[发明专利]基于自适应滤波原理的瞬时频率测量方法

权利要求书

1.基于自适应滤波原理的信号瞬时频率测量方法，其特征是接收非平稳信号，其中包括多个高频率成分信号，先用Fourier变换求得非平稳信号的功率谱，通过设定阈值ξ=ln[2Nln(2N)/ln(2)],]]>其中2^N是数据长度，求得大于阈值的峰值成分，得到信号所包含的多个高频率成分f₁，f₂...f_n，其中n为信号所包含的频率成分的个数，用NCO产生具有这些频率的标准正弦信号，分别作为n个自适应滤波器的期望输入信号，即d_i(t)＝sin(2πf_it)，其中1≤i≤n，d_i为自适应滤波器的第i个期望输入信号，t为时间值，自适应滤波器使用最小均方误差LMS算法，将该非平稳信号作为自适应滤波器的输入向量信号，通过改变期望信号，经过自适应滤波算法，得到与期望输入信号d_i(t)同频率的渐进单频信号C_i(t)，即为输入多频率成分信号的各个单一频率分量，完成了对输入多频率成分信号的分解，再用Hilbert变换对每个渐进单频信号进行测量，计算出信号的瞬时频率。

2.根据权利要求1所述的利用自适应滤波算法分解非平稳的多频率成分信号的方法，该自适应滤波算法通过自动调整滤波器自身参数，使滤波器的输出信号与期望信号之间的均方误差最小，并由它来修改权系数，使得系统输出为有用信号的最佳估计

3.根据权利要求1所述的利用自适应滤波算法分解非平稳的多频率成分信号的方法，其特征在于将多频率成分信号分解为形如C(t)＝A(t)cosφ(t)渐进单频信号，只有当实信号具有上述表达式时才能计算瞬时频率

4.根据权利要求1所述的利用Hilbert变换获得信号瞬时频率的方法，其特征在于结合了Hilbert变换处理瞬变的单一频率信号的优势，很好地解决了时间分辨率和频率分辨率这一矛盾，使该算法同时具有很高的时间分辨率和频率分辨率，在1KHz～500MHz的频率范围，使的瞬时频率的测量精度达到0.1％，满足了瞬时频率测量的精度和实时性要求。