高聚焦時(shí)頻分析算法研究
發(fā)布時(shí)間:2021-11-15 01:18
時(shí)頻分析技術(shù)是研究非平穩(wěn)信號(hào)時(shí)頻分布的重要手段,但傳統(tǒng)的時(shí)頻分析技術(shù)無法精確地反映信號(hào)的時(shí)頻分布特點(diǎn)。文中主要介紹了三種高聚焦時(shí)頻分析技術(shù):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(shí)頻分析技術(shù)的原理,然后將這三種高聚焦時(shí)頻分析方法應(yīng)用于非平穩(wěn)信號(hào),并比較它們的時(shí)頻分析效果。結(jié)果表明,SSWT和CWT-based ConceFT明顯提高了小波變換的時(shí)頻分辨率,小波變換和同步擠壓小波變換的噪聲魯棒性較差,CWT-based ConceFT的噪聲魯棒性較好。
【文章來源】:現(xiàn)代電子技術(shù). 2020,43(13)北大核心
【文章頁數(shù)】:5 頁
【部分圖文】:
無噪聲干擾條件下,信號(hào)y(t)的時(shí)頻譜圖
將圖2c)、圖2d)、圖2e)與圖2b)進(jìn)行比較可知:這3種高聚焦時(shí)頻分析算法在噪聲的干擾下都仍能大致地識(shí)別出非平穩(wěn)信號(hào)y(t)的瞬時(shí)頻率,但三者的噪聲魯棒性強(qiáng)弱明顯不同。將圖2c)、圖2d)以及圖2e)所呈現(xiàn)出的時(shí)頻譜圖進(jìn)行比較易得,在Gauss白噪聲的干擾下,圖2c)的背景中產(chǎn)生了大量交織的噪聲紋理,其識(shí)別出的較寬的時(shí)頻曲線被鑲嵌在了噪聲紋理中,圖2d)整體上清晰地識(shí)別出了各個(gè)時(shí)刻非平穩(wěn)信號(hào)y(t)的瞬時(shí)頻率,但其背景出現(xiàn)了一些交織的紋理且原本光滑連續(xù)的時(shí)頻曲線產(chǎn)生了斷痕和部分畸變,圖2e)在噪聲的干擾下,仍清晰準(zhǔn)確地識(shí)別出了非平穩(wěn)信號(hào)y(t)各個(gè)時(shí)刻的瞬時(shí)頻率,且其背景中并未產(chǎn)生過多的噪聲紋理。根據(jù)以上對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的分析可得出以下結(jié)論:在這三種高聚焦時(shí)頻分析算法中,WT和SSWT的噪聲魯棒性較差,CWT-based ConceFT的噪聲魯棒性較好。3 結(jié)語
本文編號(hào):3495736
【文章來源】:現(xiàn)代電子技術(shù). 2020,43(13)北大核心
【文章頁數(shù)】:5 頁
【部分圖文】:
無噪聲干擾條件下,信號(hào)y(t)的時(shí)頻譜圖
將圖2c)、圖2d)、圖2e)與圖2b)進(jìn)行比較可知:這3種高聚焦時(shí)頻分析算法在噪聲的干擾下都仍能大致地識(shí)別出非平穩(wěn)信號(hào)y(t)的瞬時(shí)頻率,但三者的噪聲魯棒性強(qiáng)弱明顯不同。將圖2c)、圖2d)以及圖2e)所呈現(xiàn)出的時(shí)頻譜圖進(jìn)行比較易得,在Gauss白噪聲的干擾下,圖2c)的背景中產(chǎn)生了大量交織的噪聲紋理,其識(shí)別出的較寬的時(shí)頻曲線被鑲嵌在了噪聲紋理中,圖2d)整體上清晰地識(shí)別出了各個(gè)時(shí)刻非平穩(wěn)信號(hào)y(t)的瞬時(shí)頻率,但其背景出現(xiàn)了一些交織的紋理且原本光滑連續(xù)的時(shí)頻曲線產(chǎn)生了斷痕和部分畸變,圖2e)在噪聲的干擾下,仍清晰準(zhǔn)確地識(shí)別出了非平穩(wěn)信號(hào)y(t)各個(gè)時(shí)刻的瞬時(shí)頻率,且其背景中并未產(chǎn)生過多的噪聲紋理。根據(jù)以上對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的分析可得出以下結(jié)論:在這三種高聚焦時(shí)頻分析算法中,WT和SSWT的噪聲魯棒性較差,CWT-based ConceFT的噪聲魯棒性較好。3 結(jié)語
本文編號(hào):3495736
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