低频段内的频谱细化技术
第八章 选择带宽频谱分析技术(频率细化)
8. 选择带宽频谱分析技术（频率细化）根据第三章数字频谱分析的理论，有限离散傅氏变换(DFT)总是获得()N f -0区间内的频率分量（N f 是Nyquisit 折叠频率）。
当随机过程的信号样本的采样点数为N 时，在上述区间内的谱线数为N/2。
则频率分辨率为Nf N f f s N ==∆2/从上式可知，对于给定的采样点数N ，采样频率s f 越大时，f ∆就越大，亦即分辨率就越低。
另一方面，由上式可能直接想到，对于给定的采样频率s f ，可以通过增加采样点数N ，提高频率分辨率f ∆。
但是，从第五章功率谱分析中我们知道，对于随机过程来说，功率谱的周期图估计方法的样本点数不宜过大，当N 过大时，周期图沿频率轴振荡的现象将加重。
综上所述，为了对感兴趣的选定频段作详细的考察，必须将这个局部频段内的频谱图像进行“局部放大”。
因此，这种选择带宽频谱分析技术（Band-Selected Fourier Analysis, BSFA ）也称为频率细化（ZOOM ）技术。
频率细化分析技术经常用于模态分析、特征分析，以及故障诊断中。
常用的频率细化处理方法有频率移位法和相位补偿法。
8.1. 频率移位法频率细化的频率移位法（频移法），也称为复调制滤波法。
该方法的分辨率可以达到很高（一般可以达到82倍），计算精度好且计算速度快，其基本原理如图所示。
频移法细化技术的基本原理是DFT 的频移性质。
被分析的信号经过抗混叠滤波后，进入A/D 采样，然后送入高分辨率分析的与处理器中，进行频移、低通数字滤波和二次重采样。
8.1.1. 频移为了将感兴趣频段的下限频率移到0频位置，以便有可能将感兴趣频段放大到整个DFT 频率范围，首先需要对离散信号进行频率调制。
根据DFT 的频移性质，如果欲将某一频率移到0频率处，则在时域数字信号上，应乘以复数信号tn f j e ∆-02π。
通常，这种把时域信号移频的处理，也称之为对时域信号进行复数调制，或者载波。
5g频谱区间
5g频谱区间5G是第五代移动通信技术（第五代移动通信系统）的简称，它不仅在传输速度、延迟和容量方面有了显著提升，还支持更多的智能化应用。
与之前的移动通信技术相比，5G频谱区间更加广泛，覆盖了多个频段，以满足不同的需求和应用场景。
5G的频谱资源主要分为以下几个区间：1.中低频频谱（Sub-1GHz）：这个频谱区间包括了现有的2G、3G和4G系统所使用的频段，包括800MHz、900MHz和1800MHz等。
它具有较好的传输范围和穿透能力，适合覆盖广阔的农村地区和室内场景。
2.中频频谱（1-6GHz）：这个频谱区间是5G网络的核心频段，包括华为的C波段、诺基亚和爱立信的3.5GHz频段等。
它在传输速度和容量上有较大的提升，并且可实现更低的延迟。
由于中频频谱的带宽资源较为有限，因此其利用率相对较高。
3.毫米波频谱（mmWave）：这个频谱区间包括了30-300GHz的毫米波段，被认为是5G技术的关键推动力之一。
毫米波频谱具有极高的频段容量和传输速率，但传输范围较短且易受障碍物干扰。
因此，毫米波频谱主要用于城市热点区域和室外高密度覆盖。
4.其他频谱区间：除了上述三个主要频谱区间，5G还在其他频段进行了试验和探索。
例如，中国的5G试验频段包括2.6GHz、4.9GHz 和6GHz等。
5G频谱区间的选择和规划需要考虑多个因素，例如传输速度、容量、覆盖范围和成本等。
每个频谱区间都有其特定的优势和局限性，因此在实际应用中，需要根据不同的需求来确定合适的频段组合。
基于以上对5G频谱区间的简要介绍，我们可以看到5G作为下一代移动通信技术，将利用更广泛的频谱资源来支持更快速的数据传输和更先进的应用。
通过合理地规划和利用频谱资源，5G将能够满足人们对更好、更高效通信的需求，并为未来智能化社会的发展做出重要贡献。
差分吸收光谱FFT+FT频谱细化方法研究
DOAS法定量分析污染气体浓度的基础理论是Lamber--
收稿日期：2020-06-24,修订日期：2020-11-08
基金项目：国家自然科学基金项目(11174078),河北省自然科学基金项目(E2019502089),中央高校基本科研业务费专项资金项目
(2017MS145)资助
作者简介：贾桂红，女，1977年生，华北电力大学机械工程系讲师
FFT
------ FFT+FT
0.10
0.015
0.05
0.010
0
0.005
-0.05 ------ 1------1------ 1------ 1 0J-----1---------- 1---------- 1
280 290 300 310 320
0.06 0.07 0.08
Wavel；'％)是随波长的变化快速变化$由被测气体
的窄带吸收特性决定；“慢变”<%)随波长作慢变化$可以
通过多项式拟合得到。光学密度；％)减去“慢变”<%)得到
“快变%)$即差分吸收光学密度。当被测波段只有一种
吸收气体时$根据式％)计算出被测气体的浓度$见式％)
c= —7
%)
%)
i=1
关键词 差分吸收光谱法；频谱细化；连续细化傅里叶变换分析(FFT+FT)
中图分类号：O433 文献标识码：A
DOI： 10. 3964/j. issn. 1000-0593(2021)07-2116-06
引言
差分吸收光谱法(Differential Optical Absorption Spec troscopy, DOAS)由U. Platt提出,该方法可以最大程度 去除烟尘颗粒等影响，实现污染气体排放的在线连续监测, 因而在固定污染源烟气实时在线监测领域得到了广泛的应 用23#°
频谱混叠、栅栏效应、频谱泄露、谱间干扰 (旁瓣效应、细化技术)
(e) 对滤波后的信号的时间序列进行重采样，此时分析的是一段小频段为原来的1/M。这样在一小频段上采样，采样量还是N，但采样时间加了M倍，提高了分辩率。
细化FFT技术的应用：
一些不能增加总的采样点数而分辨率又要求精细的场合，细化FFT分析是很有用的。例如：（a）区分频谱图中间距很近的共振尖峰，用常规分析不能很好分开时，用细化分析就能得到满意的结果。（b）用于增加信噪比，提高谱值精度，这是由于细化时采用了数字滤波器，混叠与泄漏产生的误差都非常小;(c ) 用于分离被白噪声淹没的单频信号，由于白噪声的功率谱与频率分辨率有关，每细化一个2倍，白噪声的功率谱值降低3dB，若细化256倍，白噪声功率谱值即下降24 dB，而单频信号的谱线就会被突出出来。
解决办法，可以扩大窗函数的宽度（时域上的宽了，频域上就窄了，（时域频域有相对性），也就是泄露的能量就小了），或者不要加矩形的窗函数，可以加缓变的窗函数，也可以让泄露的能量变下。
因为泄露会照成频谱的扩大，所以也可能会造成频谱混叠的现象，而泄露引起的后果就是降低频谱分辨率。
频谱泄露会令主谱线旁边有很多旁瓣，这就会造成谱线间的干扰，更严重就是旁瓣的能量强到分不清是旁瓣还是信号本身的，这就是所谓的谱间干扰。
另外，增加0可以更细致观察频域上的信号，但不会增加频谱分辨率
答案是此时分辨率不变。从时域来看，假定要把频率相差很小的两个信号区分开来，直观上理解，至少要保证两个信号在时域上相差一个完整的周期，也即是相位相差2*pi。举个例子，假定采样频率为1Hz，要将周期为10s的正弦信号和周期为11s的正弦信号区分开来，那么信号至少要持续110s，两个信号才能相差一个周期，此时周期为10s的那个信号经历的周期数为11，而11s的那个信号经历的周期书为10。转化到频域，这种情况下，时域采样点为110，分辨率为1/110=0.00909，恰好等于两个信号频率只差（1/10-1/11）。如果两个信号在时域上不满足“相差一个完整周期“的话，补零同样也不能满足“相差一个完整周期”，即分辨率不发生变化。另外，从信息论的角度，也很好理解，对输入信号补零并没有增加输入信号的信息，因此分辨率不会发生变化。
频率细化分析 (DEMO)
频率细化故障诊断中经常会遇到信号中有频率很密集的谐波成分，用普通的谱分析方法就很难加以辨别。
因此需要高分辨率的谱分析方法。
照像技术中用局部放大的办法，或用变焦距镜头来观察景物的细部以提高分辨率。
“频率细化”的英文词ZOOM 就是从照像技术中借用过来的，其原意为变焦距。
从理论上讲，提高频率分辨率只有增加信号的采样长度，如果要提高10倍分辨率就要采集10倍长的信号来作离散傅里叶变换。
但这样计算，时间要变为原来的100倍(对DFT 方法，计算量与2N 成正比)，而且对频谱分析仪来讲还要受到计算FFT 点数的限制，因此不能简单地增加作FFT 的数据点来提高频率分辨率。
目前一种实用的频率细化法是复调制细化法(ZOOM —FFT)。
FFT 只能分析从零频开始的一个低通频带，频带越窄，分辨率越高。
复调制ZOOM —FFT 是利用频移定理将感兴趣的那段窄带谱移到零频附近再进行常规的FFT 运算。
它的原理如图3—37所示当以采样频率s s T f 1=对)(t x 采样，加窗（窗宽n NT W =)截取N 点序列x(n)，对x(n)作FFT 分析，就得到基频谱)12/,...,2,1,0)((-=N k k x 其频率分辨率n f w s =1。
若希望对基频整个范围k f -0中的2B f d ±(d f 为中心频率，B 为带宽)，加密A 倍进行精细观察。
首先对长为AN 的)(t x 采样(采样频率为s f )得到的序列)1,...,2,1,0)(('-=AN n n x 进行复调制，即乘以复因子得到复数序列y(n)可选频带傅里叶变换细化分析(BSFA)的概念。
如果原始谱和细化谱用同一套FFT 部件完成，则它们的点数一样，因此，在被扩展的频段内原始谱的谱线数只有N ／D,而细化谱的谱线间距缩小了D 倍，故频率分辨率提高了D 倍．一般，只指定欲扩展频段的下限频率f1，而上界频率f2由细化倍频决定．其分析流程如图所示一般认为，ZOOM —FFT 主要适用于以下场合:(1)包含大量谐波的信号，例如齿轮箱故障诊断用的振动信号．(2)改进弱阻尼、密模度频响函数的分析结果，以便获得准确的谱峰及其对应的频率值。
移动通信频段划分
移动通信频段划分移动通信频段划分背景随着移动通信技术的不断发展，人们对于无线通信的需求越来越大。
为了满足用户对高速、高质量的移动通信服务的需求，各国通信管理机构开始对频谱资源进行规划和划分。
频段划分可以确保不同移动通信技术之间的互不干扰，提高无线网络的传输效率。
重要性移动通信频段划分的重要性体现在以下几个方面：1. 避免干扰：不同移动通信技术需要使用不同的频段，避免互相产生干扰是频段划分的核心目标。
只有避免频谱资源的冲突和重叠，才能确保通信网络的稳定性和可靠性。
2. 提高网络容量：通过合理的频段划分，可以提高移动通信网络的容量，满足用户对大带宽、高速率的需求。
不同频段可以用于不同场景和业务需求，最大限度地提高网络的吞吐量和覆盖范围。
3. 推动技术发展：频段划分也推动了移动通信技术的发展。
不同频段的划分需要相应的技术支持，频段划分要求不断提高通信技术的研发水平，推动技术的创新和进步。
当前频段划分情况当前，移动通信频段划分主要体现在各国的频率规划和分配中。
不同国家和地区根据自身需求和现有技术水平，对频谱资源进行划分并做出相应的规定。
以下是国际上常见的移动通信频段划分情况：1. LTE频段：LTE（Long Term Evolution）是一种高速无线通信技术，其频段划分采用了国际电信联盟（ITU）的标准。
LTE主要使用了频段1到频段41，其中频段1到频段13被用于FDD （Frequency Division Duplexing）方式的通信，而频段33到频段41则被用于TDD（Time Division Duplexing）方式的通信。
2. 5G频段：目前，随着5G技术的推出和商用化，对频段划分有了新的需求。
5G频段划分主要包括低频段、中频段和高频段。
低频段主要用于广覆盖和室内覆盖，中频段用于提供大容量的服务，而高频段则适用于提供超高速率和低时延的应用场景。
3. Wi-Fi频段：除了移动通信，无线局域网（Wi-Fi）也需要相应的频段划分。
基于FFT-FS频谱细化技术的船模耐波性试验测量信号分析方法研究
为了提 高频率 分辨率 ， 捉信号 更详 细和精 确 的频 幅特性 ， 捕 出现 了不少 的频谱 细 化方 法［ －， 复 ｚ ５如 ４ ３ 调制 Ｚ 丌’ Ｆ ， 相位 补偿 细化 ， Ｒ谱局 部表示 法 等 。复 调制 Ｚ Ｆ Ａ Ｆ Ｔ以及相 位补偿 细化 一定 程度 上能 提 在 高频 率分 辨率 ， 所 需 的数据 量 也成倍 地 增加 ， 于原始 数 据长 度恒 定 或 瞬变信 号 进行 细 化分 析 时 ， 但 对 上述方 法 显然 无 能为 力 ， 且 分 析前要 先 对信 号 进行 频移 和 低通 滤 波［ 这 不仅 增加 了信号 处 理 的难 并 ４ １ ，
董 文才 （９ ７ ） 男 ， 授 ， 士 生 导 师 。 １６一 ， 教 博
４８ ９
船舶力 学
第 １ 第 ５气 后形 成 的气层 对其 运动 响应 影 响 的试 验研 究 ） 中常常需 要捕 捉研 究 对象参 数 的细 微变化 对运 动响应 的影 响 ， 由于试 验测量 信 号 中存 在 很多 干扰 （ 但 如测 量设 备本 身 的高 频 电噪 声 、 器 调零误 差 带来 的低 频 趋势 项 、 车在 行进 时本 身 的抖 动 、 次试 验 间隔 时 间不 够而 残 留 的小 仪 拖 二 波 的干扰 等 ） 使得 所 研究 对 象参 数变 化对 运 动 响应 的影 响往 往 淹没 在这 些 干扰 因素 中 ， 识别 这 些 ， 要
ｔ ｍｐ ｏ ｅ ｔ ｅ ｕ ｎ ｙ ｒ ｓ ｌ ｔｏ ．Ｔｈ ａ ｃ ｌ ｔｏ ｆ ｃｅ ｙ ａ ｄ ａ ａｙ ｉ ｒ ｃ ｓｏ ｆＦＦ ＦＳ ｗｅ ｅ ｄｉ． ｏ ｉ ｒ ｖ ｈｅｆ ｑ ｅ ｃ ｅ ｏ ｕ ｉ ｎ ｒ ｅ ｃ ｌｕ ａｉ ｎ ｅ ｉｎｃ ｎ ｎ ｌ ｓｓ ｐ ｅ ｉｉ ｎ ｏ Ｔ— ｒ ｓ ｉ
关于频谱细化技术的分析与研究
为有效解决运算速率以及分析效率不高的问题，各种各样的频谱细化方法随之出现，其中较具典型性和代表性的有ZFFT （复调制快速傅里叶变换）、相位补偿细化等等。
这两种频谱细化方法如果想要进一步提升频率分辨率，就必须增加采样数据量，并且在瞬变信号的频谱分析中,这两种方法的适用性不强。
而一些现代频谱分析方法的提出，为这一问题的解决提供了条件，如AR 谱，其采用的谱图具有连续性的特征，基本上不会受到采样点数的影响，频率分辨率能够小到一定程度，从而使最终获得频率值的准确性更高。
2 频谱细化方法的步骤与原理2.1 复调制频谱细化（1）原理复调制频谱细化分析方法的基本原理如下：对时间上存在连续特性且不重叠的长度相同的分段信号采样序列进行快速傅里叶变换，由此可以获得粗快速傅氏变换谱；随后在分段当中，对感兴趣的粗频点构成的新序列进行再次的快速傅里叶变换处理，这样便可获得某个粗频点位置处的快速傅氏变换细节谱[1]。
（2）步骤该方法的细化分析步骤如下：①复调制。
这是ZFFT 中较为重要的一个步骤，具体是指移动频域坐标，即可向左，也可向右，通过坐标的左右移动可以使待观察的频段起点移至零频位置处。
随后利用A/D 转换的方法，对模拟信号进行处理，从而获得离散信号，同时对待观测的频带进行范围假设，并在该范围内对频带进行细化分析。
为避免抽样之后出现频谱混合或是重叠的现象，应当在抽样前，采取低通滤波的方式步骤，主要作用是解决频谱混合与重叠的问题，通过数字低通滤波能够将需要进行细化分析的频段信号有效滤出。
进行滤波处理时，要对细化倍数进行合理设定。
③抽样。
经过以上两个步骤之后，可使待分析的信号点数量逐步减少，此时可通过重新采样的方式，在保证采样点数相同的基础上对样本长度进行增大，提高频谱的分辨率。
由于重新采样后会使信号的虚实两个部分从原本组合在一起的形态变为分离形态，所以需要对信号进行N 点复快速傅氏变换，进而获得与点位相对应的谱线，此时分辨率能够得到提高。
几种频谱分析细化方法简介
高分辨率频谱分析算法实现【摘要】随着电子技术的迅速发展，信号处理已经深入到很多的工程领域，信号频域的特征越来越受到重视。
在信号通信、雷达对抗、音频分析、机械诊断等领域，频谱分析技术起到很大的作用。
基于数字信号处理（DSP）技术的频谱分析，如果采用传统的快速傅里叶（FFT）算法则只能比较粗略的计算频谱，且分辨率不高；但是采用频谱细化技术就能对频域信号中感兴趣的局部频段进行频谱分析，就能得到很高的分辨率。
常见的方法有基于复调制的ZoomFFT 法、Chirp-Z 变换、Yip-ZOOM 变换等，但是从分析精度、计算效率、分辨率、灵活性等方面来看，基于复调制的ZoomFFT 方法是一种行之有效的方法。
实验结果表明该方案具有分辨率高、速度快的特点,具有较高的工程应用价值。
【关键字】频谱分析;频谱细化;Z变换【Abstract】With the rapid development of electrical technology, signal processing has been widely used in many engineering fields and special attention has been paid to the characteristic of signal frequency. The spectrum analyzer technology takes a great part in the fields like signal communication, rador countermeasures, audio analysis, mechanism diagnose. Based on digital signal processing (DSP) technology, the spectrum analysis system, while the use of the fast Fu Liye traditional (FFT) algorithm can calculate the frequency spectrum is rough, and the resolution is not high; but using spectrum zoom technique can analyze the frequency spectrum of the local frequency segment interested in frequency domain signal, can get very high resolution.A common method of complex modulation ZoomFFT method, Chirp-Z transform, Yip-ZOOM transform based on, but from the analysis accuracy, computational efficiency, resolution, spirit Active perspective, Zoom-FFT method based on the polyphonic system is a kind of effective method. Simulation results show that this method is featured by high resolution and high speed, and has high application value. 【Key words】signal processing; spectrum analysis; spectrum zooming; Z-transformation目录1 绪论 (1)1.1 课题研究背景和意义 (1)1.2 国内外的各种研究现状 (1)2 信号的采集和处理 (3)2.1 总体方案 (3)2.2 FFT算法处理 (4)2.3 FFT算法分析 (5)2.3.1 频率分辨率 (6)2.3.2 能量泄露 (6)2.3.3 栅栏效应 (7)3 几种频谱细化分析方法的原理、特性 (8)3.1 Zoom-FFT算法 (8)3.2 CZT算法 (10)3.2.1 CZT算法的基本工作原理 (10)3.2.2 CZT的快速算法 (10)3.3 小波分析的细化原理 (12)4 Zoom-FFT算法的设计和实现 (13)5 关于Zoom-FFT的一些后续改进 (16)1 绪论1.1 课题研究背景和意义自然界的万物都有着自己的固有频率，只要抓住认识到这些频率，了解认知它们的频率，才可以掌握并加以控制。
5g低速率优化参数
5G低速率优化参数简介随着5G技术的不断发展，人们对于无线通信的需求也越来越高。
然而，在实际应用中，由于各种原因，5G网络的速率可能会下降。
为了提高用户体验和网络性能，需要对5G网络进行低速率优化。
本文将介绍5G低速率优化参数的相关内容。
低速率优化参数带宽分配在5G网络中，带宽是指可供给用户使用的无线资源。
带宽分配是指将可用的带宽资源按照一定规则分配给不同用户或业务。
在低速率情况下，合理分配带宽可以提高用户体验和网络性能。
频谱分配频谱是指无线电波传输中所使用的频段范围。
在低速率情况下，可以通过合理调整频谱分配来提高网络性能。
例如，可以增加低频段的使用比例，以提供更广阔的覆盖范围和更好的穿透能力。
用户优先级在低速率情况下，可以通过设置不同用户或业务的优先级来进行带宽分配。
例如，可以将紧急通信、视频传输等对实时性要求较高的业务设置为高优先级，以保证其带宽需求。
调制与编码调制与编码是指将数字信号转换为模拟信号，并进行传输的过程。
在低速率情况下，可以通过调整调制与编码参数来提高传输效率和网络性能。
调制方式调制方式是指将数字信号转换为模拟信号的方法。
在低速率情况下，可以选择更适合低速率环境的调制方式。
例如，可以选择更复杂但传输效率更高的调制方式。
纠错编码纠错编码是指在传输过程中添加冗余信息以提高数据可靠性和抗干扰能力的技术。
在低速率情况下，可以选择适合低速率环境的纠错编码方案。
例如，可以选择更适合低信噪比环境的纠错编码方案。
功控参数功控参数是指通过控制发射功率来实现无线资源管理和干扰控制的技术。
在低速率情况下，通过调整功控参数可以提高网络性能和资源利用率。
发射功率控制发射功率控制是指根据接收信号质量和距离等因素，动态调整发射功率的技术。
在低速率情况下，可以通过降低发射功率来减少干扰，提高网络性能。
功控区域划分功控区域划分是指将无线网络按照不同的区域划分，并为每个区域设置不同的功控参数。
在低速率情况下，可以根据不同区域的信道特性和用户密度等因素，合理划分功控区域，以提高网络性能和资源利用效率。
提高频谱利用率的好处
提高频谱利用率的好处
提高频谱利用率的好处主要包括以下几点：
1、增加信道带宽和数量：通过技术手段如载波聚合和使用毫米波频率，可以增加可用的信号带宽，从而提高频谱效率。
此外，MIMO技术的应用也能够通过网络内部的多径发射来增加信道数量。
2、支持超高速率传输：为了实现超高速率传输，6G网络需要大量频谱资源。
通过扩展高频段和提高现有频谱的利用效率，可以满足未来通信的需求。
4、提升网络容量和性能：5G技术通过使用64天线发射等大规模MIMO技术，相比4G有显著的频谱效率提升，理论上可达4G的3.68倍。
5、减少干扰，提高网络密度：通过干扰抑制和增加网络密度等措施，可以进一步提高频谱使用效率并减少频谱占用。
7、缓解频谱供需矛盾：通过精细化管理和频谱共享，可以实现高、中、低频段的频谱共享，从而提高频谱利用率，缓解频谱供需矛盾。
8、支持新技术新应用的发展：加强频谱资源统筹规划和优化布局，为新技术新应用提供足够的频谱资源，是夯实数字经济发展和国家公共安全的基础。
信号分析中的频率细化基本概念
研究数字频谱最有效方法通常是离散傅里叶变换。
频率分辨率是指对两个相邻谱峰进行区分的能力，表现形式为频谱中能够分辨的两个频率分量的最小间隔。
在信号处理中，人们为了把整个频率范围内的某段重点频区局部放大，获得比整个频率范围的频率分辨率更高的频率分辨率，从而观察频谱中的细微部分。
因此提出频谱细化这一课题。
考虑到数字信号分析中，虽然提高信号的采样频率可以改善信号分析的频率分辨率，但是提高信号的采样频率通常需要付出额外的硬件代价，往往受制于可实现性与成本问题而难以实现。
因此，就需要使用频谱细化技术在尽可能低的采样频率下提高数字信号分析的频率分辨率的措施。
频谱细化的基本思路是对信号频谱中的某一频段进行局部放大，也即在某一频率附近局部增加谱线密度，实现选带频段分析。
常见的经典方法有：复调制细化法、Chirp-Z变换、FFT+FT细化法、DFT补零法等很多方法。
复调制细化法：又称为选带频率细化选带频谱分析，是20世纪70年代发展起来的。
其传统的分析步骤为：移频（复调制）--低通滤波器--重抽样--FFT及谱分析--频率成分调整，因其物理概念非常明确，所以一直沿用至今。
FFT+FT细化法：该方法的原理本质是将连续傅里叶变换经过将积分化成求和、时域离散化和时域截断为有限长三个步骤变换得到时间离散、频率连续的特殊傅里叶变换形式。
FF T+FT连续细化分析傅里叶变换法先用FFT做全景谱，再对指定的一个频率区间进行细化计算：先确定频率分辨率，再确定计算频率序列，最后用FT连续谱分析方法进行实部和虚部计算，合成幅值谱和相位谱。
Chirp-Z变换：最早提出于1969年，CZT是一种在Z平面上沿着螺旋线轨道计算有限时宽的Z变换方法。
基本原理是在折叠频率范围内,任意选择起始频率和频率分辨率,在这有限带宽里对样本信号进行Z变换,这与频谱校正方法中的FFT + FT连续细化分析傅里叶变换法的基本原理是一样的。
频谱细化技术在生产实践和科学研究中获得了日益广泛的应用。
通信系统中的频谱分析与优化
通信系统中的频谱分析与优化随着无线通信技术的不断发展，人们对于通信质量和速度的要求也越来越高。
在通信系统中，频谱是实现无线通信的关键资源，频谱的合理分配和优化对于提高通信系统性能至关重要。
因此，频谱分析和优化成为了通信领域的重要研究方向之一。
本文将详细介绍通信系统中的频谱分析与优化的步骤和方法。
一、频谱分析的步骤1. 收集频谱数据：通过无线频谱传感器或者专业设备，收集目标频段的频谱数据。
这些数据将作为频谱分析的基础。
2. 数据预处理：对收集到的频谱数据进行预处理，包括数据清洗、噪声消除、数据压缩等。
预处理的目的是提高数据的质量和可用性。
3. 频谱分布分析：通过统计和分析，对预处理后的频谱数据进行分布分析。
可以获得频谱的使用情况、拥塞情况等重要信息。
4. 频谱利用率评估：根据频谱分布分析的结果，评估频谱的利用率。
可以确定频谱的使用效率，是否存在过度拥塞或者浪费的情况。
5. 频谱干扰分析：分析频谱中存在的干扰信号，并确定干扰源。
可以通过改进无线设备的技术或调整频率分配等方式，减少干扰对通信质量的影响。
二、频谱优化的方法1. 频谱分配策略优化：通过优化频谱分配策略，合理分配频谱资源。
可以根据不同应用场景和用户需求，采取静态分配或动态分配的方式，提高频谱利用效率。
2. 频谱共享技术优化：频谱是有限的资源，通过优化频谱共享技术，不同通信系统或服务之间可以共享频谱资源。
可以采用动态频谱访问技术，实现频谱资源的灵活分配和共享。
3. 频谱扩容技术优化：频谱扩容技术可以通过提高频谱利用效率，增加通信系统的容量。
可以采用调制解调、编码压缩等技术手段，提高频谱利用率，实现更高的数据传输速率。
4. 频谱感知技术优化：频谱感知技术可以对频谱使用情况进行实时监测，根据实际情况调整频谱分配策略。
可以通过认知无线电技术、自适应调制等手段，实现频谱的智能感知和优化。
三、频谱分析与优化的应用1. 移动通信系统优化：通过频谱分析和优化，可以优化移动通信系统的频谱分配策略，提高网络容量和覆盖范围。
无线通信技术的频谱分配和网络覆盖优化
无线通信技术的频谱分配和网络覆盖优化随着无线通信技术的不断发展和普及，频谱资源成为无线通信系统设计和优化中的重要考虑因素。
频谱的合理分配以及网络覆盖的优化是确保无线通信系统可靠性、容量和性能的关键因素。
本文将探讨频谱分配和网络覆盖优化的重要性、挑战以及相关的技术解决方案。
频谱是指在一定时间和一定空间范围内，用于传送无线电信号的某个频段。
随着无线通信设备的增多和用户对通信带宽的需求不断增加，频谱资源变得越来越紧张。
因此，如何合理分配和利用频谱资源成为无线通信系统设计的重要工作。
频谱分配的目标是平衡不同技术和服务的需求，以提供最佳的网络性能和用户体验。
在现代无线通信系统中，通常采用两种方式进行频谱分配：集中式和分布式。
集中式频谱分配由运营商或频谱管理机构来完成，他们根据不同网络服务的需求和频谱利用率等因素，制定相应的频谱分配政策。
而分布式频谱分配则主要通过动态频谱共享技术，使不同设备和用户能够在空闲的频谱资源上进行无线通信。
这种方式相对灵活，能够更好地适应无线通信系统的变化。
在进行频谱分配时，需要考虑到不同技术和服务的特点。
例如，在4G和5G网络中，由于数据传输速率较高，频谱分配需要更加细粒度化，以提供更高的容量和性能。
另外，频谱分配还需要考虑到不同地理区域的特点，以满足不同用户的需求。
因此，一些新的频谱分配算法和技术被引入，以更好地适应不同的应用场景。
网络覆盖优化是指在给定的频谱资源条件下，通过调整无线信号参数和网络拓扑结构，来提高无线通信系统的覆盖范围和质量。
网络覆盖优化的目标是提升通信质量、减少信号干扰和提高用户体验。
在现代无线通信系统中，为了提供更好的用户体验，通常采用以下几种网络覆盖优化的技术和方法。
首先，通过调整基站的布放位置和天线参数，来优化网络覆盖范围。
这涉及到基站选址、天线高度、天线方向等因素的选择和优化。
通过选择合适的基站位置和天线参数，可以提高无线信号的传输距离和质量，从而扩大网络的覆盖范围。
CZT和ZFFT频谱细化性能分析及FPGA实现
０ 引 言
在信号处理中，经常需要分析信号的频谱，传统的频谱分 析 方 法 一 般 采 用 快 速 傅 里 叶 变 换 （ｆａｓｔｆｏｕｒｉｅｒｔｒａｎｓｆｏｒｍ， ＦＦＴ） 算法，ＦＦＴ 算 法 得 到 的 是 整 个 采 样 频 率 上 的 粗 略 的 “全景频谱”，而在实际的应用中，往往只需要对感兴趣的 某 一 段频谱区间进行细微观察和分析，这就需要提高所选区间的频 率 分 辨 率［１］。
频率分辨率表示频谱中能够分辨的两个频率分量的最小间 隔［２］，用频率间 隔 △犳 来 表 示。 而 频 率 间 隔 等 于 采 用 频 率 犳狊 除以采样点数犖。为了提高频率分辨率，可以采用的方法：一 是降低采样频率，这会使频率分析范围缩小，并且采样频率还 受采样定律限制，不可能太小；二是增加分析的采样点数，这 意味着计算机的存储量和计算量大大增加，由于实际系统软 件、硬件方面的限制，这样做在工程实践中并不总是可能的。
对于长度为 犕 的有限长序列狓 （狀） 的 ＣＺＴ 是：
犡（狕狉）＝ 犆犣犜［狓（狀）］＝
犕－１
∑狓（狀）犃０－狀犲－犼θ０狀犠狀０狉犲－犼φ０狀狉
狀＝０
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
（１）
其中：θ０ 为初始幅角，φ０ 为 单 位 圆 等 间 隔 增 量。 当 犃０＝
犠０＝１时，即在单位圆上进行采样时，式 （２） 变为：
犕－１
· ２８８ ·
5g低频段
5g低频段5G低频段是指5G网络使用的频段范围在600MHz到3.3GHz之间的频段。
相对于高频段的毫米波频段，低频段的5G具有更好的传播性能和覆盖范围，因此被广泛应用于移动通信领域。
下面将分步骤阐述5G低频段的相关内容。
一、5G低频段的特性5G低频段具有以下几个特性：1.传输距离较远：因为低频波长比较长，所以传输的距离也相对较远。
2.具有更好的穿透性：由于低频信号的穿透性更强，所以在室内或者地下隧道等场景下，低频信号的覆盖范围更广。
3.带宽比较窄：相对于高频段的毫米波频段而言，低频段的5G带宽比较窄。
二、5G低频段的应用场景5G低频段可以应用于以下几个方面：1.提高室内网络覆盖范围：由于5G低频信号具有更好的穿透性，因此在室内场景下可以提供更好的网络覆盖范围，实现全面的室内覆盖。
2.增强城市宽带网络覆盖：使用5G低频段可以扩大城市宽带网络的覆盖范围，满足城市居民日益增长的网络需求。
3.应用于物联网场景：物联网涵盖了广泛的场景和应用，而低频段的5G可以更好地支持物联网场景下的通信需求。
三、5G低频段现状与未来发展目前，5G低频段已经在全球范围内开始商用。
在中国，三大运营商已经在5G低频段上开展了商业化的试点，推动了5G低频段的发展。
未来，随着5G网络建设的不断推进，5G低频段将会得到更广泛的应用，成为5G网络建设的重要一环。
总之，5G低频段具有优越的传播性能和覆盖范围，可以应用于室内网络覆盖、城市宽带网络覆盖、物联网场景等多个领域，是5G网络建设的重要一环。
未来，5G低频段将会得到更广泛的应用发展。
6g通信的频谱需求
6g通信的频谱需求
6G通信的频谱需求随着技术的发展和需求的变化而不断演化。
以下是一些可能的频谱需求示例：
1. 高频段频谱：6G通信有望在毫米波（mmWave）频段实现
更高的传输速率和容量。
因此，对毫米波频段（通常在30 GHz到300 GHz之间）的频谱需求可能会增加，以满足高速
数据传输的要求。
2. 中频段频谱：在6G通信中，中频段（例如3 GHz到30 GHz）可能仍然是主要的通信频段之一，用于提供广域覆盖和更稳定的连接质量。
3. 低频段频谱：由于低频段的传输距离较远，对于边缘区域和农村地区的覆盖尤为重要。
因此，6G通信可能仍然需要使用
低频段（例如300 MHz到3 GHz）频谱来提供普遍和可靠的
覆盖。
需要注意的是，随着时间的推移，通信技术和标准的发展，
6G通信的频谱需求可能还会出现其他变化和发展。
因此，确
切的频谱需求将取决于技术的发展和行业的演进。
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低频段内的频谱细化技术
摘要:在被动时延定位系统中,时延估计通常采用互相关函数进行计算,本文采用MCZT算法来计算相关系数,通过仿真结果证明这种方法可以精确计算相关函数的峰,与FFT算法相比,信号的时延估计精度显著提高。
关键词:时延估计相关系数MCZT
时延估计是被动定位的基础,其精度直接关系到定位的精度。
现有的时延估计办法通常采用互相关函数的方法。
互相关函数可以利用FFT进行计算,标准的FFT计算,具有计算速度快的特点。
但是,对于实数序列的FFT计算存在两个显著的缺陷,一是计算结果中,序列左半边代表信号的频谱,右半边是左半边的共轭对称,于是只有一半是有用信息。
第二个缺陷是,FFT计算出的信号的频谱相当于对频谱的离散抽样,其抽样间隔就像栅栏一样挡住了大部分谱信息,即栅栏效应。
为此我们可以采用频谱细化方法来解决这两个问题。
1 采用MCZT计算细化的频谱
MCZT的定义式为:
利用MCZT计算出的信号频谱,是从0开始到fmax=Nfs/N1Hz,即截取了一段低频谱,为了保证不影响相关精度,应该覆盖信号的主要频
率范围。
该方法适用于对低频信号分析。
2 MCZT算法计算机仿真
在被动时延定位系统在实际测量中,观测误差和接收信号模型是具有一定时空相关或异常特性的有色噪声。
下面主要对叠加色噪声的窄带信号进行时延估计。
假设窄带信号的中心频率为100Hz,采样率为40kHz,采样点数为8192点,叠加色噪声,理论时延值为1.5e-004S,进行10次仿真,图1为MCZT计算的相关系数图,图2为利用MCZT算法计算的时延估值。
3 结语
当输入信号频率较低时,采用MCZT算法对信号频谱进行细化,可以提高时延估计精度,适当的选择参数,可以提高计算速度,达到快速实时的要求。