本文關鍵詞： 時頻分析 廣義傅里葉變換 解析模態(tài)分解 經(jīng)驗模態(tài)分解 非平穩(wěn)信號　出處：《電子學報》2016年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：現(xiàn)有的非平穩(wěn)信號分析方法都有各自不同的缺陷,短時傅里葉變換的時頻分辨率受不確定性原理的限制,希爾伯特黃變換存在端點效應和模態(tài)混疊,易導致模糊的時頻分布;解析模態(tài)分解只適合分析頻率恒定的多分量信號;針對包含多個時變模態(tài)、特別是頻譜重疊的非平穩(wěn)信號,本文提出了一種新的信號分析方法——廣義解析模態(tài)分解(Generalized Analytical Mode Decomposition,GAMD).GAMD通過廣義傅里葉變換將時變頻率轉(zhuǎn)換為頻譜可分的,采用解析模態(tài)分解對其分解,再對得到的單分量信號進行逆廣義傅里葉變換即可得到原始信號的分量.因此,GAMD非常適合分析時變的非平穩(wěn)信號.通過仿真信號將GAMD與短時傅里葉變換和希爾伯特黃變換等方法進行了對比,結(jié)果表明GAMD方法的分解效果更精確,時頻分辨率更高.
[Abstract]:The existing non-stationary signal analysis methods have their own defects. The time-frequency resolution of STFT is limited by the uncertainty principle, and Hilbert-Huang transform has endpoint effect and modal aliasing, which can easily lead to fuzzy time-frequency distribution. The analytical mode decomposition is only suitable for the analysis of multi-component signals with constant frequency, especially for non-stationary signals with multiple time-varying modes, especially the overlapped spectrum. In this paper, a new signal analysis method, Generalized Analytical Mode Decomposition.GAMD, is proposed to transform time-varying frequency into a spectrum separable by generalized Fourier transform, which is decomposed by analytic mode decomposition. The component of the original signal can be obtained by inverse generalized Fourier transform. Therefore, it is very suitable to analyze the time-varying non-stationary signal. The GAMD, short-time Fourier transform and Hilbert are combined by the simulation signal. The special yellow transformation and other methods are compared. The results show that the decomposition effect of GAMD method is more accurate and the time-frequency resolution is higher.
【作者單位】： 安徽工業(yè)大學機械工程學院;湖南大學汽車車身先進設計制造國家重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金(No.51375152,No.51505002) 安徽省高校自然科學基金項目(No.KJ2015A080)
【分類號】：TN911.6

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本文編號：1545274