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一种典型舰船辐射噪声模拟新算法舰船辐射噪声是指由舰船的机械和电子设备所产生的噪声辐射，对乘员和周围环境产生不利影响。
在海军作战和训练中，需要对舰船的辐射噪声进行精准的模拟和预测，以保障作战场合中的战术效能和战斗力。
传统的辐射噪声模拟算法存在精度低、计算量大的问题。
为解决这些问题，一种新的典型舰船辐射噪声模拟算法被提出，并获得了广泛的应用。
该算法基于波场分解理论，将辐射源和周围环境的声压场分解为若干个频率相同、方向不同的波矢。
然后通过波矢相加原理，将波矢进行相加和相消，得到舰船在不同方向的声压场分布。
该算法考虑了辐射源的复杂性和多点声源的耦合效应，可以更准确地模拟舰船辐射噪声的空间分布和频谱特性。
该算法在辐射源建模和环境建模上有所改进。
辐射源建模中采用了基于声辐射追踪理论的空间建模方法，能够更加精确地描述舰船不同区域的辐射源。
而环境建模中，则采用了局部非均匀网格技术，可以减小计算范围，提高模拟效率。
该算法还考虑到了海洋环境的复杂性和时变性。
将海洋中的声速梯度和海底地形等因素考虑进去，能够更好地模拟舰船辐射噪声在不同深度和距离的衰减规律和谐波特性。
同时，该算法还具备多频段特性，使得可以根据实际情况选择适当的频率段进行模拟。
该算法在实际的舰船辐射噪声模拟中，表现出了较高的精度和计算效率。
通过与实际测试数据进行比较，该算法的模拟结果与测试数据相符合，证明了该算法的可靠性和准确性。
该算法在海军舰船设计、订单验收和作战训练等方面都有很好的应用前景。
总之，典型舰船辐射噪声模拟算法是一种新的辐射噪声预测方法，具有高精度、计算量小和时变性等优点。
该算法对于改善舰船的噪声控制和海军的作战效能有重要的意义。
相关数据是指具有相互关联关系的数据，常见于统计和数据分析领域。
下面我们以航空公司乘客数量和机票价格为例，对相关数据进行分析。
首先，我们需要收集一定时间范围内航空公司的乘客数量和机票价格数据，然后通过相关性分析（如皮尔逊相关系数）来计算两个数据集之间的相关程度。
【装备】说说舰船辐射噪声源及其一...大概很多人都不了解舰船的辐射噪声是什么原因造成的，但是舰船的噪声水平是舰船特别重要的指标，就行人们生活中的汽车噪声水平一样，大量舰船辐射噪声资料表明，舰船辐射噪声源分为三大类：机械噪声、螺旋桨噪声和水动力噪声，机械噪声：主机（柴油机、主电动机、减速器）辅机（发电机、泵、空调设备）螺旋桨噪声：螺旋桨上或其附近的空化螺旋桨引起的舰壳共振水动力噪声：水流辐射噪声空腔、板和附件的共振在支柱和附件上的空化机械噪声机械噪声指的是航行或作业舰船上的各种机械的振动，通过船体向水中辐射而形成的噪声。
根据舰上各种机械产生噪声的机理，又可将机械噪声分为五类，如不平衡的旋转部件，重复的不连续性，如齿轮、电枢槽、涡轮机叶片等工作时产生的噪声。
由于各机械结构的运动形式不同，它们产生的水下辐射噪声的机理和性质也就不同，一般说来机械噪声是舰船辐射噪声低频段的主要成分。
螺旋桨噪声螺旋桨也是机械，但产生噪声的机理和所产生噪声的频段不同于上述的机械噪声，所以将螺旋桨噪声单独列出，螺旋桨噪声是由旋转着的螺旋桨叶片与流体相互作用所产生的噪声，它由螺旋桨空化噪声、唱音和螺旋桨叶片速率谱噪声组成，这三种噪声产生的机理不同，其特性也不同。
空化噪声螺旋桨在水中旋转时，当转速达到一定值时，叶片末端和表面会产生负压区，当负压达到足够高时，就会产生气泡，这种现象称之为空化，空化产生的气泡破裂时会发出尖的声脉冲，大量气泡破裂产生的噪声是一种很响的咝咝声，即所谓的空化噪声。
这种噪声往往是舰船辐射噪声高频段的主要成分。
空化现象只在舰船达到一定航速时才会产生，此时，船的高频辐射噪声突然增大，这个航速称为舰船临界航速，二战时期，研究人员曾对航行在潜望镜深度的潜艇进行过测量，根据大量研究数据得出了螺旋桨空化噪声与航速间的关系，临界航速在3~5节之间。
航速低于临界航速时，此时基本不会出现空化现象，因此空化噪声级很低，一旦航速大于临界航速，空化就骤然发生，所以空化噪声就急剧增大，增值可达20~50dB，当航速继续增加时，由于空化已经很充分，基本达到了饱和，所以空化噪声渐趋平稳。
浅析现代潜艇最关键、最致命的技术：降噪现代潜艇最关键、最致命的技术是什么？答案肯定是众口一词：降噪。
本文讲究相关问题做一个简单的介绍。
潜艇的噪声可以分为三类1. 辐射噪声它是指辐射到艇外水中的噪声，这是最重要的，关系到潜艇的隐蔽性问题。
对于核潜艇来说，公认的最大辐射噪声源是三个：螺旋桨、核反应堆主循环泵和主机减速齿轮箱，当低速航行时，最大噪声源是主泵或齿轮箱，当高速航行时，最大噪声源就变为螺旋桨了。
2. 舱室空气噪声指潜艇里的各种声源辐射到舱室空气中的噪声，主要对艇内人员身体产生危害，以机械运转声为主，人在艇内能感受到的最大噪声源一般是柴油机（各种潜艇）、减速齿轮箱（核潜艇)发出的声音。
3. 自噪声指对本艇水声观通器材的工作产生干扰的噪声。
它是由潜艇自身的动力装置和船体运动等所引起的水噪声。
不同型号的潜艇自噪声源也不一样，但一般来讲，艇的首部自噪声最低，越往后越高，因为越靠近螺旋桨，所以从干扰声纳工作的角度来说，最大噪声源来自螺旋桨。
所以声纳装置一般尽量装在前部。
（对泵喷水推进的潜艇，原来螺旋桨的噪声矛盾不太突出了，最大噪声源有时在指挥台后部，可能是甲板上凸起的围壳产生的湍流所致，因此很多潜艇的指挥台围壳做成低矮圆滑的形状，俗称飞机舱盖形）。
噪声来源及其控制方法这个世界上有能力造出核动力潜艇得也就5家，所以核动力潜艇可不普通。
至于噪声问题，那是潜艇最重要的生存和作战工具，噪声的具体数值绝对是最高机密。
不过可以给一些参考，美国的上一代核潜艇洛杉矶级的噪声大概在110-120分贝，当然这是平均值，不同的运行状态下，潜艇的噪声会有很大差异。
潜艇噪声主要来自于机械噪声、螺旋桨噪声和水动力噪声。
这些噪声在潜艇的不同航速下，对潜艇的辐射总噪声有不同的影响。
潜艇在电力推进工况下，低速时噪声主要来自机械噪声，而中高速时螺旋桨噪声是主要噪声源。
1. 机械噪声机械噪声是由于潜艇内主、辅机和轴系的运转，以及与其相连的基座、管路和艇体结构的振动而引起的。
船舶辐射噪声及其控制方法一、船舶辐射噪声的基本原理船舶辐射噪声是指船舶在水中辐射的噪声，主要包括机械噪声、螺旋桨噪声和水动力噪声等。
其中，机械噪声是船舶辐射噪声的主要组成部分，它是由船舶机械部件的振动和摩擦所产生的。
螺旋桨噪声则是由螺旋桨的振动和摩擦所产生的，水动力噪声则是由船舶在水中运动所产生的噪声。
二、船舶辐射噪声的控制方法1. 船舶辐射噪声的隔声处理船舶辐射噪声的隔声处理是指利用隔声材料对船舶进行隔音处理，以减少船舶辐射噪声对周围环境的影响。
常用的隔声材料包括岩棉、矿渣棉、泡沫塑料等。
2. 船舶辐射噪声的吸声处理船舶辐射噪声的吸声处理是指利用吸声材料对船舶进行吸声处理，以减少船舶辐射噪声的传播。
常用的吸声材料包括玻璃棉、岩棉、聚乙烯等。
3. 船舶辐射噪声的抑制船舶辐射噪声的抑制是指利用抑制材料对船舶进行降噪处理，以减少船舶辐射噪声对周围环境的影响。
常用的抑制材料包括橡胶、塑料等。
4. 船舶辐射噪声的降噪处理船舶辐射噪声的降噪处理是指利用降噪设备对船舶进行降噪处理，以减少船舶辐射噪声对周围环境的影响。
常用的降噪设备包括隔音罩、隔音室等。
三、船舶辐射噪声的计算方法1. 船舶辐射噪声的声源级计算船舶辐射噪声的声源级计算是指利用声学原理对船舶辐射噪声的声源强度进行计算。
通常采用的方法是隔声量计算法和吸声量计算法。
2. 船舶辐射噪声的传播距离计算船舶辐射噪声的传播距离计算是指利用声学原理对船舶辐射噪声的传播距离进行计算。
通常采用的方法是隔声量计算法和吸声量计算法。
3. 船舶辐射噪声的环境噪声级计算船舶辐射噪声的环境噪声级计算是指利用声学原理对船舶辐射噪声的环境噪声级进行计算。
通常采用的方法是隔声量计算法和吸声量计算法。
船舶的噪声与振动控制纪瑞摘要：近年来，我国各行业发展如火如荼，国家呈现一片蒸蒸日上、欣欣向荣的景象，船舶行业也取得了很大的发展。
船舶运行期间，需要借助于螺旋桨、主机、推进系统等动力机械与风机、泵等辅助机械装置才可产生运行动力正常行驶，但是这些机械工作时发出的噪声及振动较大，船体长时间受到这些装置工作的影响，有着较高的风险发生船体结构破坏问题，而且船员在此种工作环境下工作容易出现身体健康问题，所以船舶噪声和振动控制处理非常重要，要求研究人员可以对船舶发出的噪声与振动进行研究，找出有效控制的办法，指导船舶设计人员可以在后续的设计工作中利用控制噪声与振动元件，合理设计船舶结构，从而确保设计出的船舶有着较长的使用寿命，船员可安全的在船舶上开展各项海上生产及作业工作。
关键词：船舶；噪声与振动；控制措施引言随着工业水平不断提高，船舶等运输工具在外形方面逐渐向大型化发展。
船舶设备运行时间过长导致零部件松散、管路破裂等问题，使船体及内部结构的振动噪声问题也日益严峻。
如何有效保障大型船舶设备安全运行，有效控制船舶振动噪声成为当前研究的重点课题。
1振动源与噪声源分析船舶结构中的主机、柴油机、主推进及主螺旋桨等装置是造成船舶振动源（噪声源）的主要因素，分析多因素与振动源（噪声源）之间的相关性，发现柴油机、螺旋桨装置为重要的影响因素，其中柴油机运转期间可以为船舶提供运行动力，会产生修复力矩、惯性力等振动（噪声）干扰力，而螺旋桨则可以在工作中产生轴承力、叶频干扰力等影响振动振幅大小的激振力。
分析船舶发出的噪声可知主要包括三类：空气动力、电磁、机械噪声，划分依据为发出噪声的声源，还可以依照船舶上噪声发出的具体位置，将噪声划分为船体振动、结构激振、螺旋桨噪声等多类。
研究船舶振动源、噪声源期间，需要对船舶作以局部结构模态分析，从而可让研究人员充分掌握船舶结构阻尼、振型及频率等参数，进而依据参数明确船舶出现振动及噪声期间，是否同时出现谐振现象，并且通过参数还可以对船舶频率、振型的正确性进行测试，从而可结合多项分析结果来预测船舶振动源位置。
基于舰船辐射噪声的舰船目标定位技术1 引言舰船水噪声分为舰船辐射噪声和舰船自噪声两种，舰船辐射噪声与有舰船上机械运转和舰船运动产生并辐射到水中的噪声，它是由离开舰船一定距离的水听器接收到的舰船噪声。
航行中的舰船产生的辐射噪声主要有三大类：(1)由主机、辅机、空调设备等产生的机械噪声；(2)由螺旋桨转动导致的空化、旋转声及“唱音”构成的螺旋桨噪声；(3)由水流辐射、附件共振等产生的水动力噪声。
舰船辐射噪声是对方声探测系统的信息源，它会把自己的存在暴露给对方，是破坏舰艇隐身性能的主要因素。
如何利用这个信息对舰船目标进行“隐蔽式”的定位，乃至引导对其的攻击，这已成为一个热点研究问题。
在实际中遇到的海洋环境造成以及多种人为噪声均不是高斯分布，这类噪声的共同特点是噪声的某些瞬间幅度远远高出其均值，具有非常显著的脉冲特性，且其统计密度函数具有较厚的拖尾，为分数低阶α稳定分布过程这类信号也称为分数低阶矩信号。
在这种噪声背景下，用常用的信号处理方法可能会带来许多问题。
如何通过测量舰船辐射噪声来完成对舰船目标的定位，就需要寻找一种全新的信号处理方式。
本文提出基于盲源分离的的多步定位方法，这种方法通过盲源分离的引入，可以降低分数低阶矩信号的影响，然后通过时差估计，最后完成对目标位置的估计。
本文结构安排如下：第2部分对本文采用的声测阵列一五元十字阵结构和声源定位相关问题进行描述和分析，提出问题；第3部分对基于盲源分离的时差估计和定位算法进行深入分析；第4部分对本文所采用算法应用进行实验分析；最后就是对本文进行归纳总结。
2 问题描述假设水下声信道是理想无畸变的信道，忽略点噪声源在传播过程中的损耗。
假设由m个相同的水听器任意分布在同一面组成传感器阵列，接收位于阵列远场中的n个点目标发射的信号波前，目标源和基阵位于同一平面。
假设传播介质是均匀且各向同性的，远场信号波前到达基阵时可假设为平面波。
2．1 α稳定分布噪声α稳定分布为具有更尖峰或偶然脉冲类信号和噪声提供了非常有用的理论工具，它是广义上的高斯分布，即高斯分布是它的一个特例。
一种舰船辐射噪声信号的去噪特征提取方法说实话舰船辐射噪声信号的去噪特征提取方法这事，我一开始也是瞎摸索。
我试过好多传统的去噪方法呢。
比如说最基本的滤波，我当时就想这噪声不就和过滤杂质一样，用个滤波器把那些杂乱的波给过滤掉就好了吧。
结果发现可没这么简单。
简单的滤波虽然能去掉一部分噪声，但也把一些有用信号给削弱了，就像淘米的时候不小心把好米都冲走了一些，这可不成。
后来我又想，能不能根据噪声和信号的频率差异来处理呢。
因为我觉得噪声的频率可能和信号的频率有明显的区别，就像白噪音那种，叽里呱啦的，和真正有规律的舰船信号不一样。
于是我就开始研究频域分析的方法，这个过程那叫一个头疼啊。
我要先把时域的信号转换到频域，就像把一堆形状各异的积木按照颜色重新分类一样，我得用那个傅里叶变换，这可是个关键步骤。
刚开始学这个傅里叶变换的时候，我看那些公式头都大了，但是没办法啊，硬着头皮一点点搞懂。
转换到频域之后呢，我就想找到那些噪声的频率成分，把它们清除掉，再转换回时域。
可是这时候问题又来了，就算我在频域把觉得是噪声的部分去掉了，转换回时域的时候，信号变得怪怪的，就像拼图拼错了几块一样。
后来我才意识到光看频率不行，还得考虑信号的能量分布之类的东西。
我就开始研究像小波变换这样能同时在时域和频域分析信号的方法。
它就像一个多面手，可以对信号进行更细致的分解和处理。
比如说，它可以把信号分解成不同尺度的小波分量，就像把一个大蛋糕切成不同大小的块。
一些小波分量可能主要是噪声，一些可能主要是信号，我就试着把那些噪声为主的小波分量去掉，然后重构信号。
这个过程又涉及到很多参数的选择，哪个尺度合适，阈值怎么设都是问题。
我试了一次又一次，每个参数都在一定范围内微调，就像调收音机的频道一样，一点点找到听起来最清晰的那个点。
虽然现在也不敢说我的方法就是完美的，但总算是有点成果了。
我感觉这个领域还有很多地方可以探索，比如说怎么更智能地确定那些参数，也许用深度学习之类的方法会更好，不过这就是我之后要折腾的方向了。
舰船辐射噪声舰船辐射噪声包括：机械噪声、螺旋桨噪声以及水动力噪声。
其中螺旋桨辐射噪声对目标识别具有重要意义。
螺旋桨辐射噪声分为：空化噪声、螺旋桨叶片振动时产生的“唱音”。
“唱音”：由螺旋桨叶片排挤、切割水流引起的螺旋桨局部共振，是一种线谱噪声，设计好的螺旋桨可避免“唱音”。
空化噪声：空化的出现与深度以及螺旋桨的转速有关，空化噪声随深度的增加而降低，随螺旋桨转速的增加而增加。
由两部分构成：一、由紧靠桨叶区域的大量瞬态空泡的崩溃和反弹产生，其频谱是连续的；二、由螺旋桨附近区域中大量稳定空泡的周期性受迫振动产生，其频谱是离散的线谱。
高频时线谱成分趋于零，低频时线谱成分大于相应的连续谱；高频段连续谱随频率的平方下降，低频段连续谱随频率的平方而上升，在某一较低频率处出现谱峰。
螺旋桨空化噪声会产生幅度调制，通过解调处理的调制谱中存在许多离散线谱，位置对应着螺旋桨的轴频（基频）、叶频（轴频与叶片数的乘积）以及其谐波，利用这些离散线谱可估计螺旋桨的轴频和叶片数。
目标的螺旋桨不同则其对应的轴频也不相同，提取轴频可以为被动声纳目标检测和分类识别提供有力工作。
舰艇辐射噪声的宽带分量中有明显的振幅调制，通过解调可以得到低频线谱。
典型的辐射噪声谱形状如图所示。
图辐射噪声谱示意图舰艇辐射噪声的平均功率谱中既有连续宽带谱，又有离散频率的线谱。
这两种成份产生的机理不同，与深度的关系也不同。
舰艇噪声的宽带连续噪声谱分量主要是由螺旋桨空化噪声和机械噪声两部分构成。
螺旋桨噪声是由于螺旋桨旋转产生空化造成的，反映在舰艇噪声宽带连续谱的高频段。
螺旋桨空化噪声的功率谱在高频以6分贝/倍频程斜率下降，在低频功率谱曲线有正斜率，因此存在一个峰值。
对于舰船、潜艇这个峰值在100~1000Hz范围内。
以潜艇为例，这个峰值的位置随航速增加和深度减小而向低频方向栘动。
实际测量舰艇辐射噪声的连续宽带谱中有时不存在峰值，这是因为在低频端还有其它噪声源产生的噪声，如机械振动产生的噪声等。
宽带谱中低频段主要的噪声是机械噪声。
舰船辐射噪声中的线谱分量主要集中在1000Hz以下的低频段。
产生线谱的噪声源有三类：往复运动的机械噪声、螺旋桨叶片共振线谱和叶片速率线谱、水动力引起的共振线谱。
螺旋桨叶片被海流激励发生共振可以产生很强的线谱噪声。
螺旋桨产生的线谱噪声，其频谱是与叶片数及其转速有关的“叶片速率谱”可表示为：=⋅⋅（1）f m n s上式中，m为谐波次数，n为螺旋桨叶片数，s为螺旋桨转速。
这种叶片速率线谱在1~100Hz 频带内是潜艇辐射噪声的主要成份。
从式中可知，各线谱存在着谐波关系，轴频为各谐波的最大公约数，这种特性常被声纳系统用作识别目标和估计速度的根据。
对于一定深度和航速，潜艇噪声存在一个临界频率，低于此频率主要是机械噪声和螺旋桨噪声线谱，高于此频率主要是空化产生的宽带连续谱。
一般临界频率在100~1000Hz 范围的。
测量表明，对低速舰船，线谱强度可高于附近连续谱10~25分贝，其稳定度可达10分钟以上。
这是被动声纳窄带检测的物理基础。
舰船辐射噪声的线谱主要是螺旋桨的轴频及其谐波成分。
舰船辐射噪声信号生成DEMON 谱分析DEMON （Detection of Envelope Modulation on noise ）分析DEMON 谱的目的：获得螺旋桨空化噪声的调制线谱，进而确定螺旋桨的转速和叶片数目等物理特征。
DEMON 特征提取最关心的是：轴频和叶频。
DEMON 谱分析的重要步骤：一是对舰船辐射噪声信号进行解调；二是对解调后的信号进行谱分析，从而获得有用的目标识别特征。
线谱主要是螺旋桨的轴频及其谐波频率成分。
图 舰船噪声信号DEMON 分析处理框图仿真：调制频率为（1）式中螺旋桨转动的轴频和叶频，载频为宽带噪声。
1、舰船的噪声信号，主要是线谱以及谐波分量（包络），一般为10-100Hz 的谐波簇。
2、载波信号仿真，主要是带限信号，宽带高斯白噪声信号通过一个带通滤波器。
3、将两者相乘，得到带通滤波器以后的信号，这时线谱以及其谐波分量作为包络调制到载波上。
4、经过低通滤波器（截止频率为两倍的包络宽度）将包络滤出来，获得调制信号成分。
5、进行谱分析。
DEMON 特征信噪比DEMON 谱分析的目的是获得螺旋桨空化噪声的调制线谱，进而确定螺旋桨的转速和叶片数目等物理特征。
鉴于在DEMON 特征提取中最为关心的是轴频和叶频，故明确定义DEMON 轴频信噪比和叶频信噪比。
考虑DEMON 的平均噪声功率，因为线谱检测是在起伏的DEMON 连续背景中进行，这种起伏实际上就是检测时的干扰噪声。
在计算噪声功率之前，需对DEMON 谱波形做一定处理，首先是零均值处理，假定DEMON 谱数据为()1,1,0-=N i i X ，其均值如下：()()∑+-==Li li k k X L i X 21 令()()()i X i X i Y -=，为更好的反映噪声功率，为此把序列中大于()i Y 均值一定范围内的值认为是线谱，不计入噪声功率，而把考虑滤除这种线谱的DEMON 谱作为实际的噪声功率，记为noise P ， ()()[]()()()()()()()()⎩⎨⎧>=≤=-=∑-=i Y M i Y if i Y M i Y i Y M i Y if i Y i Y i Y i Y N P N i noise 1021其中()i Y 为()i Y 的平均值，M 为常数。
轴频信噪比定义为：noiseshaft shaft DEMON P S N S =-|； 叶频信噪比定义为：noiseblade blade DEMON P S N S =-|； 其中shaft S blade S 分别表示轴频线谱，叶频线谱的功率。
经典舰船噪声信号解调方法对于舰船辐射噪声来说，调制包络是调制在宽带噪声上，对于这种信号的解调常用的方法是：绝对值低通解调与平方低通解调。
绝对值低通解调就是对宽带噪声信号先做取绝对值非线性运算后通过低通滤波器获得调制信号成分。
平方低通解调就是对宽带噪声信号先做平方运算后通过低通滤波器获得调制信号成分。
图 绝对值低通解调处理框图图 平方低通解调处理框图虽然两种方法在部分样本上表现出不同的特性，但是对于极大多数样本来说，两种方法没有显著差别。
从理论分析上说，平方低通解调方法有比绝对值低通更好的解调效果，其产生的二次谐波能够增强DEMON 信噪比，能获得更显著的线谱特征，即有利于DEMON 谱图上的线谱检测，但从大量的实验结果看，并不是非常明显，且给线谱带来一定程度上的失真。
某种程度上来说，绝对值低通解调是两种方法中优先考虑的一种方法，绝对值低通解调在工程上比较常用。
舰船噪声信号解调信号分析方法（谱分析）参数模型谱分析方法采用参数模型方法作谱分析的精度主要取决于：（1）参数模型的结构（2）估计的精度（3）用估计得到的参数构成谱估计的方法及相应采用的技术。
由wold 分解定理，任何有限方差的ARMA 或MA 过程均可用无限阶的AR 模型表达，在通常情况下，舰船辐射噪声信号可以用一AR 过程描述。
由于使用AR 参数描述噪声信号相当于消除了时间窗造成的有限数据对FFT 分析的影响，因此AR 模型谱分析具有比加窗经典谱估计更高的分辨率。
利用AR 模型进行功率谱估计，必须先得到AR 模型的参数p a a a ,,21以及白噪声序列的方差/功率谱密度2σ可以采用Levinson-Durbin 递推算法、Burg 算法等，利用()2121ˆ∑=-+=p k kj k e a S ωσω求解AR 模型的功率谱估计。
虽然对于一定的DEMON 特征信噪比的信号，AR 模型方法能够获得较好的分析结果，能够提高线谱的强度，从而俄日自动线谱检测提供有利条件，但是对于DEMON 特征信噪比较低的信号也无法获得满意的谱估计结果，通常情况下用周期图法无法获得的线谱也不能用AR 模型的方法获得。
自适应线谱增强器自适应线谱增强器（Adaptive Line Enhancer , ALE ）是一种在实际中得到广泛应用的自适应滤波技术，其主要作用是在加性宽带噪声背景中对窄带信号进行检测和估计，是自适应信号处理技术的一种典型应用。
自适应滤波具有维纳滤波和卡尔曼滤波的最佳滤波性能，但只需要很少的或者根本不需要任何关于信号与噪声的统计特性先验知识，它通过自学习来适应外界随机环境，因而自适应滤波器不仅可以处理确定性信号，也可以处理平稳的或非平稳的随机过程。
自适应线谱增强器(Adaptive Line Enhancer , ALE)是目前得到广泛应用的一种自适应滤波器，从频域上讲它是一种中心频率可以自动调整的窄带滤波器。
在许多情况下，输入信号为同时包含周期分量和宽带分量的混合信号，但是我们只对其中的周期分量感兴趣，而其频率往往又是未知的，此时我们就可以利用ALE 在没有独立参考信号的条件下对周期信号进行提取，从而得到周期信号的估计波形，进而进行其他处理。
自适应线谱增强器不仅是在低信噪比的带限白噪声中检测未知频率CW 信号的有力工具，而且在输入信噪比较高时它还可以提高信号参数的估计精度。
它对测频精度的影响主要表现在两个方面：第一，输入信号通过自适应线谱增强器后信噪比得到了提高；第二，自适应线谱增强器能够很好地从噪声中恢复信号波形，因此，自适应线谱增强器可以提高测频精度。
自适应线谱增强技术通常用于检测宽带噪声中的未知频率正弦信号，达到消除或者降低噪声，增强线谱检测能力的作用。
DEMON 谱分析本质上就是在宽带噪声中检测螺旋桨轴频线谱和其谐波线谱，可以使用自适应线谱增强技术提高线谱的检测能力。
自适应线谱增强器的基本原理，简单地说，就是先将混合信号进行延迟，使宽带信号去相关，而周期信号不去相关，滤波器就能够自适应地与相关的周期信号进行匹配，这样就可以把宽带信号和周期信号分离开来，从而得到周期信号和宽带信号各自的估计波形。
图4.5为基于最小均方误差(LMS)算法的自适应线谱增强器(ALE)原理框图。
()k e ()k y ()()()k n k s k x +=图4.5 自适应线谱增强器(ALE)原理图 在图4.5中，可以看到ALE 的核心部分是一个由线性组合滤波器构成的自适应抵消器。
k w 1、k w 2、k w 3…Nk w 为自适应抵消器的权系数；输入信号()k x 同时包含带宽为B 的带限噪声和脉宽为，从而使得两个()k n 得为了在各种性能要求之间取得平衡，在自适应线谱增强器中一般采用最小均方误差(LMS)算法，其迭代计算公式如下：()()()∑=+-∆-=Nn n n k x k w k y 11 (4-2)()()()k y k d k e -= (4-3)()()()()11+-∆-+=+n k x k e k w k w n n μ (4-4)自适应线谱增强器的性能主要由自适应线性组合滤波器的阶数和自适应算法中的自适应迭代计算步长决定，在输入信号背景噪声功率归一化的条件下，可以通过调整这两个参数获得尽可能满意的滤波性能。
