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基于多項(xiàng)式調(diào)頻Fourier變換的信號(hào)分量提取方法

發(fā)布時(shí)間:2017-11-01 15:28

  本文關(guān)鍵詞:基于多項(xiàng)式調(diào)頻Fourier變換的信號(hào)分量提取方法


  更多相關(guān)文章: 多項(xiàng)式調(diào)頻Fourier變換 非線性調(diào)頻信號(hào) 粒子群算法 分量提取


【摘要】:為了從含有噪聲的混合信號(hào)中有效提取各個(gè)信號(hào)分量,提出一種基于多項(xiàng)式調(diào)頻Fourier變換的分量提取方法.通過(guò)研究Fourier變換和分?jǐn)?shù)階Fourier變換的信號(hào)能量積累方式及變換基函數(shù)的時(shí)頻表示,提出利用時(shí)頻平面上的多項(xiàng)式調(diào)頻曲線族代替Fourier變換和分?jǐn)?shù)階Fourier變換的調(diào)頻直線族,將變換的適用范圍擴(kuò)展到非線性調(diào)頻信號(hào).采用粒子群智能優(yōu)化算法搜索調(diào)頻曲線族的最優(yōu)多項(xiàng)式參數(shù),使混合信號(hào)中的某一分量在多項(xiàng)式調(diào)頻Fourier域上能量譜集中.最后對(duì)能量譜集中的分量進(jìn)行窄帶濾波,并利用多項(xiàng)式調(diào)頻逆Fourier變換重構(gòu)信號(hào)分量.仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法不僅能夠提取混合信號(hào)中的線性調(diào)頻分量,還能夠?qū)崿F(xiàn)非線性調(diào)頻分量的能量譜集中、信號(hào)分離和時(shí)頻特征提取.
【作者單位】: 空軍工程大學(xué)防空反導(dǎo)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】多項(xiàng)式調(diào)頻Fourier變換 非線性調(diào)頻信號(hào) 粒子群算法 分量提取
【分類號(hào)】:TN911.7
【正文快照】: 為了從含有噪聲的混合信號(hào)中有效提取各個(gè)信號(hào)分量, 提出一種基于多項(xiàng)式調(diào)頻Fourier變換的分量提取方法. 通過(guò)研究Fourier變換和分?jǐn)?shù)階Fourier變換的信號(hào)能量積累方式及變換基函數(shù)的時(shí)頻表示, 提出利用時(shí)頻平面上的多項(xiàng)式調(diào)頻曲線族代替Fourier變換和分?jǐn)?shù)階Fourier變換的調(diào)頻

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7 李永彪;基于DDS的雷達(dá)信號(hào)產(chǎn)生器[D];西安電子科技大學(xué);2009年

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本文編號(hào):1127434

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