基于时频自适应最优核的时频分析方法.pdf

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1、万方数据第32卷第1期2010年1月系统工程与电子技术SyslemsEngineeringandElectronicsV01．32No．1Jan．2010文章编号：1001—506X(2010)01．0022．05基于时频自适应最优核的时频分析方法王晓凯，高静怀，何洋洋(西安交通大学波动与信息研究所，陕西西安710049)摘要：为了却制多分量信号中同时阍点各分量信号引起的交叉项干扰，提出了一种新的时频分析方法——时频自适应最优核时频表示。与以往的基于信号时频表示和时间自适应最优核时频表示不同，该方法通过对Wigner-Ville分布做

2、二维加窗傅里叶变换以得到局部模糊函数，使得核函数不但能够随时闻而自适应，而且能够随着频率而自适应。给出了该方法的实现步骤，通过将其用于分析合成信号，表明时频自适应最优核时频表示抑制交叉项效果明显，且能够比时间自适应最优核时频表示更为清楚地刻画信号。关键词：时频分析；局部模糊函数；径向高斯核；Wigner-Ville分布中图分类号：TN911．7文献标志码：ATime-frequencyanalysisbasedontime-frequency·-adaptiveoptimal--kernelWANGXiao—kai，GAOJing—h

3、uai，HEYang-yang(1nst．ofWaveandInformation，Xi’anJiaotongUniv．．Xi’a71710049。China)Abstract：Anovelmethodoftime-frequencyanalysismethodcalledtime-frequency-adaptiveoptimal-kerneltime。。frequencyrepresentation(TFR)isproposedtosuppressthecross‘。terminterferencecausedbycomponen

4、tsatthesametime．UnlikesignaldependentTFRandtime-adaptiveoptimal-kernelTFR，thetime-frequency-adaptiveoptimal—kernelTFRobtainslocalambiguityfunctionbyapplying2DwindowedFouriertransformtosignal’SWigner-Villedistribution。whichallowsthetime-frequency-adaptiveoptimal—kernelTF

5、RtOadaptitskernelfunctionnotonlytothetimebutalsotothefrequency．Byapplyingtosyntheticsignalanalysis，theproposedmethodshowsamorelegibleresultthantime-adaptiveoptimal—kernelTFRandexhibitsabettercross-termsuppressingcapability．Keywords：time—frequencyanalysis；10ealambiguityf

6、unction；radialGaussiankernel；Wigner-Villedistri—bution0引言时频表示(time-frequencyreprest·lllatlf)n，TFR)是一种强大的信号分析工具，已在诸如通信、语音信号处理．雷达信号处理以及地震勘探等各方面取得了应用。可以认为，任何双线性时频表示都是加权模糊函数的二维傅里叶变换n]。所有的双线性变换可以用一个统一的形式——Cohen类分布来描述，而Cohen类时频表示的主要工作就是寻找合适的核函数来抑制交叉项的干扰。许多学者设计了固定型核函数，诸如Choi-W

7、illians表示[2]、锥形核函数表示¨1等固定型核函数只能适合分析某些种类的信号。依赖信号(sigrlaldependent，SD)TFR[4。可以使其核函数自适应于不同类信号，但是对于那些特征随时间变化的信号，此方法不能跟踪这些特征的变化。Jones提出时间自适应最优核(time-adaptiveoptimal-kernel，TAOK)TFR[“，此方法的核函数能够随着时间的变化而变化，且其核最优化过程在时间滑动窗内实现。能够追踪信号的变化，具有较好的可读性，国内多位学者将此方法用于分析线性调频信号n⋯，取得了很好的结果。尽管T

8、AOKTFR性能优于固定型核函数以及SDTFR，但是对于非平稳多分量信号，TAOKTFR不能很好地抑制同时间点各分量所弓i起的交叉项干扰。在模糊域，如果自项和交叉项重合，那么保留自项的同时也就保留了交叉项。本文的主要目的