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文檔簡介
1、自然界中的信號如地震信號、語音信號、生物醫(yī)學(xué)信號等均為非平穩(wěn)信號,為了解我們需要的相關(guān)信息,尋找一種能夠同時分析非平穩(wěn)信號的時間和頻率信息的工具至關(guān)重要。因此,近年來時頻分析方法的研究受到廣泛的關(guān)注。隨著技術(shù)的發(fā)展,單分量信號的時頻分析技術(shù)已經(jīng)比較成熟,其魏格納-維利分布(Wigner-ville Distribution,WVD)、Teager能量算子、參數(shù)化時頻分布等都能夠得到時頻集中度較高的分析結(jié)果。因此,本文研究的重點是多分量信
2、號的時頻分析。
現(xiàn)有的時頻分析方法神類繁多,相關(guān)算法的切入角度也不同,通過對現(xiàn)有主流算法的研究,本文根據(jù)算法中是否有參數(shù)的估計將現(xiàn)有的主流算法分為兩大類:參數(shù)化時頻分布和非參數(shù)化時頻分布。本文在充分研究各算法的優(yōu)缺點后,提出并實現(xiàn)三種效果較好的改進方案。
(1)對短時傅里葉變換(Short-time Fourier Transform,STFT)的解釋存在兩種觀點:變換的觀點和濾波的觀點。其中變換的觀點早已在學(xué)界廣為
3、熟知。而濾波觀點的STFT,頻率分辨率僅取決于選取的通道數(shù),時間分辨率甚至可以精確到信號的采樣間隔,并且濾波觀點的STFT對濾波器的沖激響應(yīng)長度沒有限制。通過研究濾波觀點的STFT,我們發(fā)現(xiàn)改變?yōu)V波器的沖激響應(yīng)長度會改變信號短時分布的時頻集中度。對于固定調(diào)頻參數(shù)的單個線性調(diào)頻(Linear FrequencyModulated,LFM)信號來說,濾波器沖激響應(yīng)長度越長,時頻分布的時頻集中度先變高后又降低。其次我們發(fā)現(xiàn)調(diào)頻參數(shù)越小,其最佳
4、的沖激響應(yīng)長度越長。因此,如果所研究的信號大概調(diào)頻范圍能夠事先獲知,我們就可以選取合適的沖激響應(yīng)長度,并且得到好的時頻分布。如果所研究的信號為多分量信號,可以將濾波觀點的STFT和WVD結(jié)合,經(jīng)過實驗驗證其效果優(yōu)于傳統(tǒng)STFT和WVD結(jié)合。
(2)參數(shù)化時頻分布主要是針對單分量LFM信號提出的,本文在研究單分量LFM信號的參數(shù)化時頻分布時發(fā)現(xiàn),如果估計的參數(shù)不合適,時頻集中度會很低。因此對于多分量LFM信號,在得到各分量的調(diào)頻
5、參數(shù)之后,本文提出時頻疊加的算法,有效提升了時頻集中度。
(3)參數(shù)化時頻分布在每一步迭代過程中的參數(shù)擬合,主要依據(jù)的是從時頻圖像中提取的嵴沿,即局部最大值。但是最大值的提取在信噪比較低的時候會出現(xiàn)較大的誤差,并且,如果研究的信號為多分量LFM信號,極大值的提取會更加困難,這也必然會導(dǎo)致參數(shù)化時頻分布的最后結(jié)果變得不理想。本文將圖像處理中常用的Hough變換替換之前算法中的嵴沿提取和擬合,以改善多分量調(diào)頻參數(shù)的估計的結(jié)果。Ho
6、ugh變換不僅在信噪比較低的時依然可以估計出比較準(zhǔn)確的參數(shù),并且對于多分量信號也可以同時得到多個估計參數(shù)。
(4)以上提出的兩種算法主要適用于多分量LFM信號,對于非LFM信號則不適用。本文將連通域的概念引入到區(qū)域劃分的過程以便準(zhǔn)確得到各分量的參數(shù)。但是通過實驗發(fā)現(xiàn),對于分量頻率軌跡有交叉的多分量信號,連通域的劃分必然會出現(xiàn)誤差,因此需要對交叉的區(qū)域單獨處理,而WVD正好可以解決這一問題。多分量信號的WVD存在嚴(yán)重的交叉項干擾
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