[发明专利]自适应高精度快速频谱分析方法

说明书

技术领域

本发明涉及数字信号处理技术，特别涉及数字信号的频谱分析技术。

背景技术

信号的频谱分析一直是数字信号处理的热点之一，获取信号的频谱信息，是诸多领域的关键点所在。从1965年Cooely-Tukey在《计算数学》（Mathematics of Computation）杂志上首次发表了FFT（Fast Fourier Transform，快速傅里叶变换）算法，FFT和频谱分析很快发展成为了机械设备故障诊断、电力系统、无线电通信和信息图像处理等多种学科重要的理论基础，是一种应用极为广泛的动态信号处理方法。在FFT算法的基础上，衍生出了很多处理方法，诸如ZoomFFT（Zoom-Fast Fourier Transform，变焦快速傅里叶变换）、MEM（Maximum Entropy Method，最大熵分析）等频谱分析手段。

MOROZOV J A、Dong Hui、谭思炜、温和等人在理论上系统地分析了FFT及改进FFT在离散频谱分析在频率，幅值，初相均存在较大误差，且对于频率间距小于五个频谱分辨率的频谱分析存在严重谱线混叠问题。夏均忠、Liangkai Liu、Kui Wang、WANG K实现并且改进了ZoomFFT算法，虽然能解决密集频谱分析存在的局部谱线混叠问题，但是处理结果在频率，幅值，初相同样存在较大误差，并且无法处理频率间距较大和频率间距很小并存的频谱分析问题。同样Abhey Ram Bansa、柴山、王俊等人提出分析的MEM，在短序列处理上有很大优势，但是在精度方面仍有欠缺。

发明内容

本发明的目的是要克服目前频谱分析方法误差较大精度不佳的缺点，提供一种自适应高精度快速频谱分析方法。

本发明解决其技术问题，采用的技术方案是，自适应高精度快速频谱分析方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1、采集需处理的模拟信号；

步骤2、对采集的模拟信号进行预处理滤波；

步骤3、对预处理滤波后的模拟信号进行模数转换，得到采样数据；

步骤4、从采样数据中选取2⁸个数据进行FFT处理，得到初步的信号频谱信息；

步骤5、对初步的信号频谱信息进行峰值搜索，得到峰值；

步骤6、对初步的信号频谱信息进行谱线混叠识别，判断谱线是否被混叠，若是则进入步骤7，若不是则进入步骤9；

步骤7、对初步的信号频谱信息进行复解析带通滤波细化处理；

步骤8、对进行了复解析带通滤波细化处理的信号进行频谱校正处理，分别得到信号的频率、幅值及初相信息；

步骤9、对初步的信号频谱信息进行频谱校正处理，得到信号的频率、幅值及初相信息。

具体的，步骤5中，所述峰值处理搜索的方法为：设Y（n）为n点FFT处理后的谱线幅值序列，设第i条谱线对应于峰值，则搜索公式为：Y(i)>Y(i-1)&Y(i)>Y(i+1)&Y(i)>A，其中，A为幅值处理精度要求，具体为大于0的常数。

进一步的，步骤6中，所述谱线混叠识别的方法为：

步骤61、选择靠近峰值的三条谱线；

步骤62、对该三条谱线分别进行比值法校正，判断校正结果是否相同，若相同则认为无谱线混叠，进入步骤9，若不相同则认为谱线混叠，识别出谱线混叠的谱线号，进入步骤7。

再进一步的，步骤62中，所述比值法校正是指：根据谐波信号加hanning窗进行离散频谱校正的重心定理，若频率不完全相同，则为发生谱线混叠，此时任意两条谱线不完全重叠，则从代表频率大小的轴的从左到右或者从右到左方向来进行校正，校正结果不同，此时即为谱线发生混叠，识别出其谱线号，若校正结果相同，则无谱线混叠。

具体的，步骤7中，所述进行复解析带通滤波细化处理的方法为：

步骤71、根据识别出来的存在谱线混叠的谱线号，记为k，得到需要细化的频现段，记为[f_l，f_h]；

步骤72、针对D=128，得到细化方案为：[f_l=(k-1)▽f，f_h=(k+1)▽f]，其中，f_s指代信号采样频率，N为使用到的信号个数；