激光多普勒测速信号处理：噪声抑制与频率细化分析

"该文主要探讨了激光多普勒测速技术在信号处理中的应用研究，针对多普勒信号的噪声干扰大、频率变化范围广和信号不连续等问题，提出并实现了一系列创新的信号处理方法。" 激光多普勒测速（Laser Doppler Velocimetry, LDV）是一种非接触式的测量技术，因其线性特性、高分辨率和快速动态响应而在科研和工业领域得到广泛应用。然而，多普勒信号的特性使得它容易受到噪声干扰，频率变化范围大且信号可能不连续，这直接影响了LDV系统的性能和测量精度。 为了改善这一情况，作者在论文中引入了自适应滤波算法来降低噪声干扰。具体来说，基于最小均方（Least Mean Squares, LMS）算法，提出了一种新的交错步长LMS算法。这种算法通过动态调整步长因子，兼顾测量噪声方差和误差信号的变化，同时保持较低的计算量，从而提高了算法的收敛性能和滤波效果。 针对激光多普勒信号的密集型频谱特性，论文还研究了一种自适应重采样算法。该算法能够根据频带带宽自动选择细化倍数，改进了传统的复调制Zero-Order Hold (ZOH) FFT算法。通过对感兴趣的任意频带进行自适应细化，再通过频谱校正算法，可以更准确地接近真实频率，提高了频率分辨率，实现了快速细化分析，解决了传统方法计算速度慢的问题。 通过仿真试验，这些算法成功地精确测量了多普勒频率，证明了它们在提高测量效率和鲁棒性方面的优势。关键词包括激光多普勒测速、信号处理、变步长LMS算法以及复调制ZOH FFT算法。 这篇由硕士研究生毕鲲在耿涛副教授指导下完成的工学硕士论文，不仅深入研究了激光多普勒测速技术的信号处理挑战，还提出了实用的解决方案，对于提升LDV系统的性能具有重要意义。