四川师范大学物理与电子工程学院2020级电子信息工程专业本科生李宇琪、汪琴，在赵仕良教授的指导下，在SCI二区TOP期刊《Measurement》上发表了题目为“Intelligent measurement of fundamental frequency of complex periodic signals based on maximum periodicity” 的学术论文。该论文以四川师范大学为第一单位，赵仕良教授为通讯作者，本科生李宇琪为第一作者，本科生汪琴为第二作者，研究生黎帅为第三作者，本科生张思宇为第四作者，研究生牟佳成为第五作者。《Measurement》目前影响因子为5.2。
        基于常规等精度测频从理论上建立了复杂周期信号的基波频率的测量公式，并基于FPGA数字采样的硬件电路和最大周期度的软件算法设计了测频硬件系统。算法中用相对误差加权形式的曼哈顿距离定义的周期度来描述待测信号类似周期信号的程度，并在嵌入式系统中采用可变滑动窗口对数字采样的数据进行分割。根据最大周期度和周期信号有相同的周期特性，捕捉首次出现最大周期度时可变滑动窗口的长度实现任意信号基波频率的智能测量，并根据最大周期度的值对信号类型进行智能归类。
       多种研究对象的测试数据表明，文中提出的基于最大周期度的测频方法解决了现有过零比较法和峰值法无法测量复杂周期信号基频、以及FFT研究该类问题因频谱泄露而测量不准的缺点。将文中的智能测频方法应用于现有示波器、心率仪等其他测频的仪器仪表中，可以将现有自动测频升级为智能测频。文中提出的智能测频系统和滤波器有效结合，可以提高工程中受噪和偏斜分布影响的研究对象的基波频率智能测量的准确度。也可将该方法用于机械、建筑等行业复杂周期震荡信号的故障检测、分析，以及医疗设备质量监测等领域。

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.measurement.2024.116467