基于分数阶傅里叶变换的非平稳信号分析和处理

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61201354
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    24.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0112.雷达原理与技术
  • 结题年份:
    2015
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2015-12-31

项目摘要

This project research on analysis and processing for nonstationary signals based on the fractional Fourier transform. The content includes the analysis of time variant characteristics for nonstationary signals, time-frequency matched filtering for nonstationary signals, and two dimensional resolution in the fractional Fourier domain. The results would construct a systematic frame and present new methods for analysis and processing of nonstationary signals, and promote applications for the fractional Fourier transform.
本项目研究基于分数阶傅里叶变换的非平稳信号分析和处理。研究内容包括:基于分数阶傅里叶变换的非平稳信号变化特征分析;基于分数阶傅里叶变换的非平稳信号时频匹配滤波;分数阶傅里叶域二维分辨率分析。上述研究内容将扩展非平稳信号分析和处理的手段,建立基于分数阶傅里叶变换的非平稳信号分析和处理体系,推动分数阶傅里叶变换的工程应用。

结项摘要

随着对信息系统性能要求的不断提高,非平稳信号的分析和处理已成为现代信号处理领域的关键问题和研究难点。以分数阶傅里叶变换为核心的分数阶傅里叶域信号处理非常适合分析和处理非平稳信号。然而,基于分数阶傅里叶变换的非平稳信号分析和处理理论体系尚不完善,也存在一些应用基础问题需要解决。.本项目从实际工程应用需求出发,研究基于分数阶傅里叶变换的非平稳信号分析和处理。研究成果为完善非平稳信号的分数阶傅里叶域分析和处理体系,扩展分数阶傅里叶变换在雷达信号处理中的应用,提供了有力的理论支撑。本项目主要研究内容如下:.1. 针对基于分数阶傅里叶变换的非平稳信号采样,提出了根据时域部分采样点重建原始信号的方法,提出了根据非均匀采样序列重建均匀采样序列的方法;提出了分数阶傅里叶域随机非均匀采样和重建方法;建立了线性正则域多通道采样和多采样率滤波器组的关系。.2. 针对分数阶傅里叶变换的离散计算需求,提出了基于自适应系统的多角度离散分数阶傅里叶变换算法、离散线性正则变换块数据和流数据计算方法;提出了稀疏离散分数阶傅里叶变换,并应用于被动无源雷达系统;建立了任意周期矩阵分数化的方法,提出了多通道随机离散分数阶傅里叶变换算法,并应用于图像加密。.3. 以雷达信号处理中的应用需求为背景,提出了基于匹配分数阶傅里叶变换的线性调频脉冲分析和处理方法,分数阶傅里叶域匹配滤波的处理方法;建立了分数阶傅里叶域二维分辨率分析;定义了线性正则相关,并用于线性调频信号检测和参数估计。.4. 建立了分数阶微积分和分数阶傅里叶变换的关系,提出了分数变阶微分,并应用图像去噪;提出基于分数阶傅里叶变换的非对称多图加密算法和最小密文多图加密算法。.本项目实施过程中,在IEEE Transactions on Signal Processing, IEEE Signal Processing Letters, Signal Processing, IET Signal Processing, Optics Express等国际期刊上发表SCI源刊论文12篇,申请国家发明专利1项,获教育部自然科学一等奖1项,获国际无线电科学联盟“青年科学家奖”。

项目成果

期刊论文数量(14)
专著数量(0)
科研奖励数量(2)
会议论文数量(5)
专利数量(0)
工程采样系统的分数阶傅里叶域分析与改进
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    电子与信息学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    鲁溟峰;张峰;倪国强;陶然
  • 通讯作者:
    陶然
Discrete linear canonical transform computation by adaptive method
自适应方法的离散线性正则变换计算
  • DOI:
    10.1364/oe.21.018138
  • 发表时间:
    2013-07-29
  • 期刊:
    OPTICS EXPRESS
  • 影响因子:
    3.8
  • 作者:
    Zhang, Feng;Tao, Ran;Wang, Yue
  • 通讯作者:
    Wang, Yue
Signal reconstruction from partial information of discrete canonical transform
从离散正则变换的部分信息重建信号
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    Optical Engineering
  • 影响因子:
    1.3
  • 作者:
    Zhang Feng;Hu Yang;Tao Ran;Wang Yue
  • 通讯作者:
    Wang Yue
Relationship between sampling and multirate filterbanks in the linear canonical transform domain
线性正则变换域中采样与多速率滤波器组之间的关系
  • DOI:
    10.1186/1687-6180-2013-102
  • 发表时间:
    2013-05
  • 期刊:
    EURASIP Journal on Advances in Signal Processing
  • 影响因子:
    1.9
  • 作者:
    Zhang Feng;Tao Ran;Wang Yue
  • 通讯作者:
    Wang Yue
New fractional matrix with its applications in image encryption
新的分数矩阵及其在图像加密中的应用
  • DOI:
    10.1016/j.optlastec.2014.03.020
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    Optics and Laser Technology
  • 影响因子:
    5
  • 作者:
    Zhang Feng;Hu Yang;Tao Ran;Wang Yue
  • 通讯作者:
    Wang Yue

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    --
  • 作者:
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    王爱云
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    --
  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
    1
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    关宝璐
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    --
  • 发表时间:
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    --
  • 作者:
    王朝旭;陈绍荣;张峰;崔建国;李红艳
  • 通讯作者:
    李红艳
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    丁银环;杜诗雨;张峰
  • 通讯作者:
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    化工学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张峰;仲兆祥;金万勤;徐南平
  • 通讯作者:
    徐南平

其他文献

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张峰的其他基金

基于chirp类特征的分数域信号处理方法研究
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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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