時頻
- 一種基于SPWVD-WVD的高質量時頻分析方法及ISAR成像應用*
20)0 引 言時頻分析方法是一種聯(lián)合時間和頻率的信號處理方法,它能夠對非平穩(wěn)信號進行直觀處理和分析,是現(xiàn)代信號處理領域關鍵技術之一[1]。常用的時頻分析方法分為線性時頻分析方法和非線性時頻分析方法。線性時頻分析方法有短時傅里葉變換(Short-time Fourier Transform,STFT)[2]、小波變換[3]等。該類方法主要利用窗函數(shù)得到局部平穩(wěn)信號,并且對多信號進行時頻分析時不會產(chǎn)生交叉項,但該類方法的時頻聚集性較差。而非線性時頻分析方法具
電訊技術 2023年10期2023-10-31
- 基于擴散模型的圖像去噪方法研究
理噪聲，難以學習時頻圖像噪聲分布，由此導致時頻圖噪聲去除時邊緣信息丟失多，效果較差[2]。為了提高神經(jīng)網(wǎng)絡在時頻圖像的噪聲去除效果，通過Wigner-Ville（Wigner-Ville Distibution，WVD）分布算法[3]，提供了時頻圖像在時域和頻域上的局部信息，使得在時間和頻率上同時具有較高的分辨率[4]。讓網(wǎng)絡學習到噪聲圖像和無噪聲圖像的特征，極大降低了該算法在通用數(shù)據(jù)集上的敏感程度，有效提升了模型泛化能力。本文通過基于LoRA 的擴散模型
裝備制造技術 2023年8期2023-10-24
- 基于多縮放基調頻變換的時頻脊線精細化表征方法
為階次跟蹤方法與時頻分析方法[10-13]。其中階次跟蹤方法主要是對原始信號進行等角度重采樣,轉化為平穩(wěn)信號后再進行頻譜分析得到信號階次譜。但是傳統(tǒng)階次分析中轉速需要通過轉速計測取,由于測取轉速受到安裝成本以及安裝空間限制,故許多學者在原始信號中進行轉速提取,構成無鍵相階次分析方法[14-16]。雖然無鍵相階次分析可以將時域非平穩(wěn)信號轉化為角域平穩(wěn)信號,恢復原始信號的周期性,但是等角度重采樣過程較為復雜,計算效率較低[17],并且從階次分析結果可得其存在包
振動與沖擊 2023年19期2023-10-18
- 迭代時間重排同步壓縮變換及其在機械故障診斷中的應用
致故障時有發(fā)生。時頻分析技術可以兼顧時間和頻率兩個變量，得到了廣泛應用。然而傳統(tǒng)時頻分析方法在提高時頻聚集性和減弱交叉項之間存在矛盾，為了實現(xiàn)復雜環(huán)境下機械設備的故障診斷，提出迭代時間重排同步壓縮變換方法。在時間重排同步壓縮變換的基礎上構造新的群延時估計算子，然后只需進行一次重排操作即可獲得更銳利的時頻表示。通過仿真信號和滾動軸承加速壽命試驗數(shù)據(jù)驗證所提方法的有效性。關鍵詞 故障診斷; 機械設備; 迭代時間重排同步壓縮變換; 群延時估計算子引 言機械設備常
振動工程學報 2023年1期2023-06-30
- 基于壓縮感知的無重構時頻差提取技術
232007)時頻差已經(jīng)成為信號處理領域的基本問題。離散網(wǎng)格方法是解決該問題的主要方法,通常采用預設的多重時頻差假設,并通過互相關方法對其進行驗證。其應用涵蓋無源定位[1-2]和GPS系統(tǒng)[3]等許多領域。此外,為了降低時頻差提取的計算復雜度,壓縮感測(CS)理論[4]利用觀測矩陣以低于奈奎斯特速率的采樣率獲取信號。通常,壓縮感知技術由信號壓縮和信號重構[5]組成,但信號重構步驟可以簡化,基于特定構造的觀測矩陣所獲取的信號壓縮樣本可直接進行時頻差提取。在
南昌大學學報（理科版） 2023年2期2023-06-07
- 基于傅里葉級數(shù)的橢圓球面波信號時頻分析
形奇偶對稱性、高時頻能量聚集性、時間帶寬積與頻譜靈活可控等優(yōu)良特性，基于PSWFs 信號的非正弦通信可直接在時頻域進行信號波形設計，具有信號波形設計靈活、高頻譜效率等諸多優(yōu)勢，是一種極具應用前景的通信新體制。時頻特性作為PSWFs 信號的基礎性質之一，在基于PSWFs 信號的非正弦通信特別是時頻檢測中具有如下潛在應用價值。傳統(tǒng)的PSWFs 調制信號的檢測大都采用基于正交性的相關檢測，在信道條件較好的情況下，檢測效果較好；而在信道條件較差正交性被破壞的情況下
現(xiàn)代電子技術 2022年17期2022-09-09
- 高質量LMSCT時頻分析算法及其在雷達信號目標檢測中的應用
430074)時頻分析是處理非平穩(wěn)信號的重要工具之一，能夠將一維時序信號變換到時間頻率坐標軸并提供信號頻率隨時間變化的聯(lián)合分布關系[1].目前，時頻分析方法已經(jīng)廣泛應用于地震信號[2-4]、旋轉機械故障信號[5]、金屬破裂信號[6]等.海雜波信號也具有非平穩(wěn)隨機的特征，如何提高海面小目標(如浮冰、小船、蛙人以及飛機殘骸)的檢測能力是一項長期且艱巨的任務[7].傳統(tǒng)時頻分析方法包括短時Fourier變換(STFT)[8]、小波變換(WT)[9]及Wigne
上海交通大學學報 2022年2期2022-03-08
- 窗口伸縮優(yōu)化的同步壓縮算法及其在變轉速工況瞬時頻率估計上的應用
平穩(wěn)信號。傳統(tǒng)的時頻域分析方法難以兼顧信號在時頻域的局部化特征，不能有效分析非平穩(wěn)信號[1]。所以既能反映信號頻率隨時間的變化規(guī)律，又可以描述頻域能量信息的時頻分析方法[2-3]成為分析非平穩(wěn)信號的有效工具，諸如短時傅里葉變換(short-time Fourier transform，STFT)、連續(xù)小波變換(continuous wavelet transform，CWT)、魏格納-威利分布(Vigner-Ville distribution，WVD)等
中國機械工程 2022年1期2022-01-24
- 基于同步提取變換的滾動軸承微弱特征增強與提取方法
著意義[1]。而時頻分析技術可以將信號的時域特征和頻域特征有效結合起來，更好的分析信號的局部特征[2]，經(jīng)典的線性時頻分析方法如短時傅里葉變換，小波變換，S變換[3-4]，廣義S變換[5-6]等，由于受到Heisenberg 不確定性原理的制約，所得時頻譜能量發(fā)散嚴重，難以同時獲取高精度的時間分辨率和頻率分辨率[7]。雙線性時頻分析，如魏格納-威爾變換(Wigner-Ville distribution，WVD)及其衍生方法[8-9]，該類處理方法具有高時
兵器裝備工程學報 2021年2期2021-03-07
- 基于時頻點聚類的雷達回波信號時頻特性分析
行雷達回波信號的時頻分析和特征變換，提高雷達回波信號的檢測識別能力，相關的雷達回波信號檢測和時頻特性分析方法研究在雷達回波信號檢測和雷達目標識等領域具有重要意義[1-3]。文獻[4]中提出基于深度學習與支持向量機的雷達回波信號檢測估計和時頻分析方法，通過陣列幅度響和線性參數(shù)估計的方法，進行信號檢測和特征提取，提高了雷達回波信號的加權估計能力，但該方法進行雷達回波信號的時頻變換的性能不好，參數(shù)估計精度不高。文獻[5]中提出海洋激光雷達多次散射回波信號檢測方法
山東農(nóng)業(yè)大學學報（自然科學版） 2020年5期2020-11-02
- 高聚焦時頻分析算法研究
秦瑤摘? 要： 時頻分析技術是研究非平穩(wěn)信號時頻分布的重要手段，但傳統(tǒng)的時頻分析技術無法精確地反映信號的時頻分布特點。文中主要介紹了三種高聚焦時頻分析技術：小波變換（WT）、同步擠壓小波變換（SSWT）、CWT?based ConceFT 。首先分別闡述了以上三種高聚焦時頻分析技術的原理，然后將這三種高聚焦時頻分析方法應用于非平穩(wěn)信號，并比較它們的時頻分析效果。結果表明，SSWT和CWT?based ConceFT明顯提高了小波變換的時頻分辨率，小波變換和
現(xiàn)代電子技術 2020年13期2020-08-07
- 基于Steger算子的非平穩(wěn)信號瞬時頻率估計方法
056005)瞬時頻率作為非平穩(wěn)信號分析的重要參數(shù)[1]，已經(jīng)廣泛應用于橋梁振動檢測、地震勘測、機械、電力系統(tǒng)、雷達、通信、醫(yī)學等各方面。變轉速工況故障軸承振動信號作為典型的非平穩(wěn)信號[2]，包含機械設備的瞬態(tài)狀況以及設備實時運行狀態(tài)。在一些大型機械設備的故障診斷時無法安裝測速裝置，只能從振動信號中提取瞬時轉頻信號，而從時頻分布圖中精確地估計瞬時頻率是時頻分析的重要一步。近幾年來，在瞬時頻率估計方面提出許多方法，其中最簡單的時頻脊提取算法屬于峰值檢測法[3
濟南大學學報（自然科學版） 2020年4期2020-07-14
- 利用時頻分析頻率重心的跳頻周期估計方法
內(nèi)外學者大多采用時頻分析方法得到清晰的時頻圖后，再估計其跳頻參數(shù)。時頻分析方法主要包括以短時傅里葉變換(Short Time Fourier Transform, STFT)、Gabor變換、小波變換和S變換等為代表的線性變換和以魏格納威爾分布(Wigner-Ville Distribution, WVD)、偽WVD(Pseudo Wigner-Ville Distribution, PWVD)、平滑偽WVD(Smoothed Pseudo Wigner-
探測與控制學報 2020年1期2020-03-31
- 一種基于時頻矩的跳頻參數(shù)估計算法
得研究跳頻信號的時頻分析技術及參數(shù)估計問題迫在眉睫[2]。目前，常用的跳頻參數(shù)估計算法主要分為3類：基于自相關處理的跳頻參數(shù)估計[3]、基于時頻分析的跳頻參數(shù)估計[4]和基于時頻稀疏性的跳頻參數(shù)估計[5]。本文將針對時頻分析類的跳頻信號參數(shù)估計算法進行研究，以提高跳頻信號參數(shù)估計的準確性為目標，一是對時頻圖進行修正，二是對現(xiàn)有的參數(shù)估計算法做出改進。1 跳頻信號數(shù)學模型跳頻通信系統(tǒng)的基本工作原理為：輸入的信息在發(fā)射機中完成一次調制過程，對頻率為fc的載波進
應用科技 2020年6期2020-03-11
- 跳頻序列集的時頻二維部分漢明相關理論界
無碰撞區(qū)跳頻序列時頻二維周期漢明相關的理論界。文獻[6]給出了低碰撞區(qū)跳頻序列時頻二維周期漢明相關的理論界。 文獻[7]構造出了滿足時頻二維周期漢明相關理論界低碰撞區(qū)跳頻序列集。 文獻[8-9]依據(jù)理論界對幾類跳頻序列集的時頻二維周期漢明相關值進行了分析。本文著重研究跳頻序列和序列集時頻二維部分漢明相關理論界，給出了跳頻序列時頻二維部分漢明自相關、互相關的概念，證明了跳頻序列集時頻二維部分漢明自相關、互相關所滿足的理論界。1 相關概念設F是頻隙集合，周期為
燕山大學學報 2019年4期2019-09-06
- 一種高時頻聚集性的方法在非平穩(wěn)信號分析中的應用
平穩(wěn)信號的本質，時頻分析方法既能反映信號的頻率信息，又能反映頻率隨時間的變化規(guī)律，因此，時頻分析方法成為處理非平穩(wěn)信號的有效手段。主要的時頻分析方法包括：Gabor變換、短時Fourier變換(STFT)、小波變換(WT)、Wigner-Ville分布(WVD)、自適應信號分解方法等，然而受Heisenberg測不準原理、交叉項干擾及模態(tài)混疊等的影響，很多方法時頻分辨率很低，不能準確分析非平穩(wěn)信號的時變特征。為提高時頻分布的時頻分辨率，Auger et a
石家莊鐵道大學學報(自然科學版) 2019年2期2019-06-25
- 基于深度卷積網(wǎng)絡的雷達輻射源信號識別*
圖像處理技術處理時頻分析圖，表征了時頻特征具有很好的應用價值。文獻[3]將K最近鄰(K-nearest neighbor，KNN)分類算法用于雷達輻射源信號的時頻特征分類，在高于2.5 dB時可較高的識別率，但在信噪比限制和準確率上還有一定的研究空間。本文提出雷達輻射源信號時頻特征與深度網(wǎng)絡相結合的方法，構造基于深度卷積網(wǎng)路與時頻特征的RES識別模型，實現(xiàn)一種低信噪比、高識別率的雷達輻射源識別新方法。1 VGGNet1.1 VGGNet結構VGGNet由牛
現(xiàn)代防御技術 2019年2期2019-05-06
- 強魯棒性和高銳化聚集度的BGabor-NSPWVD時頻分析算法
馮思權 張偉民時頻分析(Time-frequency analysis,TFA)是從時間–頻率的角度來處理非平穩(wěn)信號的方法,其基本思想是建立時間和頻率的聯(lián)合函數(shù),描述信號在時間–頻率平面的能量密度或強度[1?2].它將信號從時間域變換到時間–頻率聯(lián)合域,不同頻率分量的時間關聯(lián)特性能夠在時–頻平面上有效地表示出來.信號在任意時刻的能量都聚集在此瞬時頻率附近,基于線性方法的逆變換則可以重構其等效的時間域信號[3].目前時頻分析方法已經(jīng)廣泛應用于自動化控制、信
自動化學報 2019年3期2019-04-11
- 基于高精度時頻瞬時相位譜的多尺度曲率及其應用
法[21]。利用時頻分析的多尺度分辨能力對實際地震資料進行高精度時頻分析獲得高精度的時頻瞬時相位譜,抽取不同頻率的多尺度高精度時頻瞬時相位譜估算地層傾角和曲率屬性可以提高該方法的應用效果。地層傾角及曲率屬性的估算精度依賴于時頻瞬時相位譜的精度,而時頻瞬時相位譜的精度受時頻分析方法及隨機噪聲的影響。短時傅里葉變換[22]、S變換[23-24]和廣義S變換[25-27]可獲得信號的瞬時振幅及初始相位隨時間和頻率的分布,即時頻瞬時振幅譜和時頻初始相位譜;小波變換
石油物探 2019年2期2019-04-10
- 分圓跳頻序列的時頻二維漢明相關性
延和頻移，給出了時頻二維無碰撞區(qū)的定義，分析推導了時頻二維無碰撞區(qū)的跳頻序列理論界，并且給出了基于矩陣變換、映射和“等間隔去頻隙”構造NHZ跳頻序列集的方法，并且這些方法構造的NHZ跳頻序列集的序列長度都是ZNt+1(ZNt是一維時延無碰撞區(qū)長度)的整數(shù)倍。隨后針對時頻二維相關跳頻序列(集)的研究得到了許多結果。文獻[7]給出了跳頻序列由時頻低碰撞區(qū)邊長值、時頻二維移位漢明相關值、頻隙個數(shù)、序列的長度、序列的個數(shù)構成的理論界。文獻[8]給出了兩種分別基于W
燕山大學學報 2019年1期2019-03-21
- 傳統(tǒng)時頻分析方法優(yōu)缺點淺析
。因此選擇和改進時頻方法，將時域和頻域結合起來描述、觀察信號的時頻聯(lián)合特征，構成信號的時頻譜尤為重要。關鍵詞：信號；頻率；時頻DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2018.19.1270 前言傅里葉分析方法可以單獨從時間域或頻率域觀察信號，基于傅里葉變換的頻譜分析中頻譜僅僅是時間平均的頻率響應，這一全局變換方式不能很好地分析信號的局部特征。對于非平穩(wěn)信號，由于信號在任意時刻的頻率特征都很重要，僅在時間域或頻率域分析是不夠的。短時傅里
山東工業(yè)技術 2018年19期2018-11-12
- 時頻二維低/無碰撞區(qū)跳頻序列集構造
獻[12]提出了時頻二維無碰撞區(qū)跳頻序列的概念,并推導出了此類跳頻序列的理論界,設計出了時頻二維無碰撞區(qū)跳頻序列集。文獻[13]給出了跳頻序列由時頻低碰撞區(qū)邊長值、時頻二維移位漢明相關值、頻隙個數(shù)、序列的長度、序列的個數(shù)構成的理論界。文獻[14]分別基于Welch Costas陣列和Golomb Costas陣列構造出了兩種滿足理論界的時頻二維低碰撞區(qū)跳頻序列集。文獻[15]研究了跳頻序列集時頻最大周期漢明相關值的理論界,分析了Cai跳頻序列集和多項式同余
系統(tǒng)工程與電子技術 2018年4期2018-04-04
- 淺談雷達小目標信號的時頻特征
關資料顯示分析，時頻域的雙峰屬性以此來提升對于單個物體在通過上下的界面所反射回來的波體，以及對于兩個物體所產(chǎn)生的回波的分辨?！娟P鍵詞】 雷達小目標 信號 時頻 特征特點 分析總結前言：本文主要以探地雷達為主要的闡述對象，探地雷達主要是以通過于地下各種不相同的介質所產(chǎn)生的電磁性之間的差異化，也是作為整個物理實施高頻電磁技術的重要前提保障，相對于一些傳統(tǒng)性的地球物理的方式來進行對比，探地雷達是具有較強的方便性。較強的操作性和適應性，在種種對比當中，都占據(jù)著非常
中國新通信 2017年11期2017-07-16
- 淺談雷達小目標信號的時頻特征
關資料顯示分析，時頻域的雙峰屬性以此來提升對于單個物體在通過上下的界面所反射回來的波體，以及對于兩個物體所產(chǎn)生的回波的分辨?！娟P鍵詞】 雷達小目標 信號 時頻 特征特點 分析總結前言：本文主要以探地雷達為主要的闡述對象，探地雷達主要是以通過于地下各種不相同的介質所產(chǎn)生的電磁性之間的差異化，也是作為整個物理實施高頻電磁技術的重要前提保障，相對于一些傳統(tǒng)性的地球物理的方式來進行對比，探地雷達是具有較強的方便性。較強的操作性和適應性，在種種對比當中，都占據(jù)著非常
中國新通信 2017年11期2017-07-16
- 幾種參數(shù)化時頻分析方法的比較
91）幾種參數(shù)化時頻分析方法的比較史麗麗，許萌（鄭州升達經(jīng)貿(mào)管理學院信息工程系，鄭州 451191）時頻分析在實際的非平穩(wěn)信號處理中得到廣泛的應用并仍然具有發(fā)展?jié)摿?。?span id="j5i0abt0b" class="hl">時頻分析中有兩項重要的評價指標，即自項的集中程度和瞬時頻率估計的準確性，介紹線性調頻小波變換，多項式Chirplet變換和廣義Warblet變換三種參數(shù)化時頻分析方法，著重從此兩項指標來闡述這三種方法的優(yōu)缺點，進而分析和比較這三種方法的原理及應用范圍。時頻分析；線性調頻小波變換；多項式Chi
現(xiàn)代計算機 2017年8期2017-04-22
- 一種改進的多分量正弦調頻信號時頻分析算法
變化規(guī)律，需采用時頻分析方法[3]。現(xiàn)有的時頻分析方法主要有短時傅里葉變換(Short-Time Fourier Transform, STFT)、魏格納分布(Wigner-Ville Distribution, WVD)、平滑偽魏格納分布(Smoothed Pseudo WVD, SPWVD)、重排平滑偽魏格納分布(Reassigned SPWVD, RSPWVD)等[4]，其中：STFT的性能受窗函數(shù)的影響較大，當窗函數(shù)較短時，時域分辨率高，頻域分辨率
裝甲兵工程學院學報 2017年5期2017-03-27
- 標準時頻變換探討
5000)?標準時頻變換探討柳林濤1，蘇曉慶2，王國成1(1.中國科學院 測量與地球物理研究所，湖北 武漢 430077；2.山東理工大學 建筑工程學院，山東 淄博 255000)為了整合Gabor變換、小波變換和S變換，本文給出標準時頻變換(NTFT)的簡單定義和典型表達形式，并介紹了標準窗的概念；指出標準Gabor變換和標準小波變換是NTFT的2類特殊表現(xiàn)形式。NTFT的主要功能是時頻分析、時頻濾波和信號預測，指明這3種功能的數(shù)學基礎，其中著重介紹了從
導航定位學報 2016年4期2017-01-05
- 基于聲卡和LabVIEW的聲音信號EMD時頻分析系統(tǒng)
的聲音信號EMD時頻分析系統(tǒng)李 岳，韓 賓，魯 云(西南科技大學 信息工程學院，四川 綿陽 621010)介紹了短時傅里葉變換、Cohen類時頻分布、小波變換、Hilbert-Huang變換四種典型的時頻分析方法，分析對比結果顯示了用Hilbert-Huang變換對聲音信號進行時頻分析的優(yōu)越性，結合LabVIEW在數(shù)據(jù)采集和儀器控制領域的強大功能，提出以聲卡作為采集硬件、LabVIEW作為軟件編程、Hilbert-Huang變換作為時頻分析方法的一種聲音信
網(wǎng)絡安全與數(shù)據(jù)管理 2016年7期2016-12-23
- 一種改進的復延遲時頻分布算法
一種改進的復延遲時頻分布算法江 莉1,2,趙國慶1,李 林1(1.西安電子科技大學電子工程學院,陜西西安 710071; 2.西安建筑科技大學信息與控制工程學院,陜西西安 710055)針對計算復延遲信號時存在計算機精度不夠、甚至溢出的問題,提出了一種改進算法.該算法通過頻譜遞推估計和信號尺度變換,有效解決了復延遲時頻分布的算法實現(xiàn)問題.仿真實驗表明,改進算法相比原始算法具有較好的噪聲抑制能力和時頻能量聚集性.復延遲時頻分布;復延遲信號;時頻能量聚集性時頻
西安電子科技大學學報 2016年5期2016-11-23
- 巖巷爆破振動信號的HHT分析與應用
爆破地震波信號的時頻特性和能量分布特征分析。結果表明： HHT變換能夠確保信號被分解后的非平穩(wěn)性，且自動適應能力較強，分解效率較高。通過HHT變換得到三維圖直觀展示各分量隨時間、頻率和能量的分布情況。爆破振動能量主要分布在0.3s~1.0s時間段和0~400Hz頻率段內(nèi)，頻帶100Hz～250Hz中爆破振動分量對應的頻帶能量達到最大。通過分析對比爆破振動信號，得到巷道幫部、底部爆破振動信號的主振方向分別為Y(切向)和Z(垂向)方向。關鍵詞：巖石巷道； 爆破
工程爆破 2016年1期2016-04-19
- 基于Morlet小波尺度參數(shù)尋優(yōu)的匹配追蹤時頻分析*
頻率的聯(lián)合分析(時頻分析)方式，將一維的時間信號映射到二維的時頻平面，得到全面反映被觀測信號的時間-頻率聯(lián)合特征。常用的時頻分析方法有短時傅里葉變換(Short-Time Fourier Transform, 簡稱STFT)、連續(xù)小波變換(Continuous Wavelet Transform，簡稱CWT)、S變換(S Transform，簡稱ST)、廣義S變換(Generalized S Transform，簡稱GST)、匹配追蹤(Matching P
中山大學學報(自然科學版)(中英文) 2014年6期2014-03-23
- 基于微弱信號檢測技術的研究
檢測、頻域檢測、時頻檢測以及非線性檢測等多個分類領域對該領域內(nèi)的微弱信號檢測技術進行了討論。【關鍵詞】微弱信號 信號檢測 時域 頻域 時頻 非線性【中圖分類號】TN911.23 【文獻標識碼】A 【文章編號】1672-5158（2013）04-0185-01信號在傳輸過程中不可能消除噪聲的干擾，若信號比較微弱甚至于被背景噪聲所淹沒則很難將信號從背景噪聲中提取出來。但是在某些應用領域如精密機械、信號處理、物理應用等常會遇到對微弱信號的檢測和處理，研究如何在信
中國信息化·學術版 2013年4期2014-01-03
- 基于時頻圖像形態(tài)學的雷達信號IF估計
進行有效描述，瞬時頻率（IF）反映了信號頻率隨時間的變化規(guī)律，是表征非平穩(wěn)信號的重要參數(shù)。因此IF估計是分析和研究雷達信號的一項基本任務。時頻分析是目前IF 估計研究中較為普遍和有效的方法［1-7］，根據(jù)信號的時頻聚集特性，信號的能量在時頻面上將沿著IF的方向產(chǎn)生聚集，從而可以采用時頻分布峰值檢測法對信號進行IF 估計［3-4］。在信噪比較高的情況下，時頻分布峰值法能準確估計出的信號IF，但隨著信噪比的降低，時頻分布不能準確地描述信號的能量分布，因而對于I
航天電子對抗 2013年2期2013-12-21
- 基于分數(shù)傅里葉感知信號變換新視角下地震感知信號識別方法
號的廣義信號感知時頻分布預測1.1 基于分數(shù)階傅氏感知信號變換的地震感知信號的廣義信號感知時頻分布預測原理基于分數(shù)階傅氏感知信號變換的地震感知信號的廣義信號感知時頻分布預測轉換描述為1.2 本課題實驗數(shù)據(jù)仿真分析圖1-1 無噪聲地震感知信號的廣義信號感知時頻分布分數(shù)階F=0.1基于分數(shù)階傅氏感知信號變換域,可預測地震感知信號的廣義信號感知時頻分布是否存在,并根據(jù)呈現(xiàn)最大值時所基于應的分數(shù)階傅氏感知信號變換的階數(shù)估計調頻斜率參數(shù)。圖1-1圖1-3分別表示無噪
電子測試 2013年19期2013-09-13
- 低震級地震與人工爆破記錄的時頻分析
南 250014時頻分析是為了對非平穩(wěn)信號進行分析而引入的，可以給出某一時間點或小時間段內(nèi)的頻譜信息。典型的時頻分析方法有短時傅里葉變換、小波變換和希爾伯特黃變換等。由于短時傅里葉變換計算速度較快，而且對本研究里的地震信號具有不錯的分辨率，利用短時傅里葉變換對地震和爆破信號進行分析。地震測震臺網(wǎng)的基本工作之一就是地震與爆破的識別和定位?，F(xiàn)在對爆破的識別一般依賴于一些主觀、經(jīng)驗性的特征，如：振幅比、P波初動、面波發(fā)育情況、頻譜信息等。由于帶有主觀性，而且這些
地震科學進展 2012年6期2012-12-22
- 高頻雷達信號的雙線性時頻分布性能研究＊
時域非平穩(wěn)信號。時頻分析法是非平穩(wěn)信號處理的一個重要分支，它是利用時間和頻率的聯(lián)合函數(shù)來表示非平穩(wěn)信號，并對其進行分析和處理［1～5］。相比于處理經(jīng)典平穩(wěn)信號的常用方法傅里葉變換，時頻分析方法可有效克服傳統(tǒng)傅里葉變換的這種全局性變換的局限性，按照時頻聯(lián)合函數(shù)的不同可以分為線性時頻表示和雙線性時頻表示兩種。線性時頻表示主要有短時傅里葉變換、Gabor展開以及小波變換等。而雙線性時頻表示反映的是信號能量的時頻分布，也稱二次型時頻表示，主要有Cohen類時頻分布
艦船電子工程 2012年9期2012-07-11
- 基于時頻分布迭代的跳頻信號參數(shù)估計?
64000）基于時頻分布迭代的跳頻信號參數(shù)估計?郭建濤1，劉右安2（1.信陽師范學院物理電子工程學院，河南信陽464000；2.信陽供電公司，河南信陽464000）提出了一種基于時頻分布迭代的跳頻信號參數(shù)估計新算法，利用時頻平面最大值，通過計算跳頻信號與最優(yōu)原子時頻分布的殘差逐次迭代獲取匹配于跳頻信號分量的時頻參數(shù)，進而實現(xiàn)跳頻信號參數(shù)估計。理論分析和仿真結果表明，與基于匹配追蹤和粒子群優(yōu)化的跳頻信號參數(shù)估計相比，基于時頻分布迭代的參數(shù)估計算法在保證算法精
電訊技術 2012年4期2012-07-01
- 基于時頻自適應最優(yōu)核分布理論的諧波檢測方法
］。本文采用基于時頻自適應最優(yōu)核的時頻分析方法檢測諧波、間諧波的頻率，該方法能夠用于不同類信號，可以最大程度地抑制同時間點各分量所引起的交叉項干擾［3-4］。同時，結合快速傅里葉變換方法檢測諧波、間諧波的幅值［5］，可以檢測諧波、間諧波起止時間、頻率和幅值大小。針對存在較強白噪聲、諧波、間諧波信號進行了仿真研究，仿真結果表明該方法是有效的。1 時頻分布1.1 自適應最優(yōu)核時頻分布時頻分析的思想起始于20世紀40年代，在眾多的時頻分析方法中，Wigner-V
電力建設 2011年10期2011-06-06
- 時頻二維逼近及在故障分量提取中的應用
將故障信號變換到時頻空間，使得在該空間中的各故障信號相互獨立，相互分離，再采用時頻濾波的方法最大限度地提取出分量時頻區(qū)域進行重構，以達到分量提取的目的。這種時頻濾波的提取方法較一維的線性濾波算法具有更好的自適應性和較強的魯棒性，更適用于非平穩(wěn)非線性時變信號的分析處理，但不適合時頻重疊的分量提取，并且必須滿足時頻唯一重構的條件［2］。另外一種非平穩(wěn)信號處理方法是基于基函數(shù)的信號分解法，常用復雜噪聲中的于非平穩(wěn)信號提純。這種時域一維逼近方法是將信號投影到預先選
振動與沖擊 2011年4期2011-06-05
- 常用時頻分析方法在數(shù)字地震波特征量分析中的應用①
為不能反映信號的時頻局域性信息不再適用。用時頻分析法建立起時間和頻率的二維函數(shù)將一維的時間域信號（如數(shù)字化地震波記錄）擴展到二維的時頻平面上，直觀而全面地反映信號頻率隨時間的變化關系，使我們同時掌握信號的時域及頻域局域性信息。時頻分析方法可分為線性與非線性兩種［1］。其中線性時頻表示是由傅立葉變換轉化而來，典型的線性變換形式有短時傅立葉變換（STFT）、小波變換（WT）及S變換。常用的非線性時頻表示有維格納－威爾分布（WVD）、喬伊－威廉斯分布（CWD）、
地震工程學報 2011年2期2011-01-27
- 水聲信號時頻分析方法比較及應用研究＊
100）水聲信號時頻分析方法比較及應用研究＊姚玉玲，王 寧，石洪華，譚君紅（中國海洋大學信息科學與工程學院，山東青島266100）淺海中的寬帶水聲信號傳播呈現(xiàn)出頻散的特點，通過高分辨率的時頻分析方法可以刻畫頻散曲線。通過數(shù)值仿真和實驗數(shù)據(jù)處理，對比分析幾類常用的時頻分析方法在提取寬帶聲信號頻散曲線方面的性能。結果表明：STFT時頻局部化精度不夠高；在較強頻散的情況下，DSTFT時頻分辨率較高。WVD時頻聚集性最好，但是有嚴重的交叉項干擾；固定核函數(shù)的CWD
中國海洋大學學報（自然科學版） 2011年11期2011-01-08
- 組合窗函數(shù)的短時傅里葉變換時頻表示方法
穩(wěn)信號的分析,用時頻聯(lián)合分析的方法來處理信號,可以揭示信號的時頻細節(jié),從而更有效地識別信號特征。目前,已經(jīng)廣泛應用于語音、聲納、雷達、機械震動、生物醫(yī)學和地球物理信號等處理領域[2]。常用的時頻分析方法分為線性時頻表示和二次型時頻表示兩大類:線性時頻表示以STFT和小波變換為代表;二次型時頻表示主要包括譜圖、Cohen類時頻表示和Affine類時頻表示等。眾多時頻表示中,STFT方法計算簡單,不受二次型時頻分布固有的交叉項影響,特別適用于跳頻類信號的分析。
探測與控制學報 2010年3期2010-08-21
- 時頻分析在水雷信息處理中的應用*
時存在哪些頻率。時頻分析是針對時變頻變信號和信號在時域和頻域的聯(lián)合分布進行分析研究的,是用來研究信號的頻率或者頻譜含量隨時間的變化以及信號的時變頻譜。將時頻分析這種信號處理方法引入水雷的信號處理之中,可望提高水雷引信系統(tǒng)的信號檢測性能和系統(tǒng)參量估計的精度,從而增加引信系統(tǒng)在復雜背景下的作用距離,同時加強系統(tǒng)的抗干擾能力。時頻分析可分為線性和非線性時頻分布。常用的線性時頻表示有短時傅立葉變換(STFT)等。而非線性時頻表示則是二次型的能量分布表示,常用的非線
艦船電子工程 2010年1期2010-08-11
- “家庭三部曲”的敘事時間
敘事時間；時長；時頻摘要：“家庭三部曲”是李安電影的經(jīng)典之作，也是華語電影中不可忽視的電影作品。利用電影敘事學這一話語理論分析可知，“家庭三部曲”中李安非常講究時長的安排，往往通過刻意放慢敘述節(jié)奏，使敘事時間與故事時間相對重合，以凸現(xiàn)敘事重點；通過“以一遍話語表示類似事件反復發(fā)生的重復敘述，以空間的疊加造成時間上不斷循環(huán)、無限重復的藝術效果”，從而實現(xiàn)其深刻的敘事意圖。中圖分類號：J904文獻標識碼：A文章編號：1009-4474(2009)04-0039
西南交通大學學報(社會科學版) 2009年4期2009-08-19