高阶谱分析及其应用课件.pptx

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1、高阶谱分析及其应用一、高阶谱的产生与发展二、高阶谱的内容三、高阶谱的应用一、高阶谱的产生与发展上世纪50年代一些学者就开始了高阶矩的研究，前苏联著名的工程数学家柯尔莫哥洛夫（Kolmogorov）提出了将高阶(大于二阶)矩作傅里叶变换这一思想，之后Shiryaev提出了高阶谱的概念。1965年上世纪80年代Rosenblatt和VanNess发表了双谱估计的文章，在同一年Brillinger全面介绍了多谱理论，这标志着高阶谱理论的初步建立。高阶谱理论建立初期，由于计算上的困难，且对其物理意义理解不足，后来它的发展不很迅速。后期信号处理专家才使这一研究在实际中找到了用武之地，并迅速发展

2、为现代信号处理的一个重要分支，随之出现了高阶谱理论和应用研究的高潮。近年来随着计算机技术的发展，来对于高阶谱估计的理论和算法以及其应用的研究受到许多从事信号处理的学者，科学家和工程技术人员的重视，从事这方面研究的人员越来越多．2.1二阶谱及其局限性二、高阶谱的内容在高阶谱出现前使用的信号分析方法是以二阶统计量（时域为相关函数、频域为功率谱）作为数学分析工具。功率谱理论，已成为谐波分析、参数估算、信号模型识别、系统辨识及预测控制等多种问题中不可缺少的应用工具。但二阶谱仅包含了过程与二阶矩相当的信息量，故只有在高斯情况下，它才能给过程以完整的统计描述。对加性噪声敏感，只包含幅度不包含相位

3、信息，不能识别最小相位系统。2.2高阶谱平稳随机信号{x(n)}的k阶累量是绝对可和的，则其k阶谱是k阶累量的(k-1)维傅里叶变換，即特殊的当高阶谱的阶数为三时称为双谱可以推知双谱具有周期性和对称性，高阶谱阶数的增加计算量越来越复杂，因此一般应用双谱或三阶谱。三、高阶谱的应用3.1高阶谱广泛应用的原因高阶谱已逐步在海洋波、地震波分析、经济时间序列分析、流体力学及无线电信号处理中找到了广泛的应用。可以看到大部分应用都是以高阶谱（或双谱）在信号分析中的应用为基础。高阶谱含有相位信息可抑制高斯白噪声能够刻划信号偏离高斯过程的信息适用于非线性和非高斯系统描述实际中的系统往往是非高斯、非线性

4、的因而高阶谱估计更贴近实际计算机技术以及新的算法的发展促进了高阶谱的广泛应用3.2在工业组件检测中的应用双谱保留了信号的相位信息，可以定量地描述信号中与故障密切联系的非线性相位耦合。非线性相位耦合：2个频率成分间相互关联作用，产生1个和频与1个差频频率成分，这就是所谓的二次非线性，对应的相位关系称为二次相位耦合。可以通过双谱辨识机械系统的非线性耦合特征，如齿轮磨损、裂纹、点蚀、断齿等。3.3在精密工件加工中的应用正常情况下工件光滑的表面形貌为高斯型，因此其双谱理论上应为零，但实际加工中，许多表面往往表现为非高斯型，其双谱值不为零。所以，用双谱分析能更有效地描述表面形貌高度分布特征的非

5、对称性。从而双谱适更合于作为特征量来识别不同加工方式或因素对粗糙度的影响。3.3在医学信号分析中的应用大部分生物信号是非高斯和非线性的信号，如脑电信号等。常规脑电图分析脑电信号的频率、波幅、相位、对称性等信息，对于正常人，在闭目清醒状态下显示以α波段为主的脑电波；睁眼和积极思维α节律衰减，显示以β节律为主要特征的脑电波；过度换气时出现慢波节律。应用高阶谱技术建立的双谱分析方法，则可显示出常规脑电图无法显示的信息。如睁眼时脑电信号双谱结构的双谱谱峰主要出现在θ波段，过度换气时出现在α波段和θ波段，尤其是在心算时α频率分量的有序性大大增强，起主导作用，双谱谱峰基本集中在α波段。虽然对这些

6、脑电信号双谱结构的生理意义目前尚无一致认识，但应用这种分析方法可发现更多的隐藏在脑电信号中的信息，从而使我们可以透过脑电信号更深人地了解大脑的功能。特别是脑电信号三阶能量在双频域中各频段的分布上，双谱分析可为我们了解大脑功能提供一条新的途径。此外高阶谱在从有色高斯测量噪声中提取信号、非最小相位系统的参数辨识等涉及信号处理方面还有着更为广泛的应用。参考文献[1].陆爽,李萌.基于双谱估计的轴承非线性振动信号模式识别.仪器仪表学报,2007[2].冷军发，荆双喜，禹建功.基于小波双谱的矿用齿轮箱故障诊断.煤炭学报,2010.07[3].许崇涛,沈民奋,李慧,朱国平.双谱分析方法在脑电信号

7、分析中的应用.中国行为医学科学.2004年第13卷第3期[4].黄绣坤.高阶谱估计技术概述.北方交通大学学报.1991年第16卷ThanksKolmogorov一开始并不是数学系的，他17岁左右的时候写了一片和牛顿力学有关的文章，于是到了MoscowStateUniversity去读书。入学的时候，Kolmogorov对历史颇为倾心，一次，他写了一片很出色的历史学的文章，他的老师看罢，告诉他说在历史学里，要想证实自己的观点需要几个甚至几十个正确证明才行，K