[go: up one dir, main page]
More Web Proxy on the site http://driver.im/

RU2498324C1 - Method of detecting harmonic components and frequencies thereof in discrete signals - Google Patents

Method of detecting harmonic components and frequencies thereof in discrete signals Download PDF

Info

Publication number
RU2498324C1
RU2498324C1 RU2012116347/28A RU2012116347A RU2498324C1 RU 2498324 C1 RU2498324 C1 RU 2498324C1 RU 2012116347/28 A RU2012116347/28 A RU 2012116347/28A RU 2012116347 A RU2012116347 A RU 2012116347A RU 2498324 C1 RU2498324 C1 RU 2498324C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
fourier transform
signals
signal
discrete signal
frequencies
Prior art date
Application number
RU2012116347/28A
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Валерий Степанович Аврамчук
Original Assignee
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Национальный исследовательский Томский политехнический университет"
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Национальный исследовательский Томский политехнический университет" filed Critical Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Национальный исследовательский Томский политехнический университет"
Priority to RU2012116347/28A priority Critical patent/RU2498324C1/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2498324C1 publication Critical patent/RU2498324C1/en

Links

Images

Landscapes

  • Measurement Of Resistance Or Impedance (AREA)

Abstract

FIELD: physics.
SUBSTANCE: method involves performing direct Fourier transformation of the analysed discrete signal in form of 2n dimensional fast Fourier transformation, determining complex conjugate values of the results of direct Fourier transformation of the analysed discrete signal, pairwise multiplication of the obtained complex signals of direct Fourier transformation of the analysed discrete signal with complex conjugate values of direct Fourier transformation of the analysed discrete signal; from the obtained product Pj, values are selected and m Mk signals are formed; the obtained Mk signals are subjected to inverse Fourier transformation Zk=F-1[Mk]; a frequency-time autocorrelation function is determined. The obtained results are used to plot the curve of the frequency-time autocorrelation function R(f, t), from which presence of harmonic components and frequencies thereof in the analysed discrete signals are determined.
EFFECT: detecting harmonic components and frequencies thereof in a discrete signal from an autocorrelation function.
4 dwg, 1 tbl

Description

Изобретение относится к области цифровой обработки сигналов и может быть использовано для определения наличия гармонических составляющих и их частот в сигналах различного происхождения при решении задач неразрушающего контроля и диагностики оборудования на основе корреляционного анализа.The invention relates to the field of digital signal processing and can be used to determine the presence of harmonic components and their frequencies in signals of various origins in solving non-destructive testing and equipment diagnostics based on correlation analysis.

Известен способ определения наличия гармонической составляющей и ее периода в дискретном сигнале f(ti) с помощью автокорреляционной функции, выбранный в качестве прототипа [Эммануил С. Айфичер, Барри У. Джервис. Цифровая обработка сигналов: практический подход. 2-е изд. - М.: Вильяме, 2008. - 992 с.]. Сущность способа заключается в прямом преобразования Фурье анализируемого дискретного сигнала в форме быстрого преобразования Фурье размерностью 2n, определении комплексно-сопряженных значений результатов прямого преобразования Фурье анализируемого дискретного сигнала, попарного умножения полученных комплексных сигналов прямого преобразования Фурье анализируемого дискретного сигнала с комплексно-сопряженными значениями прямого преобразования Фурье анализируемого дискретного сигнала. Полученные значения подвергают обратному преобразованию Фурье для определения периода колебаний гармонической составляющей по автокорреляционной функции и рассчитывают частоту.A known method for determining the presence of a harmonic component and its period in a discrete signal f (t i ) using the autocorrelation function, selected as a prototype [Emmanuel S. Aificher, Barry W. Jervis. Digital signal processing: a practical approach. 2nd ed. - M.: William, 2008. - 992 p.]. The essence of the method is the direct Fourier transform of the analyzed discrete signal in the form of a fast Fourier transform of dimension 2 n , the determination of the complex conjugate values of the results of the direct Fourier transform of the analyzed discrete signal, the pairwise multiplication of the obtained complex signals of the direct Fourier transform of the analyzed discrete signal with the complex conjugate values of the direct transform Fourier of the analyzed discrete signal. The obtained values are subjected to the inverse Fourier transform to determine the period of oscillations of the harmonic component from the autocorrelation function and calculate the frequency.

Недостатком такого решения является то, что полученная в результате расчетов автокорреляционная функция не позволяет определить наличие гармонических составляющих и их частот в дискретном сигнале, представленном суммой гармонических составляющих.The disadvantage of this solution is that the autocorrelation function obtained as a result of the calculations does not allow to determine the presence of harmonic components and their frequencies in a discrete signal represented by the sum of harmonic components.

Задачей изобретения является определение наличия гармонических составляющих и их частот в дискетном сигнале по автокорреляционной функции.The objective of the invention is to determine the presence of harmonic components and their frequencies in a diskette signal by the autocorrelation function.

Это достигается тем, что в способе определения наличия гармонических составляющих и их частот в дискретных сигналах, также как в прототипе, производят прямое преобразование Фурье анализируемого дискретного сигнала в форме быстрого преобразования Фурье размерностью 2n, определяют комплексно-сопряженные значения результатов прямого преобразования Фурье анализируемого дискретного сигнала, попарно умножают полученные комплексные сигналы прямого преобразования Фурье анализируемого дискретного сигнала с комплексно-сопряженными значениями прямого преобразования Фурье анализируемого дискретного сигнала, и производят обратное преобразование Фурье.This is achieved by the fact that in the method for determining the presence of harmonic components and their frequencies in discrete signals, as well as in the prototype, a direct Fourier transform of the analyzed discrete signal is performed in the form of a fast Fourier transform of dimension 2 n , complex-conjugate values of the results of the direct Fourier transform of the analyzed discrete are determined of the signal, multiply the obtained complex direct Fourier transform signals of the analyzed discrete signal with complex conjugate direct Fourier transform of the analyzed discrete signal, and produce the inverse Fourier transform.

Согласно изобретению из полученного произведения Pj выбирают значения и формируют m сигналов Mk,According to the invention, from the obtained product P j , values are selected and m signals M k are generated,

где j=0,1, …, 2n-1+1;where j = 0,1, ..., 2 n-1 +1;

m=2, 3, …, 2n-1+1;m = 2, 3, ..., 2 n-1 +1;

k=0, 1, …, m-1,k = 0, 1, ..., m-1,

согласно выражениюaccording to the expression

Figure 00000001
Figure 00000001

Полученные сигналы Mk подвергают обратному преобразованию Фурье Zk=F-1[Mk].The received signals M k are subjected to the inverse Fourier transform Z k = F -1 [M k ].

По результатам обратного преобразования Фурье определяют частотно-временную автокорреляционную функциюAccording to the results of the inverse Fourier transform, the time-frequency autocorrelation function is determined

Figure 00000002
Figure 00000002

где ti∈[tmin, tmax];where t i ∈ [t min , t max ];

fk∈[fmin, fmax];f k ∈ [f min , f max ];

Figure 00000003
;
Figure 00000003
;

Figure 00000004
;
Figure 00000004
;

Figure 00000005
;
Figure 00000005
;

Figure 00000006
Figure 00000006

Figure 00000007
;
Figure 00000007
;

Figure 00000008
;
Figure 00000008
;

fd - частота дискретизации сигнала.f d is the sampling frequency of the signal.

По полученным результатам строят график частотно-временной автокорреляционной функции R(f, t), по которому судят о наличии в анализируемом дискретном сигнале гармонических составляющих и их частотах.Based on the results obtained, a graph of the frequency-time autocorrelation function R (f, t) is constructed, which is used to judge the presence of harmonic components and their frequencies in the analyzed discrete signal.

Заявленный способ определения наличия гармонических составляющих и их частот в дискретных сигналах позволяет определить наличие гармонических составляющих и их частоты за счет выбора из произведения Pj и формирования m сигналов Mk согласно приведенному выражению (1), что позволяет рассчитать частотно-временную автокорреляционную функцию по m частотам, при этом обеспечено высокое быстродействие и универсальность реализации способа.The claimed method for determining the presence of harmonic components and their frequencies in discrete signals allows us to determine the presence of harmonic components and their frequencies by selecting from the product P j and generating m signals M k according to the above expression (1), which allows us to calculate the time-frequency autocorrelation function for m frequencies, while ensuring high speed and versatility of the method.

На фиг.1 приведена аппаратная схема устройства, реализующего рассматриваемый способ определения наличия гармонических составляющих и их частот в дискретных сигналах.Figure 1 shows the hardware diagram of a device that implements the considered method for determining the presence of harmonic components and their frequencies in discrete signals.

В таблице приведены исходные данные и результаты анализа тестовых примеров при m=1121.The table shows the initial data and the results of the analysis of test cases at m = 1121.

На фиг.2-4 приведены графики частотно-временной автокорреляционной функции результатов анализа тестовых примеров.Figure 2-4 shows graphs of the time-frequency autocorrelation function of the results of the analysis of test cases.

Заявленный способ определения наличия гармонических составляющих и их частот в дискретных сигналах может быть осуществлен с помощью схемы (фиг.1), содержащей датчик для получения анализируемого сигнала 1 (ДАС), подключенный к блоку аналого-цифрового преобразования 2 (АЦП), выход которого соединен с входом блока прямого преобразования Фурье 3 (БФ), выход которого подсоединен к входу блока определения комплексно-сопряженного значения 4 (БОК). Выход блока прямого преобразования Фурье 3 (БФ) и блока определения комплексно-сопряженного значения 4 (БОК) соединены с входом блока умножения 5 (БУ), к которому последовательно подключены блок формирования сигналов 6 (БФС), блок обратного преобразования Фурье 7 (БОФ) и блок интерпретации 8 (БИ).The claimed method for determining the presence of harmonic components and their frequencies in discrete signals can be implemented using a circuit (Fig. 1) containing a sensor for receiving the analyzed signal 1 (DAS) connected to an analog-to-digital conversion unit 2 (ADC), the output of which is connected with the input of the direct Fourier transform unit 3 (BF), the output of which is connected to the input of the complex conjugate value 4 (BOC) determination unit. The output of the direct Fourier transform unit 3 (BF) and the complex conjugate value determination unit 4 (BOK) are connected to the input of the multiplication unit 5 (BU), to which the signal generation unit 6 (BFS), the inverse Fourier transform unit 7 (BOF) are connected in series and interpretation unit 8 (BI).

В качестве датчика анализируемого сигнала 1 (ДАС) могут быть использованы датчики тока, например, промышленный прибор КЭИ-0.1 или датчик напряжения - трансформатор напряжения (220/5 В). Блок аналого-цифрового преобразования 2 (АЦП) может быть реализован на основе аналого-цифрового преобразователя ADS7827. Блок прямого преобразования Фурье 3 (БФ), блок определения комплексно-сопряженного значения 4 (БОК), блок умножения 5 (БУ), блок формирования сигналов 6 (БФС), блок обратного преобразования Фурье 7 (БОФ), блок интерпретации 8 (БИ) могут быть выполнены на микроконтроллере серии AVR32 производителя Atmel АТ32АР7000.As a sensor of the analyzed signal 1 (DAS), current sensors can be used, for example, an industrial device KEI-0.1 or a voltage sensor - a voltage transformer (220/5 V). Block analog-to-digital conversion 2 (ADC) can be implemented on the basis of analog-to-digital Converter ADS7827. Direct Fourier Transform Unit 3 (BF), complex conjugate value determination unit 4 (BOK), Multiplication Unit 5 (BU), Signal Generation Unit 6 (BFS), Inverse Fourier Transform Unit 7 (BOF), Interpretation Unit 8 (BI) can be performed on a microcontroller series AVR32 manufacturer Atmel AT32AR7000.

С выхода датчика 1 (ДАС) анализируемый сигнал, например, y(t)=u(t)=1·sin(2·π·5000·t)+1·sin(2·π·6000·t)+1·sin(2·π·7000·t)+From the output of sensor 1 (DAS), the analyzed signal, for example, y (t) = u (t) = 1 · sin (2 · π · 5000 · t) + 1 · sin (2 · π · 6000 · t) + 1 · sin (2 · π · 7000 · t) +

+1·sin(2·π·8000·t)+1·sin(2·π·9000·t)+1·sin(2·π·10000·t)+1·sin(2·π·20000·t),+ 1 · sin (2 · π · 8000 · t) + 1 · sin (2 · π · 9000 · t) + 1 · sin (2 · π · 10000 · t) + 1 · sin (2 · π · 20000 · t)

где u(t) - многочастотный сигнал напряжения (таблица, пример №1), поступает на вход аналого-цифрового преобразователя 2 (АЦП), с выхода которого дискретизированный сигнал y(ti)=u(ti)=1·sin(2·π·5000·ti)+1·sin(2·π·6000·ti)+1·sin(2·π·7000·ti)+where u (t) is a multi-frequency voltage signal (table, example No. 1), is fed to the input of analog-to-digital converter 2 (ADC), the output of which is a sampled signal y (t i ) = u (t i ) = 1 · sin ( 2 · π · 5000 · t i ) + 1 · sin (2 · π · 6000 · t i ) + 1 · sin (2 · π · 7000 · t i ) +

+1·sin(2·π·8000·ti)+1·sin(2·π·9000·ti)+1·sin(2·π·10000·ti)++ 1 · sin (2 · π · 8000 · t i ) + 1 · sin (2 · π · 9000 · t i ) + 1 · sin (2 · π · 10000 · t i ) +

+1·sin(2·π·20000·ti),+ 1 · sin (2 · π · 20,000 · t i ),

где ti=Δt·i,where t i = Δt · i,

где i=1,2,…,n;where i = 1,2, ..., n;

N=2n=214=16384 - размер выборки для быстрого преобразования Фурье;N = 2 n = 2 14 = 16384 - sample size for fast Fourier transform;

Figure 00000009
- шаг дискретизации сигнала u(ti),
Figure 00000009
is the sampling step of the signal u (t i ),

поступает на вход блока прямого преобразования Фурье 3 (БФ), где выполняют прямое преобразование Фурье входного сигнала. С выхода блока прямого преобразования Фурье 3 (БФ) результаты прямого преобразования Фурье в виде комплексного сигнала размерностью 2n=1+1=8193 поступают на вход блока определения комплексно-сопряженного значения 4 (БОК), где определяют комплексно-сопряженные значения для каждого элемента сигнала. Результаты прямого преобразования Фурье БПФ 3 (БФ) и блока определения комплексно-сопряженного значения 4 (БОК) поступают на вход блока умножения 5 (БУ), где выполняют попарное умножение двух комплексных сигналов. С выхода блока умножения 5 (БУ) результаты умножения в виде комплексного сигнала размерностью 2n-1+1=8193 поступают на вход блока формирования сигналов 6 (БФС), где формируют m=1121 комплексных сигналов размерностью 2n-1+1=8193 согласно выражению (1). С выхода блока формирования сигналов 6 (БФС) полученные комплексные сигналы поступают на вход блока вычисления обратного преобразования Фурье 7 (БОФ), где выполняют обратное преобразование Фурье над каждым комплексным сигналом. С выхода блока вычисления обратного преобразования Фурье 7 (БОФ) результаты обратного преобразования Фурье в виде действительных m=1121 сигналов размерностью N=2n=214=16384 поступают на вход блока интерпретации 8 (БИ), где согласно выражению (2) определяют частотно-временную автокорреляционную функцию.arrives at the input of the direct Fourier transform block 3 (BF), where they perform a direct Fourier transform of the input signal. From the output of the direct Fourier transform unit 3 (BF), the results of the direct Fourier transform in the form of a complex signal of dimension 2 n = 1 + 1 = 8193 are fed to the input of the complex conjugate value determination unit 4 (BOC), where complex conjugate values for each element are determined signal. The results of the direct Fourier transform of the BPF 3 (BF) and the complex conjugate value determination unit 4 (BOC) are input to the multiplication unit 5 (BC), where pairwise multiplication of two complex signals is performed. From the output of the multiplication unit 5 (BU), the results of multiplication in the form of a complex signal of dimension 2 n-1 + 1 = 8193 are fed to the input of signal generating unit 6 (BFS), where m = 1121 complex signals of dimension 2 n-1 + 1 = 8193 are generated according to the expression (1). From the output of the signal conditioning unit 6 (BFS), the obtained complex signals are fed to the input of the inverse Fourier transform calculation unit 7 (BOF), where the inverse Fourier transform is performed on each complex signal. From the output of the inverse Fourier transform calculation unit 7 (BOF), the results of the inverse Fourier transform in the form of real m = 1121 signals of dimension N = 2 n = 2 14 = 16384 are fed to the input of interpretation block 8 (BI), where according to expression (2) they determine the frequency -temporal autocorrelation function.

Для m=1121 и k=254 получили fk=f254=5000.6250 Гц,For m = 1121 and k = 254, we obtained f k = f 254 = 5000.6250 Hz,

при k=305 fk=f305=6004.6875 Гц,at k = 305 f k = f 305 = 6004.6875 Hz,

при k=356 fk=f356=7008.7500 Гц,at k = 356 f k = f 356 = 7008.7500 Hz,

при k=406 fk=f406=7993.1250 Гц,at k = 406 f k = f 406 = 7993.1250 Hz,

при k=457 fk=f457=8997.1875 Гц,at k = 457 f k = f 457 = 8997.1875 Hz,

при k=508 fk=f508=10001.2500 Гц,at k = 508 f k = f 508 = 10001.2500 Hz,

при k=1016 fk=f1016=20002.5000 Гц.at k = 1016 f k = f 1016 = 20002.5000 Hz.

Полученные частотно-временные автокорреляционные функции (фиг.2) ярко выражены на семи частотах близких к частотам заданным в тестовом примере №1, что свидетельствует о наличии в анализируемом сигнале семи гармонических составляющих. Результат вычисления тестового примера в виде графика частотно-временной автокорреляционной функции представлен на фиг.2. Расчетные значения частотно-временной автокорреляционной функции R(f, t) представлены цветом: максимальное значение отображено черным цветом, минимальное - белым, а промежуточные значения - в уровнях серого цвета. На фиг.3 приведены частотно-временные автокорреляционные функции результата анализа тестового примера №2, по которым видно, что полученные частотно-временные автокорреляционные функции (фиг.3) ярко выражены на восьми частотах близких к частотам заданным в тестовом примере, что свидетельствует о наличии в анализируемом сигнале восьми гармонических составляющих. На фиг.4 приведены частотно-временные автокорреляционные функции результата анализа тестового примера №3, по которым видно, что полученные частотно-временные автокорреляционные функции (фиг.3) ярко выражены на девяти частотах близких к частотам заданным в тестовом примере, что свидетельствует о наличии в анализируемом сигнале девяти гармонических составляющих.The obtained frequency-time autocorrelation functions (Fig. 2) are pronounced at seven frequencies close to the frequencies specified in test example No. 1, which indicates the presence of seven harmonic components in the analyzed signal. The result of the calculation of the test example in the form of a graph of the time-frequency autocorrelation function is presented in figure 2. The calculated values of the time-frequency autocorrelation function R (f, t) are presented in color: the maximum value is displayed in black, the minimum in white, and the intermediate values in gray levels. Figure 3 shows the frequency-time autocorrelation functions of the analysis result of test example No. 2, which shows that the obtained frequency-time autocorrelation functions (figure 3) are pronounced at eight frequencies close to the frequencies specified in the test example, which indicates the presence of in the analyzed signal of eight harmonic components. Figure 4 shows the frequency-time autocorrelation functions of the analysis result of test example No. 3, which shows that the obtained frequency-time autocorrelation functions (figure 3) are pronounced at nine frequencies close to the frequencies specified in the test example, which indicates the presence of in the analyzed signal nine harmonic components.

Claims (1)

Способ определения наличия гармонических составляющих и их частот в дискретных сигналах, включающий прямое преобразование Фурье анализируемого дискретного сигнала в форме быстрого преобразования Фурье размерностью 2n, определение комплексно-сопряженных значений результатов прямого преобразования Фурье анализируемого дискретного сигнала, попарное умножение полученных комплексных сигналов прямого преобразования Фурье анализируемого дискретного сигнала с комплексно-сопряженными значениями прямого преобразования Фурье анализируемого дискретного сигнала, обратное преобразование Фурье, отличающийся тем, что из полученного произведения Pj попарного умножения комплексных сигналов прямого преобразования Фурье анализируемого дискретного сигнала с комплексно-сопряженными значениями прямого преобразования Фурье анализируемого дискретного сигнала выбирают значения и формируют m сигналов Mk,
где j=0, 1,…, 2n-1+1;
m=2, 3,…, 2n-1+1;
k=0, 1,…, m-1,
согласно выражению
Figure 00000010

полученные сигналы Mk подвергают обратному преобразованию Фурье Zk=F-1[Mk], определяют частотно-временную автокорреляционную функцию
Figure 00000011
;
где ti∈[tmin,tmax];
fk∈[fmin,fmax];
Figure 00000012

Figure 00000013

Figure 00000014

Figure 00000015

Figure 00000016

Figure 00000017

fd - частота дискретизации сигнала,
далее по полученным результатам строят график частотно-временной автокорреляционной функции R(f,t), по которому судят о наличии в анализируемом дискретном сигнале гармонических составляющих и их частотах.
A method for determining the presence of harmonic components and their frequencies in discrete signals, including the direct Fourier transform of the analyzed discrete signal in the form of a fast Fourier transform of dimension 2 n , determining the complex conjugate values of the results of the direct Fourier transform of the analyzed discrete signal, pairwise multiplication of the obtained complex signals of the direct Fourier transform of the analyzed discrete signal with complex conjugate values of the direct Fourier transform analyzer emogo discrete signal, inverse Fourier transform, characterized in that from the obtained product P j of pairwise multiplying complex signals direct Fourier transformation of the analyzed digital signal with complex conjugate values of the direct Fourier transform of the discrete signal being analyzed is selected values and generating signals m M k,
where j = 0, 1, ..., 2 n-1 +1;
m = 2, 3, ..., 2 n-1 +1;
k = 0, 1, ..., m-1,
according to the expression
Figure 00000010

the received signals M k are subjected to the inverse Fourier transform Z k = F -1 [M k ], the time-frequency autocorrelation function is determined
Figure 00000011
;
where t i ∈ [t min , t max ];
f k ∈ [f min , f max ];
Figure 00000012

Figure 00000013

Figure 00000014

Figure 00000015

Figure 00000016

Figure 00000017

f d is the sampling frequency of the signal,
then, based on the results obtained, a graph of the time-frequency autocorrelation function R (f, t) is constructed, which is used to judge the presence of harmonic components and their frequencies in the analyzed discrete signal.
RU2012116347/28A 2012-04-23 2012-04-23 Method of detecting harmonic components and frequencies thereof in discrete signals RU2498324C1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2012116347/28A RU2498324C1 (en) 2012-04-23 2012-04-23 Method of detecting harmonic components and frequencies thereof in discrete signals

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2012116347/28A RU2498324C1 (en) 2012-04-23 2012-04-23 Method of detecting harmonic components and frequencies thereof in discrete signals

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2498324C1 true RU2498324C1 (en) 2013-11-10

Family

ID=49683296

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2012116347/28A RU2498324C1 (en) 2012-04-23 2012-04-23 Method of detecting harmonic components and frequencies thereof in discrete signals

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2498324C1 (en)

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1098206A3 (en) * 1999-11-02 2004-03-03 Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha Radar system and coherent integrating method therefor
RU2285936C2 (en) * 2004-06-15 2006-10-20 Федеральное государственное унитарное предприятие "Государственное конструкторское бюро аппаратно-программных систем "Связь" (ФГУП "ГКБ "Связь") Method for detecting sources of radio radiations with leap-like frequency alternation
US7191334B1 (en) * 1998-03-04 2007-03-13 Koninklijke Philips Electronics N.V. Embedding auxiliary data in a signal
US20070270098A1 (en) * 2006-05-18 2007-11-22 Integrated System Solution Corp. Method and apparatus for reception of long range signals in bluetooth
RU2405163C1 (en) * 2009-05-18 2010-11-27 Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Томский политехнический университет" Method for time-frequency correlation analysis of digital signals
US20110043710A1 (en) * 2009-08-18 2011-02-24 Wi-Lan Inc. White space spectrum sensor for television band devices

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7191334B1 (en) * 1998-03-04 2007-03-13 Koninklijke Philips Electronics N.V. Embedding auxiliary data in a signal
EP1098206A3 (en) * 1999-11-02 2004-03-03 Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha Radar system and coherent integrating method therefor
RU2285936C2 (en) * 2004-06-15 2006-10-20 Федеральное государственное унитарное предприятие "Государственное конструкторское бюро аппаратно-программных систем "Связь" (ФГУП "ГКБ "Связь") Method for detecting sources of radio radiations with leap-like frequency alternation
US20070270098A1 (en) * 2006-05-18 2007-11-22 Integrated System Solution Corp. Method and apparatus for reception of long range signals in bluetooth
RU2405163C1 (en) * 2009-05-18 2010-11-27 Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Томский политехнический университет" Method for time-frequency correlation analysis of digital signals
US20110043710A1 (en) * 2009-08-18 2011-02-24 Wi-Lan Inc. White space spectrum sensor for television band devices

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Аврамчук B.C., Чан В.Т. Частотно-временной корреляционный анализ цифровых сигналов // Известия Томского политехнического университета, 2009, т.315, № 5. *

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP3232208A1 (en) A full time-domain method for measuring and monitoring electromagnetic interference signals and a system
KR101025163B1 (en) Analysis system of transfer path for vibration/noise and analysis method of transfer path for vibration/noise
CN106199185B (en) A kind of linear impulsive response measurement method and system based on continuous logarithmic frequency sweep
CN104655929B (en) A kind of digital time-frequency measuring method of time-domain signal and corresponding target identification method
RU121070U1 (en) VIBRODIAGNOSTIC STAND FOR ELASTIC MACHINE SYSTEM
JP2010281700A5 (en)
JP5237939B2 (en) Method for instantaneous determination of signal distortion rate in AC distribution network and related apparatus
RU2405163C1 (en) Method for time-frequency correlation analysis of digital signals
RU2498324C1 (en) Method of detecting harmonic components and frequencies thereof in discrete signals
EP2736211A3 (en) Measurement of iq imbalance in a vector modulator
RU2672527C1 (en) Method of measuring strength of electrostatic field
JP5179615B2 (en) Inspection apparatus and inspection method for APD measuring instrument
Paavle et al. Using of chirp excitation for bioimpedance estimation: theoretical aspects and modeling
RU2733111C1 (en) Method for frequency-time correlation analysis of digital signals
RU2331893C1 (en) Method of discrete component separation in signal spectre and device for its implementation
JP2012211883A (en) Measuring apparatus, signal measurement method
RU2533629C1 (en) Method of determining valid signal frequency limits and bandwidth of digital frequency filters
KR101410734B1 (en) Signal precessing device and method for elimination partial discharge noise using FFT
Othman et al. Cwt algorithm for forward-scatter radar micro-doppler signals analysis
Saulig et al. Nonstationary signals information content estimation based on the local Rényi entropy in the time-frequency domain
JP6152806B2 (en) Biological information measurement method
RU2399060C1 (en) Method of analysing multiple frequency signals containing hidden periodicity
Wu et al. Bearing fault diagnosis based on wavelet transform and ICA
RU2229725C1 (en) Technique of spectral analysis of periodic multifrequency signals
WO2020110253A1 (en) Sine wave noise removal device and sine wave noise removal method

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20140424