程以及Flink大数据并行计算框架的运行特点提出了一种基于并行计算的FRFT算法,并基于此算法设计并实现了基于并行计算的FRFT信号分离检测系统。本文的主要工作及获得的成果如下:（1）对FRFT的离散化计算过程进行分析并对其能实现并行化计算的步骤进行研究,将Spark和Flink两个大数据并行计算框架进行对比分析,结合FRFT的计算过程阐述了选择Flink比Spark更快的原因。以采样型离散化FRFT计算方法为基础,对其中的离散线性卷积的计算进行改进,并结合Flink同时处理多个数据流以及对同一份数据集进行迭代计算的特性,设计基于Flink的FRFT并行化计算方法,并从准确性和计算速率两方面对算法的性能进行实验测试。实验结果证明,本文提出的基于Flink的并行算法相对于传统的FRFT算法在小规模数据的情况下优势不明显,但是当数据量增加到一定规模时,其计算速率有较大的提升,在数据量达到1600万条时,其计算速度约为传统算法速度的18倍。（2）设计并实现基于并行计算的FRFT信号分离检测系统,其主要是对雷达回波信号进行处理分析。其包含用户管理、数据预处理、数信号数据处理、信号分离检测和数据存储模块,并对以上模块进行了概要设计和详细设计。考虑到后续系统的扩展性和可维护性,本文将Flink框架的节点使用Docker容器进行封装运行,数据库也单独在一个Docker容器中,然后使用Docker-compose对这些Docker容器进行统一的编排管理。最后以此为系统的基础架构进行相应的工程实现。（3）采用雷达回波序列中弱小飞机目标检测跟踪数据集对系统进行了测试,包括功能测试、系统界面展示和负载测试,在负载测试中逐渐加大数据量,获得相应的结果,最后测试结果进行分析。其结果证明了该系统满足预期效果,能及时有效的对雷达信号进行分离检测。
吴健[3]（2021）在《基于ZYNQ的快速傅里叶变换光谱仪信号获取技术》文中研究表明近年来红外光谱技术得到了极大的发展,并在生物工程、大气探测、污染检测和军事装备等领域得到了广泛的应用,而傅里叶变换光谱仪凭借其多通道、高光谱分辨率的特点,在红外探测领域占有着很大的优势,但同时也对于傅里叶变换红外光谱仪器的实时性、小型化和便携性提出了更迫切的需求。实时的数据采集处理系统是傅里叶变换红外光谱仪的关键技术之一,本论文基于小型快速傅里叶变换光谱仪的研制工作,全面阐述了傅里叶变换光谱仪工作原理和基于迈克尔逊干涉仪下的光谱数据采集软硬件系统设计。本文首先对快速傅里叶变换光谱仪及其信号获取技术的发展过程和现状进行了调研,比较了国内外各个产家同类型的产品参数,并分析了傅里叶变换光谱仪的发展趋势。接着介绍了傅里叶变换光谱仪基础理论,包括干涉分光原理、等光程差采样、快速傅里叶变换等,列举了傅里叶变换光谱仪的基本组成和分类,包括多种分光方式的干涉仪及其优缺点,也作为本文角镜扭摆式干涉仪的选取依据,同时还介绍了光谱仪的性能评价参数。论文根据光谱仪信号获取技术要求,分析了红外探测器噪声以及干涉信号频率范围,确定了干涉模拟调理电路运放芯片选型和电路形式。还设计了一套黑体温度测量和温控电路,可在仪器外场使用中进行实时辐射校正。根据测量精度的要求对模数转换芯片进行了选型和硬件电路的设计,并确定选用ZYNQ作为主控芯片完成信号采集系统的控制和驱动,实现了主控核心硬件电路的设计。通过对ZYNQ软件系统架构特点,以及采集控制系统功能需求的分析。对软件功能进行了软硬件划分,使用FPGA部分作为外设驱动、FFT算法、PID算法等功能的实现。将ARM用于系统核心控制和与上位机的交互。详细介绍了FPGA部分各模块功能设计和实现,以及ARM部分双核协同工作模式。最后对本文设计的傅里叶变换红外光谱仪信号获取系统各功能模块进行了测试,和采集数据分析。验证了干涉模拟采集电路和黑体温控电路的可靠性和高精度的要求,和ZYNQ软硬件系统设计的可行性。本课题研究为嵌入式傅里叶变换红外光谱仪信号获取和处理系统研究及其工程化提供了新的解决方案。
郭金鑫[4]（2021）在《实数FFT算法在ARM V8处理器上的实现与性能优化研究》文中研究指明快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform,FFT）算法是离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform,DFT）或其逆变换的快速算法,是处理器基础软件生态的重要组成部分,在工程、科学、物理和数学等领域的应用十分广泛。实数FFT算法作为输入或输出为实数序列的离散傅里叶变换,在智能计算、图像处理、数学等领域具有广泛的应用。随着应用场景的日益复杂化,这些应用领域对FFT算法的性能也提出了越来越高的要求。因此,研究FFT算法、特别是实数FFT算法的高性能实现和优化方法,满足应用领域日益增长的性能需求具有十分重要的意义和应用价值。随着ARM体系结构的发展,特别是ARM V8-A新一代ARM体系结构的推出,ARM的应用领域从嵌入式端逐渐扩展到服务器端。我国的天河E级计算原型机、日本的“富岳”超算系统都采用了ARM架构。随着ARM处理器应用领域的不断扩展,构建基于AMR体系结构的基础软件生态已经成为当前的研究热点。FFT作为基础软件生态的重要组成部分,研究FFT算法在ARMV8架构上的高性能实现具有重要的实际意义。针对ARMV8计算平台的架构特征,本文首先从蝶形网络优化、大基网络级数降低、大基蝶形计算优化、SIMD汇编优化以及寄存器使用策略优化等方面研究了复数FFT算法的高性能实现和优化方法,特别是针对FFT大基的计算特性,突破了由于寄存器资源缺乏导致的性能瓶颈并总结了一套Cooley-Tukey FFT算法的高性能实现策略和优化方案;并在此基础上,研究实数FFT算法的高性能实现和优化方法,定义了任意规模实数FFT的蝶形网络构建与蝶形计算方法,最终完成了R2C和C2R FFT算法在ARM上的高性能实现。实验结果表明,在ARMV8华为鲲鹏920处理器上,实现的大基复数FFT算法和实数FFT算法,较ARM公司推出的高性能商业库ARMPL 20.0.0（ARM Performance Library）和开源FFT算法库FFTW 3.3.8（Fast Fourier Transform in the West）性能有明显提升:复数大基FFT较中小基性能有明显提升;实数FFT算法较C2C＿Split计算方式有明显性能提升。本文研究的高性能快速傅里叶变换算法库在鲲鹏社区贡献了力量,对我国国产处理器和基础软件生态体系有着重要的意义。本文的主要贡献如下:（1）针对复数FFT算法,总结和重构蝶形网络,同时利用DFT矩阵的对称性和周期性,大幅降低了大基蝶形计算的复杂度;特别是针对R14,R20等大基的计算特征,解决了由于寄存器不够用导致的性能瓶颈;（2）针对实数FFT算法,重构了实数FFT计算的方式,通过蝶形网络优化、蝶形计算优化和底层汇编并行大幅提升了实数FFT算法的性能。最终实现了任意规模的实数FFT计算,弥补了现有C2C＿Split算法无法计算奇数序列的缺陷。完善了Open FFT算法库,为鲲鹏社区贡献了力量。（3）提出了一套FFT算法在ARMV8架构上的实现策略和优化方案,并构建了一个可跨平台移植的高性能FFT算法库。
赵百轩[5]（2021）在《基于多级阶梯微反射镜的傅里叶变换成像光谱仪红外图谱信息处理研究》文中研究指明成像光谱技术有机融合了光学成像技术、光谱技术、精密机械、电子技术及计算机技术,能够同时获取目标三维信息（二维空间信息和一维光谱信息）,是当今可见光和红外遥感器探测技术领域中的前沿科技和重要手段。在中、长波红外波段,傅里叶变换成像光谱仪以其多通道、高通量等优势得到了广泛的应用。基于多级阶梯微反射镜的静态傅里叶变换成像光谱仪（Stepped Micro-mirror Imaging Fourier Transform Spectrometer,SIFTS）,利用基于微光机电系统（MOEMS）技术制造的多级阶梯微反射镜取代迈克尔逊干涉仪中的高精度动镜来实现光程差的获取,具有多通道、高通量及高稳定性等优点,在资源勘探、环境监测、减灾预报、气象观测、空间遥感及军事目标侦查等领域具有广阔的应用前景。图谱信息处理是成像光谱仪应用的基础。SIFTS的图谱信息处理有以下难点:首先,其对信号的调制方式使得图谱信息的处理流程与传统傅里叶变换成像光谱仪不同,需要结合仪器结构及原理,在现有方法的基础上提出适用于SIFTS的图谱信息处理方法;其次,仪器干涉核心中的特殊器件—基于MOEMS技术制造的多级阶梯微反射镜的加工精度误差及装调误差会在图谱信息中引入多个维度的复合误差;此外,仪器工作在中波红外波段,信号相对较弱,背景噪声大,给有效信息的提取和进一步处理带来了一定难度。针对以上难点和具体应用需求,本论文开展了SIFTS的图谱信息处理研究。本论文的研究工作主要包括以下四个部分:一、通过分析SIFTS的工作原理,结合干涉核心内多级阶梯微反射镜的独特结构,提出了相应的场景图像重建算法。利用图像形态学运算和小波分解对图像单元边缘信息进行增强,解决了背景图像信息对图像单元边缘信息检测的干扰问题;利用特征匹配拼接提高了图像单元的配准精度;并对拼接后的场景图像进行基于频域滤波的图像融合,解决了场景图像中存在拼接缝隙的问题。为了验证场景图像重建算法,设计并进行了原理样机的外场实验,成功获得了目标场景的高质量图像。二、通过对多级阶梯微反射镜特殊结构及其对光谱的调制作用的分析,结合传统傅里叶变换光谱仪的光谱重建流程,提出了相应的光谱重建算法,以提取数据立方体中任意目标的光谱信息。针对多级阶梯微反射镜的子阶梯高度误差,提出了一种空域非均匀光程差采样校正算法,结合子阶梯高度误差测试数据,在光程差域采用最小二乘拟合对光程差的非均匀采样进行校正,修正了其在频域造成的波数漂移和相位误差。三、完成了仪器的光谱及辐射标定工作。分析了对干涉图和重建光谱影响最大的干涉核心的系统误差,详细推导了干涉核心中各器件的多维度装调误差等系统误差与空域干涉条纹畸变及频域光谱波数偏移之间的转换关系,建立了误差传递模型。根据该模型,提出了一套适用于SIFTS的光谱辐射标定方法。设计并进行了光谱辐射标定实验,验证了光谱辐射标定方法的有效性。四、评价了SIFTS的空间分辨率、光谱分辨率、信噪比以及定性识别和定量分析能力。计算了仪器的理论空间分辨率,并利用外场实验数据进行了验证;计算了仪器的理论光谱分辨率,设计并进行了光谱分辨率测定实验,验证了理论计算结果;根据仪器各光学器件参数以及探测器参数,建立了仪器干涉图信噪比的理论模型,并详细推导了仪器干涉图信噪比与光谱信噪比之间的转换关系,在此基础上,根据标准辐射源测量实验结果对信噪比理论模型进行了验证;设计进行了实验室中的液态乙腈定性识别和CO2气体定量分析实验,验证了仪器的定性识别和定量分析能力。
范文遥[6]（2021）在《基于因子分析与分形理论的地球化学数据分析方法研究》文中认为地球化学作为地学领域的一个分支,在地质勘查及资源预测等方面均具有不可替代的作用。运用不同的分析方法对地球化学数据进行分析处理时,研究人员通常会得到相对不同的地质分析结果,进而对实际地质探勘及资源预测等研究产生一定的影响。因此,如何根据研究区实际地质构造条件、区域地质概况及水文地质条件选取并提出最佳地球化学数据分析方法就显得尤为重要。依据地质体的复杂性、元素组合富集的不均一性和元素迁移的各向异性,对地球化学数据处理方法进行最佳选择分析,可查明某些化学元素在时间和空间上的富集规律、建立区域定量地质模型、探明成矿规律与成矿作用等,为区域地质普查与详查、资源勘探及资源预测等研究提供一定的科学依据。由此,本文分别运用两种方法对鄂尔多斯盆地外围北部固阳县一带的水系沉积物地球化学数据进行处理分析,分别为基于成分数据处理的因子分析和分形理论,取得了较好的结果。具体介绍如下:1.地球化学数据可以视为一种典型的成分数据,结合因子分析,可以更好地探讨数据间的联系。一方面,成分数据具有等价性、闭合性质和单形空间性质,研究并探讨数据集之间各个分量与总体向量比值的差距,可以挖掘出数据间隐藏的内在联系。另一方面,传统的因子分析实质是一种线性降维手段,不适用于非线性的地球化学数据处理。然而通过不同的对数比变换,不仅使得数据满足正态分布规律,还能够消除闭合效应和协方差负相关性,更加适合于后续的统计分析。本文案例中,针对微量元素和氧化物两部分,分别采用加性对数比变换、中心化对数比变换进行因子分析,并与原始数据的因子分析结果进行对比。结果表明,加性对数比变换情况下所得到的因子组合,相比于中心化对数比变换和原始数据的因子组合要好,其相关性更强,并且因子得分图上与区域地质背景较吻合:2.在典型成分数据分析的基础上,采用含量—面积分形法,使其能够更好地识别研究区域内铁元素的弱异常。结果表明,分形方法所确定的异常下限大小为2.73%,而传统方法所确定的异常下限值为7.92%。分形方法不仅保留了 2个元素强异常场,而且还能够较好地识别了 5个元素弱异常场,异常分布与铁矿点的位置吻合。该方法相比于传统方法,识别异常结果要好。与此同时,在非矿点区域也识别了一些铁元素的异常,可以作为区域找矿的一个指标。这些铁矿成因复杂,主要以变质铁矿为主,并且围岩岩性有所差异。3.在多重分形理论的基础上,结合快速傅里叶变换,从频域角度入手来处理地球化学数据,进而刻画不同的背景场。将地球化学数据看成一维的离散信号,并对其进行快速傅里叶变换,得到的功率谱图像具有多重分形的特征。采用分形思想,确定区域背景异常和局域背景异常的截止频率f1和f2,做低通滤波变换后再进行傅里叶逆变换,从而得到不同场下的元素含量分布。其中,区域背景异常可以看成是地球化学场结构下的“动态”背景值,用（X+2S）来计算动态背景下的异常下限。局域背景异常可以看成是背景场过滤后的地球化学异常场,每一个点的异常下限不同,可以直接进行异常的圈定。结果表明,区域背景异常的圈定,包含了不同地质条件作用下所引起的元素富集,对于弱异常的提取效果较差。然而局域背景异常的圈定,不仅保留了原始地球化学场的信息,还能够将弱异常场圈定出来,效果较好。两种方法可以相互结合,从而验证异常圈定的正确性。
邵广盛[7]（2021）在《基于小波包阈值法的脉冲星信号去噪方法研究》文中研究表明自2016年500M口径的FAST射电望远镜在贵州平塘落成,作为脉冲星研究的利器,FAST采用19波束多波束接收机系统全年200多天每天8小时对天区进行大规模巡天搜索,搜寻并接收脉冲星发出的电磁波脉冲信号,依据电磁脉冲信号确定天区中是否存在脉冲星,然而由于各种天体运动、光学噪声的影响使得脉冲星信号被淹没在大量的噪声中。因此,在FAST射电望远镜接收到电磁脉冲信号以后必须要进行去干扰、消色散、去噪声等操作才能够完整的获取脉冲星的真实信号,从而找到更多的脉冲星,为我国天文学科探索宇宙提供更多的数据支撑。传统的信号去噪方法为傅里叶变换法,而脉冲星信号属于离散的、非平稳的信号,传统傅里叶变换并不能起到十分理想的效果。为此小波变换去噪法进入了科研人员的视野,小波变换由于其自身具有的多分辨分析特性非常适合处理非平稳信号,因此被广泛运用到脉冲星信号的去噪,然而随着脉冲星信号去噪研究的进一步发展,人们发现,小波变换每次都在不断的分解低频信号,并没有继续分解高频信号,高频信号中可能隐藏的脉冲信号无法被分离出来,从而降低了去噪的精度。小波包变换是为克服小波变换不能进行全频段分解的不足而提出的一种信号分析方法,能够更加精确的去除各个频段的噪声,同时也能够将高频部分隐藏的脉冲信号分解出来,达到更好的去噪效果。鉴于此,本文提出了基于小波包阈值法的脉冲星信号去噪方法,将脉冲星信号原始数据去干扰、消色散以后首先进行小波包分解,再进行阈值法处理,最后重构回脉冲星信号,从而达到去噪的目的。由于小波基函数的选择直接影响着小波包阈值法去噪的实验效果,实验中使用均方跟误差和信噪比作为选择依据选择去噪后信号均方跟误差最小的小波基函数作为小波包去噪的小波基函数。本实验采用平滑度、功率谱、信噪比、峰值信噪比、均方根误差等作为去噪效果评价指标,实验结果显示:采用本文方法去噪的效果明显优于小波阈值法:实验中对Parkes观测数据处理得到的文件、FAST观测数据处理得到的文件进行了实验,分别选用了依据均方根误差与信噪比作为选择标准进行小波变换确定下的小波基函数、阈值进行小波阈值法去噪和小波包阈值法去噪,去噪结果显示Parkes脉冲星观测数据采用小波包硬阈值法对脉冲星信号进行去噪得到的效果图的平滑度为0.000068、信噪比为128.574093d B、峰值信噪比为50.216641d B,而小波阈值法对脉冲星信号去噪的效果图的平滑度为0.000070,信噪比为127.619843d B,峰值信噪比为48.308142,其中小波包阈值法较小波阈值法去噪平滑度降低了0.000002、信噪比提高了0.95425d B,峰值信噪比提高了1.908499d B。FAST观测数据采用小波包硬阈值法对脉冲星信号进行去噪得到的效果图的平滑度为0.000144、信噪比为92.736203d B、峰值信噪比为92.870728d B,而小波阈值法对脉冲星信号去噪的效果图的平滑度为0.000338,信噪比为86.325067,峰值信噪比为86.459591,其中小波包阈值法较小波阈值法去噪平滑度降低了0.000214、信噪比提高了6.411136d B,峰值信噪比提高了6.545661d B,为脉冲星信号去噪提供了一种的新的尝试,对脉冲星信号的去噪,乃至观测、发现都具有十分重要的意义。
王超[8]（2021）在《基于Eisenstein基底的快速傅里叶变换算法的研究》文中进行了进一步梳理快速傅里叶变换算法（FFT）在数字信号领域的基础算法之一,它因加快离散傅里叶变换算法（DFT）的速度而得到广泛应用。在OFMD调制解调过程中它会担任串并信号的变换的重任,也会在语音系统中作为将时域信号换到频域信号不可替代的工具,还会在图像保存,复原,增强等方面发挥作用。随着这些应用领域对实时性的要求进一步提高,FFT算法也将面临着越来越高的计算性能的要求,所以研究更加快速的傅里叶变换算法具有极强的现实意义和工业价值。本文主要是将快速傅里叶变换算法和Eisenstein基底作为研究重点,将Eisen-stein基底引入到傅里叶变换的相关算法中,利用Eisenstein基底的相关性质来减少算法所需的计算量,以达到在长度为N=6m下能更快速的计算FFT的效果,从而可以缩短FFT的计算时间。本文的主要研究工作包含以下三个方面:1、研究分析多种傅里叶变换算法相关的分类和原理,包括离散傅里叶变换算法,快速傅里叶算法以及混合基算法,并对算法的计算量和实现进行了总结和对比。2、详细的介绍有关Eisenstein基底的相关性质,在其数域性质中优化复数乘法使其减少了一个加法。将Eisenstein基底替换经典基底引入到DFT和FFT中,推导了基于Eisenstein基底的基2,基3的FFT算法。本文还结合新基底的优势设计了基于Eisenstein基底的的分裂基2/6和3/6快速傅里变换算法,并对算法的原理和思想进行了详细的阐述和对比。3、在基于分析Eisenstein基底之上,结合傅里叶相关算法的优缺点,设计了基于分裂基2/6和3/6算法的长度为N=6m的FFT的四种方案。对其四种方案的算法思想的进行了详细的阐述和对比。从计算量结果上说明分裂基3/6算法会比分裂基2/6算法更有优势,并计算出算法复杂度为4.10N log N。在与其他算法的对比中,表明本文所提出的方案所需的乘法计算量比其他算法会减少大约40%左右,计算时间会更短。
张明亮[9]（2021）在《基于卷积神经网络的滚动轴承故障智能诊断方法研究》文中进行了进一步梳理滚动轴承作为旋转机械中重要的组成部分,其健康状态直接决定了装备的工作效率和安全性能。由于受到运行环境、载荷冲击等复杂多变的工况影响,滚动轴承的故障频发,因此对滚动轴承的状态进行监测和诊断具有重大的意义。本文以滚动轴承为研究对象,针对当前故障诊断领域中普遍存在的关键性问题开展研究和讨论,结合深度学习理论,提出4种基于卷积神经网络范畴的故障诊断方法。论文的研究内容概括如下:（1）阐述课题的研究背景及意义。分析了滚动轴承的结构、故障类型及其振动信号的特性。对滚动轴承故障诊断的发展历程进行了总结与研究,将其划分为三个阶段,并对每个阶段常用的诊断方法进行了归纳与分析。分别针对当前故障诊断方法中存在的关键性问题提出了不同的解决方案。（2）针对目前传统故障诊断方法对人为先验知识依赖性较大、基于深度学习方法的网络参数较多问题,提出基于敏感分量与MCPG的滚动轴承故障诊断方法。首先使用经验模态分解对振动信号进行处理;而后利用离散Fréchet距离作为衡量指标选取出故障敏感分量作为表征故障状态的数据源;最终利用此数据源完成对多卷积池化组网络模型（MCPG）的训练与测试。通过实验验证,证明该方法具有较好的识别效果。（3）针对基于深度学习的故障诊断方法在小训练样本下较难实现准确识别问题,提出基于时空特征的滚动轴承故障诊断方法。所提模型具有三个主要的功能层,能够兼顾输入数据的时序特征和空间特征。实验结果表明,该方法能够在小训练样本问题上取得较好的识别效果和泛化能力。（4）针对深度学习方法中因所用模型结构单一且输入特征不全面等原因,造成不能实现高效、准确识别问题,提出基于双流CPG网络架构的滚动轴承故障诊断方法。所提模型具有两条特征学习路线,能够兼顾多种类型的样本数据特征,可根据不同需求对路线数量和特征类型进行调整。实验结果表明,该方法具有较好的识别效果、泛化能力和普适性,同时在小训练样本问题上具有较为出色的表现。（5）针对传统卷积神经网络结构较深、搭建网络和调整网络参数较为复杂以及分类器能力有限等问题,提出基于卷积神经网络与麻雀搜索算法优化的支持向量机的故障诊断方法。该方法能够有效解决传统卷积神经网络中最终输出层参数较多以及Softmax分类器能力不足的缺陷,并能够自适应调整支持向量机中的参数,提高分类器的分类能力。实验结果表明,该方法具有较高的识别准确率和较好的普适性。（6）以前文研究作为基础,开发了滚动轴承故障数据分析与智能诊断平台。该平台能够实现对采集数据的读取与分析、对模型的训练与测试等功能。
刘俊熙[10]（2021）在《波导光栅重构数据处理中的误差特性研究》文中认为波导光栅在通信、信号处理、光源、传感等方面得到了广泛的研究及应用。波导光栅的响应谱包括幅值谱和相位谱,反映了波导器件的光学特性和结构特性。该特性在分析光栅特性中发挥着重要作用。随着波导光栅技术的不断发展,人们对其功能性的要求越来越高。为得到具有理想的反射特性或时延色散特性的波导光栅,往往需要通过重构的方法来对其进行设计和优化。为达到高精度的重构效果,对重构数据处理过程中的误差特性进行研究是十分有必要的,有助于提高重构数据获取的精度和重构的准确性。本课题组提出了一种基于蒙特卡洛原理的误差分析方法,可分析处理大数据量,多到多的映射变换过程,分析精度会随着样本数的增加而越来越高。本论文的主要工作内容是基于本实验室所建立的低相干干涉原理光波导器件全息谱测量系统,从理论上对该系统的误差源进行分析仿真。首先介绍了波导光栅重构数据的获取方法,包括幅值谱和相位谱信息的获取。然后对重构的方法进行了介绍并且分析了重构过程中的两大误差源——量化误差源和位置误差源。根据全息响应谱测量原理,建立了基于蒙特卡洛方法的分析系统,推导了仿真所需要的数据源标准模型和仿真位置误差时所需要的插值算法,分析了在叠加量化误差源和位置误差源情况下幅值谱和相位谱的误差分布,以及相位跃变对误差分布的影响。根据以上的误差特性分析结果,可根据不同的实验要求确定不同的AD转换器位数以及如何控制电位移平台的移动方式,可以提高数据的采集精度并且有利于波导光栅的精确重构,可以为低相干全息谱的精确测量以及波导光栅结构参数的精确重构奠定重要基础。
二、快速傅里叶变换FFT及其应用（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、快速傅里叶变换FFT及其应用（论文提纲范文）
（1）浅水区喷水推进泵装置启航阶段进水口水下吸入涡流动机理及控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 主要符号说明 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 |
| 1.2.1 喷水推进技术发展现状 |
| 1.2.2 喷水推进泵装置及其系统研究 |
| 1.2.3 浅水区船舶航行特性研究 |
| 1.2.4 进口吸入涡发生机理及消涡研究 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 第2章 喷水推进的基础理论、数值模拟与实验验证 |
| 2.1 喷水推进基本理论 |
| 2.1.1 理想喷水推进器和实际喷水推进器 |
| 2.1.2 喷水推进系统平衡方程 |
| 2.2 数值模拟方法 |
| 2.2.1 控制方程 |
| 2.2.2 离散方法 |
| 2.2.3 数值模拟方法 |
| 2.2.4 湍流模型 |
| 2.2.5 网格剖分方法 |
| 2.3 参数引入 |
| 2.3.1 喷水推进系统特征参数 |
| 2.3.2 喷水推进系统几何参数 |
| 2.3.3 喷水推进泵工作参数 |
| 2.4 带船体的喷水推进装置数值计算方法 |
| 2.4.1 喷水推进泵装置计算模型及区域 |
| 2.4.2 网格剖分 |
| 2.4.3 湍流模型 |
| 2.4.4 边界条件 |
| 2.5 实验验证 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 进水口水下吸入涡影响因素 |
| 3.1 计算参数 |
| 3.2 进水口水下吸入涡影响因素 |
| 3.2.1 船底净空隙 |
| 3.2.2 进水口吸入流量 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 进水口水下吸入涡可视化实验及推力测试 |
| 4.1 喷水推进泵装置进水口水力性能与推力测试系统 |
| 4.1.1 测试系统设计及组成 |
| 4.1.2 核心测试系统组成 |
| 4.1.3 测试系统受力分析 |
| 4.1.4 测试方法与工况调节 |
| 4.2 进水口水下吸入涡可视化实验 |
| 4.2.1 拍摄仪器 |
| 4.2.2 可视化实验方法 |
| 4.2.3 可视化实验工况设计 |
| 4.3 进水口水下吸入涡流动及演化规律 |
| 4.3.1 进水口水下吸入涡形态及演化过程影响因素 |
| 4.3.2 进水口水下吸入涡形成条件 |
| 4.3.3 进水口水下吸入涡典型形态 |
| 4.3.4 进水口水下吸入涡演化过程 |
| 4.3.5 进水口水下吸入涡数理统计 |
| 4.4 瞬时推力测试实验 |
| 4.4.1 采集仪器 |
| 4.4.2 测点布置及推力采集方法 |
| 4.4.3 不同转速工况下平均推力变化 |
| 4.4.4 瞬时推力测试实验误差 |
| 4.5 喷水推进泵装置瞬时推力脉动特性 |
| 4.5.1 喷水推进泵装置推力脉动成因 |
| 4.5.2 喷水推进泵装置推力脉动时域特性 |
| 4.5.3 喷水推进泵装置推力脉动频域特性 |
| 4.5.4 喷水推进泵装置推力脉动特性影响因素 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 进水口水下吸入涡三维流场特征 |
| 5.1 进水口水下吸入涡三维流场测量实验装置 |
| 5.1.1 V3V测试系统 |
| 5.1.2 V3V测试原理 |
| 5.1.3 V3V实验测量布置 |
| 5.1.4 V3V测试方法 |
| 5.2 进水口水下吸入涡发生区域三维流场标定与测量 |
| 5.2.1 系统标定 |
| 5.2.2 流场测量 |
| 5.3 进水口水下吸入涡动力学特性 |
| 5.3.1 吸入涡发生区域流动特性 |
| 5.3.2 吸入涡涡核内速度分布 |
| 5.3.3 吸入涡结构识别 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 进水口水下吸入涡诱导压力脉动特性 |
| 6.1 压力脉动实验 |
| 6.1.1 采集仪器 |
| 6.1.2 压力脉动测点布置及采集方法 |
| 6.1.3 压力脉动数据采集 |
| 6.2 无可见涡时段河床底板处压力脉动特性 |
| 6.3 有可见涡时段河床底板处压力脉动特性 |
| 6.3.1 进水口水下吸入涡诱导压力脉动时域特性 |
| 6.3.2 进水口水下吸入涡诱导压力脉动频域特性 |
| 6.4 进水口水下吸入涡诱导压力脉动特性影响因素 |
| 6.4.1 水深吃水比 |
| 6.4.2 转速 |
| 6.5 进水口水下吸入涡诱导压力脉动混沌动力学特性 |
| 6.5.1 相空间重构 |
| 6.5.2 Lyapunov指数 |
| 6.5.3 饱和关联维数 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 进水口水下吸入涡控制策略和消涡措施 |
| 7.1 进水口水下吸入涡控制策略 |
| 7.1.1 进水口水下速度场特性 |
| 7.1.2 进水口水下压力场特性 |
| 7.1.3 进水口水下涡量场特性 |
| 7.2 进水口水下吸入涡消涡措施 |
| 7.2.1 消涡方案及几何尺寸 |
| 7.2.2 消涡效果分析 |
| 7.3 本章小结 |
| 第8章 总结与展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 创新点 |
| 8.3 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的相关科研成果 |
| 致谢 |
（2）基于并行计算的FRFT信号分离检测系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 信号分离技术研究现状和发展趋势 |
| 1.2.2 分数阶傅里叶变换研究现状和发展趋势 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第二章 相关技术介绍 |
| 2.1 分数阶傅里叶变换(FRFT)介绍 |
| 2.1.1 分数阶傅里叶变换的定义 |
| 2.1.2 分数阶傅里叶变换的基本性质 |
| 2.1.3 分数阶傅里叶变换的计算方法 |
| 2.2 快速傅里叶变换(FFT)介绍 |
| 2.2.1 FFT算法基本原理 |
| 2.2.2 FFT计算线性卷积 |
| 2.3 大数据并行框架 |
| 2.3.1 Spark计算框架 |
| 2.3.2 Flink计算框架 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 FRFT并行化算法研究 |
| 3.1 大数据并行计算框架的选择 |
| 3.2 FRFT并行化算法设计 |
| 3.2.1 采样型DFRFT计算过程分析 |
| 3.2.2 使用FFT并行化计算卷积 |
| 3.3 FFT计算线性卷积实验及分析 |
| 3.4 FRFT算法实验及测试 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 信号分离检测系统设计与实现 |
| 4.1 需求分析 |
| 4.1.1 业务需求 |
| 4.1.2 功能需求 |
| 4.1.3 非功能需求 |
| 4.2 系统总体设计 |
| 4.2.1 系统运行环境 |
| 4.2.2 系统体系结构 |
| 4.2.3 系统功能模块设计 |
| 4.3 系统详细设计与实现 |
| 4.3.1 用户管理模块的实现 |
| 4.3.2 数据预处理模块的实现 |
| 4.3.3 信号处理模块的实现 |
| 4.3.4 信号检测分离模块的实现 |
| 4.3.5 数据存储模块的实现 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 系统测试及结果展示 |
| 5.1 测试环境部署 |
| 5.2 系统功能测试 |
| 5.2.1 用户管理功能测试 |
| 5.2.2 信号分离检测功能测试 |
| 5.2.3 负载测试 |
| 5.3 测试结果分析 |
| 5.4 系统展示 |
| 5.4.1 用户登录界面 |
| 5.4.2 数据导入和删除界面 |
| 5.4.3 信号检测分离界面 |
| 5.4.4 历史数据查询界面 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）基于ZYNQ的快速傅里叶变换光谱仪信号获取技术（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 红外光谱技术 |
| 1.1.2 红外光谱仪 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 傅里叶光谱仪国内外发展现状 |
| 1.2.2 光谱仪嵌入式采集系统发展现状 |
| 1.2.3 国内外同类产品与本方案对比分析 |
| 1.3 论文的主要研究内容 |
| 1.4 论文的结构安排 |
| 第2章 傅里叶变换光谱仪理论基础 |
| 2.1 傅里叶变换光谱仪原理 |
| 2.1.1 干涉分光原理 |
| 2.1.2 有限光程差与截趾函数 |
| 2.1.3 干涉图离散采样 |
| 2.1.4 快速傅里叶变换 |
| 2.1.5 黑体辐射定标 |
| 2.2 傅里叶光谱仪的分类和组成 |
| 2.2.1 迈克尔逊干涉仪 |
| 2.2.2 红外探测器 |
| 2.3 傅里叶变换光谱仪性能参数 |
| 2.3.1 光谱分辨率 |
| 2.3.2 信噪比 |
| 2.3.3 准确性和重复性 |
| 第3章 傅里叶变换光谱仪总体方案和信号获取电路设计 |
| 3.1 傅里叶变换光谱仪总体方案设计 |
| 3.2 硬件系统总体设计 |
| 3.3 干涉模拟信号调理电路 |
| 3.3.1 长波光导探测器前置放大电路 |
| 3.3.2 中短波光伏探测器前置放大电路 |
| 3.4 内部黑体控制电路 |
| 3.4.1 温控电路 |
| 3.4.2 电机驱动电路 |
| 3.5 信号模数转换电路 |
| 3.5.1 干涉信号采样电路 |
| 3.5.2 黑体温度采样电路 |
| 3.6 ZYNQ主控核心电路 |
| 3.6.1 ZYNQ芯片选型 |
| 3.6.2 电源供电和系统时钟 |
| 3.6.3 DDR内存 |
| 3.6.4 以太网接口 |
| 3.6.5 QSPI Flash |
| 第4章 基于ZYNQ的采集控制传输软件系统 |
| 4.1 ZYNQ SOC软件系统简介 |
| 4.2 软件系统总体设计 |
| 4.3 PL通信系统逻辑设计 |
| 4.3.1 AXI_Lite模块 |
| 4.3.2 AXI_Stream模块 |
| 4.4 PL数据采集处理系统逻辑设计 |
| 4.4.1 干涉信号采集模块 |
| 4.4.2 傅里叶变换计算模块 |
| 4.4.3 数据存储模块 |
| 4.4.4 时序控制模块 |
| 4.5 PL内黑体控制系统逻辑设计 |
| 4.5.1 温控模块 |
| 4.5.2 电机驱动模块 |
| 4.6 PS嵌入式软件开发 |
| 4.6.1 双核AMP模式 |
| 4.6.2 初始化配置 |
| 4.6.3 LwIP以太网协议栈 |
| 4.6.4 DMA驱动 |
| 第5章 系统功能测试和结果分析 |
| 5.1 信号采集处理功能测试 |
| 5.2 内黑体控制功能测试 |
| 5.3 以太网传输功能测试 |
| 5.4 采集光谱数据分析 |
| 第6章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（4）实数FFT算法在ARM V8处理器上的实现与性能优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 FFT研究现状 |
| 1.2.2 FFT算法库现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第二章 处理器架构及FFT算法 |
| 2.1 ARM V8 |
| 2.2 快速傅里叶变换 |
| 2.2.1 离散傅里叶变换 |
| 2.2.2 Cooley-Tukey FFT算法 |
| 2.2.3 R2C(Real to Complex)FFT算法 |
| 2.2.4 C2R(Complex to Real)FFT算法 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 复数大基高性能实现与优化 |
| 3.1 蝶形网络生成和优化 |
| 3.2 蝶形计算优化 |
| 3.2.1 旋转因子生成 |
| 3.2.2 蝶形计算优化 |
| 3.3 SIMD优化 |
| 3.3.1 汇编优化 |
| 3.3.2 寄存器使用优化 |
| 3.3.3 指令选择 |
| 3.3.4 指令重排 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 实数FFT算法实现与优化 |
| 4.1 R2C(Real to Complex)FFT算法优化 |
| 4.1.1 蝶形网络生成和优化 |
| 4.1.2 蝶形计算优化 |
| 4.1.3 SIMD汇编优化 |
| 4.2 C2R(Complex to Real)FFT算法优化 |
| 4.2.1 蝶形网络优化 |
| 4.2.2 蝶形计算优化 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 性能分析 |
| 5.1 测试环境 |
| 5.1.1 硬件环境搭建 |
| 5.1.2 软件环境搭建 |
| 5.2 性能分析 |
| 5.2.1 C2C Open FFT性能分析 |
| 5.2.2 R2C Open FFT性能分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（5）基于多级阶梯微反射镜的傅里叶变换成像光谱仪红外图谱信息处理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景和意义 |
| 1.2 傅里叶变换成像光谱仪研究进展 |
| 1.3 傅里叶变换成像光谱仪图谱信息处理研究进展 |
| 1.3.1 通用类傅里叶变换成像光谱仪图谱信息处理技术 |
| 1.3.2 专用类傅里叶变换成像光谱仪图谱信息处理技术 |
| 1.4 论文主要内容和结构安排 |
| 1.4.1 论文工作的主要内容 |
| 1.4.2 论文的结构安排 |
| 第2章 基于多级阶梯微反射镜的IFTS原理 |
| 2.1 时间相干原理 |
| 2.1.1 单色光干涉 |
| 2.1.2 复色光干涉 |
| 2.2 傅里叶变换光谱学基础 |
| 2.2.1 Nyquist-Shannon采样定理 |
| 2.2.2 离散傅里叶变换 |
| 2.2.3 快速傅里叶变换 |
| 2.3 基于多级阶梯微反射镜的IFTS |
| 2.3.1 基于多级阶梯微反射镜的IFTS结构及工作原理 |
| 2.3.2 基于多级阶梯微反射镜的IFTS基本参数 |
| 2.4 小结 |
| 第3章 基于多级阶梯微反射镜的IFTS图谱信息重建 |
| 3.1 基于多级阶梯微反射镜的IFTS图谱信息重建基本流程 |
| 3.2 场景图像重建 |
| 3.2.1 干涉图像单元提取 |
| 3.2.2 干涉图像单元拼接 |
| 3.2.3 场景图像融合 |
| 3.3 目标光谱重建 |
| 3.3.1 通用干涉数据处理 |
| 3.3.2 空域非均匀光程差采样校正 |
| 3.4 外场实验验证 |
| 3.4.1 外场成像实验平台搭建 |
| 3.4.2 外场实验结果:场景图像信息重建 |
| 3.4.3 外场实验结果:目标光谱信息重建 |
| 3.5 小结 |
| 第4章 基于多级阶梯微反射镜的IFTS光谱辐射标定 |
| 4.1 干涉核心系统误差分析 |
| 4.1.1 倾斜误差 |
| 4.1.2 斜率误差 |
| 4.1.3 旋转误差 |
| 4.1.4 系统误差传递模型 |
| 4.2 光谱辐射标定 |
| 4.2.1 相对辐射标定 |
| 4.2.2 光谱波数标定 |
| 4.2.3 绝对辐射标定 |
| 4.3 光谱辐射标定实验 |
| 4.3.1 相对辐射标定实验 |
| 4.3.2 光谱波数标定实验 |
| 4.3.3 绝对辐射标定实验 |
| 4.4 小结 |
| 第5章 基于多级阶梯微反射镜的IFTS性能评估 |
| 5.1 空间分辨率 |
| 5.1.1 SIFTS理论空间分辨率 |
| 5.1.2 SIFTS空间分辨率的实际测定 |
| 5.2 光谱分辨率 |
| 5.2.1 SIFTS理论光谱分辨率 |
| 5.2.2 SIFTS光谱分辨率的实际测定 |
| 5.3 信噪比 |
| 5.3.1 SIFTS理论干涉图信噪比 |
| 5.3.2 SIFTS理论光谱信噪比 |
| 5.3.3 SIFTS信噪比测量实验 |
| 5.4 定性识别及定量分析 |
| 5.4.1 定性识别 |
| 5.4.2 定量分析 |
| 5.5 小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 创新 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（6）基于因子分析与分形理论的地球化学数据分析方法研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题依据及研究意义 |
| 1.2 地球化学数据处理研究现状 |
| 1.2.1 初级发展时期 |
| 1.2.2 发展与提高时期 |
| 1.2.3 GIS与地学大数据时期 |
| 1.3 研究内容与方法路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究数据统计 |
| 1.3.3 研究路线图 |
| 1.4 论文结构 |
| 第2章 区域地质概况 |
| 2.1 研究区自然地理概况 |
| 2.2 盆地构造特征及其演化 |
| 2.2.1 盆地构造特征 |
| 2.2.2 盆地演化 |
| 2.3 盆地地层特征 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 成分数据处理在地球化学数据因子分析过程中的应用 |
| 3.1 成分数据的基本概念与性质 |
| 3.1.1 成分数据的基本概念 |
| 3.1.2 成分数据的性质 |
| 3.2 成分数据处理在因子分析过程中的应用 |
| 3.2.1 地球化学数据的预处理 |
| 3.2.2 地球化学数据的变换方法 |
| 3.2.3 成分数据的协方差矩阵 |
| 3.3 实验结果分析 |
| 3.3.1 氧化物分析结果 |
| 3.3.2 微量元素分析结果 |
| 3.4 结论 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 含量-面积分形法在地球化学元素异常圈定中的应用 |
| 4.1 传统方法元素异常识别的局限性 |
| 4.2 含量-面积分形简介 |
| 4.2.1 分形理论简介 |
| 4.2.2 含量—面积分形原理与实现 |
| 4.3 实验结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于快速傅里叶变换的分形理论在地球化学元素异常圈定中的应用 |
| 5.1 傅里叶变换的概念与性质 |
| 5.1.1 傅里叶变换的概念 |
| 5.1.2 傅里叶变换的性质 |
| 5.2 基于快速傅里叶变换的多重分形滤波 |
| 5.2.1 快速傅里叶变换与多重分形 |
| 5.2.2 滤波器的设计 |
| 5.3 实验结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 本文结论 |
| 6.2 存在的问题与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及科研成果 |
| 致谢 |
（7）基于小波包阈值法的脉冲星信号去噪方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文研究内容及结构 |
| 1.3.1 论文研究内容 |
| 1.3.2 论文研究路线 |
| 1.3.3 论文结构 |
| 第二章 相关理论概述 |
| 2.1 傅里叶变换 |
| 2.1.1 连续傅里叶变换 |
| 2.1.2 离散傅里叶变换 |
| 2.1.3 短时傅里叶变换 |
| 2.1.4 快速傅里叶变换 |
| 2.2 小波变换 |
| 2.2.1 连续小波变换 |
| 2.2.2 离散小波变换 |
| 2.2.3 小波变换发展历程 |
| 2.2.4 小波变换理论 |
| 2.2.5 小波变换示意图 |
| 2.3 小波包变换 |
| 2.3.1 小波包变换发展历程 |
| 2.3.2 小波包变换理论 |
| 2.3.3 小波包变换示意图 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于小波阈值法的脉冲星信号去噪方法 |
| 3.1 小波阈值法算法概述 |
| 3.1.1 小波阈值法去噪算法 |
| 3.1.2 小波阈值法去噪流程 |
| 3.2 小波分解与重构 |
| 3.3 小波基函数与分解层数 |
| 3.3.1 小波基函数 |
| 3.3.2 Parkes脉冲星信号去噪小波基的确定 |
| 3.3.3 FAST脉冲星信号(单脉冲)去噪小波基的确定 |
| 3.3.4 分解层数 |
| 3.4 阈值与阈值处理函数 |
| 3.4.1 阈值准则 |
| 3.4.2 阈值处理函数 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于小波包阈值法的脉冲星信号去噪方法 |
| 4.1 小波包阈值法算法概述 |
| 4.1.1 小波包阈值法算法 |
| 4.1.2 小波包阈值法去噪流程图 |
| 4.2 小波包分解与重构 |
| 4.3 小波基函数与分解层数 |
| 4.3.1 Parkes脉冲星信号去噪小波基的确定 |
| 4.3.2 FAST脉冲星信号(单脉冲)去噪小波基的确定 |
| 4.3.3 分解层数 |
| 4.4 阈值与阈值处理函数 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 实验结果对比与分析 |
| 5.1 评价指标 |
| 5.1.1 信噪比 |
| 5.1.2 均方根误差 |
| 5.1.3 峰值信噪比 |
| 5.1.4 平滑度 |
| 5.1.5 功率谱 |
| 5.2 实验对比与分析 |
| 5.2.1 Parkes脉冲星信号去噪效果对比分析 |
| 5.2.2 FAST脉冲星信号(单脉冲)去噪效果对比分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间主要研究成果 |
（8）基于Eisenstein基底的快速傅里叶变换算法的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题的背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内的研究现状 |
| 1.3 论文的结构安排 |
| 第2章 傅里叶变换相关算法的原理和分析 |
| 2.1 离散傅里叶变换算法DFT |
| 2.2 快速傅里叶变换算法FFT |
| 2.2.1 基-2 FFT |
| 2.2.2 基4 FFT |
| 2.3 分裂基快速傅里叶变换算法SRFFT |
| 2.3.1 分裂基2/4傅里叶变换算法 |
| 2.3.2 分裂基2/8傅里叶变换算法 |
| 2.4 混合基算法 |
| 2.5 傅里叶相关算法的比较 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于Eisenstein基底的FFT和SRFFT算法 |
| 3.1 Eisenstein基底 |
| 3.1.1 基底μ的研究 |
| 3.1.2 复数乘法的优化 |
| 3.2 基于Eisenstein基底的DFT,FFT |
| 3.2.1 j和μ的转换 |
| 3.2.2 基于Eisenstein基底的DFT |
| 3.2.3 基于Eisenstein基底的FFT |
| 3.3 基于Eisenstein基底的分裂基快速傅里叶变换SRFFT |
| 3.3.1 分裂基2/6傅里叶变换算法 |
| 3.3.2 分裂基3/6傅里叶变换算法 |
| 3.3.3 两种算法的对比 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于Eisenstein的N=6~mFFT的设计与分析 |
| 4.1 基于分裂基傅里叶变换算法的N=6~m的FFT |
| 4.1.1 第一种方案 |
| 4.1.2 第二种方案 |
| 4.1.3 第三种方案 |
| 4.1.4 第四种方案 |
| 4.2 N=6~m的的计算量的分析 |
| 4.2.1 四种方案下的递归计算式 |
| 4.2.2 有关K的研究 |
| 4.2.3 四种方案下的计算量的对比 |
| 4.3 其他相关算法的对比 |
| 4.3.1 算法的计算量 |
| 4.3.2 算法的计算时间 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 总结和展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 |
（9）基于卷积神经网络的滚动轴承故障智能诊断方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 滚动轴承故障振动信号分析基础 |
| 1.2.1 滚动轴承的基本构成 |
| 1.2.2 滚动轴承的故障形式 |
| 1.2.3 滚动轴承故障振动信号特点 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 滚动轴承故障诊断研究现状概况 |
| 1.3.2 传统信号分析的滚动轴承故障诊断方法 |
| 1.3.3 基于机器学习的滚动轴承故障诊断方法 |
| 1.3.4 基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法 |
| 1.4 论文研究内容与组织结构 |
| 2 基于敏感分量于MCPG的滚动轴承故障诊断方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 理论介绍与分析 |
| 2.2.1 经验模态分解 |
| 2.2.2 离散Fréchet距离 |
| 2.2.3 卷积神经网络 |
| 2.3 基于敏感分量与MCPG的滚动轴承故障诊断模型 |
| 2.3.1 MCPG网络模型搭建 |
| 2.3.2 故障诊断方法流程 |
| 2.4 实验验证 |
| 2.4.1 标准轴承故障数据集验证 |
| 2.4.2 试验数据验证 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于时空特征的滚动轴承故障诊断方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 理论介绍与分析 |
| 3.2.1 长短时记忆网络 |
| 3.2.2 注意力机制 |
| 3.3 基于时空特征的滚动轴承故障诊断模型 |
| 3.3.1 网络结构设计 |
| 3.3.2 故障诊断方法流程 |
| 3.4 实验验证 |
| 3.4.1 标准轴承故障数据集验证 |
| 3.4.2 试验数据验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于双流CPG网络架构的滚动轴承故障诊断方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 理论介绍与分析 |
| 4.2.1 快速傅里叶变换 |
| 4.2.2 时频分析 |
| 4.3 基于双流CPG网络架构的滚动轴承故障诊断模型 |
| 4.3.1 故障诊断模型构建 |
| 4.3.2 故障诊断方法流程 |
| 4.4 实验验证 |
| 4.4.1 标准轴承故障数据集验证 |
| 4.4.2 试验数据验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于CNN与 SSA优化的SVM的滚动轴承故障诊断方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 理论介绍与分析 |
| 5.2.1 Softmax分类器 |
| 5.2.2 支持向量机 |
| 5.2.3 麻雀搜索算法 |
| 5.3 基于CNN与 SSA优化的SVM的滚动轴承故障诊断模型 |
| 5.3.1 故障诊断模型构建 |
| 5.3.2 故障诊断方法流程 |
| 5.4 实验验证 |
| 5.4.1 标准轴承故障数据集验证 |
| 5.4.2 试验数据验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 滚动轴承故障数据分析与智能诊断平台开发 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 开发环境 |
| 6.3 平台架构 |
| 6.4 功能介绍 |
| 6.4.1 用户模块 |
| 6.4.2 数据文件模块 |
| 6.4.3 数据分析模块 |
| 6.4.4 故障诊断模块 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（10）波导光栅重构数据处理中的误差特性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 波导光栅的发展及其应用 |
| 1.3 波导光栅分析以及重构的研究现状 |
| 1.4 蒙特卡洛方法的发展 |
| 1.5 本文的主要研究内容 |
| 第2章 波导光栅重构中的数据源及其误差源 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 波导光栅重构方法 |
| 2.3 波导光栅重构数据获取方法 |
| 2.3.1 傅里叶变换光谱学的基本方程 |
| 2.3.2 低相干干涉原理 |
| 2.3.3 幅值谱和相位谱获取 |
| 2.4 重构数据获取中的误差源分析 |
| 2.4.1 随机误差的分布特性 |
| 2.4.2 量化误差源和位置误差源 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于蒙特卡洛方法的误差源分析与仿真 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于蒙特卡洛方法的模拟仿真系统建立 |
| 3.2.1 光谱数据源的标准模型 |
| 3.2.2 单误差源仿真原理 |
| 3.2.3 双误差源仿真原理 |
| 3.3 误差源的仿真分析 |
| 3.3.1 叠加量化误差源 |
| 3.3.2 叠加位置误差源 |
| 3.3.3 同时叠加量化误差源和位置误差源 |
| 3.3.4 误差特性分析 |
| 3.3.5 相位突变对误差分布的影响 |
| 3.4 仿真效率分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 总结 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果 |
四、快速傅里叶变换FFT及其应用（论文参考文献）
- [1]浅水区喷水推进泵装置启航阶段进水口水下吸入涡流动机理及控制研究[D]. 焦伟轩. 扬州大学, 2021
- [2]基于并行计算的FRFT信号分离检测系统设计与实现[D]. 周豪. 北京邮电大学, 2021(01)
- [3]基于ZYNQ的快速傅里叶变换光谱仪信号获取技术[D]. 吴健. 中国科学院大学(中国科学院上海技术物理研究所), 2021(01)
- [4]实数FFT算法在ARM V8处理器上的实现与性能优化研究[D]. 郭金鑫. 太原理工大学, 2021(02)
- [5]基于多级阶梯微反射镜的傅里叶变换成像光谱仪红外图谱信息处理研究[D]. 赵百轩. 中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所), 2021(01)
- [6]基于因子分析与分形理论的地球化学数据分析方法研究[D]. 范文遥. 吉林大学, 2021(01)
- [7]基于小波包阈值法的脉冲星信号去噪方法研究[D]. 邵广盛. 贵州师范大学, 2021(08)
- [8]基于Eisenstein基底的快速傅里叶变换算法的研究[D]. 王超. 中国科学技术大学, 2021(09)
- [9]基于卷积神经网络的滚动轴承故障智能诊断方法研究[D]. 张明亮. 大连理工大学, 2021(01)
- [10]波导光栅重构数据处理中的误差特性研究[D]. 刘俊熙. 重庆理工大学, 2021(02)