联合时频分析.doc

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1、（三）互功率谱分析互功率谱密度函数，简称互谱，表示两个信号之间的功率谱的关系，和自功率谱类似，互谱可以从互相关的傅立叶变换求得。对于一个单输入单输出线性系统，设系统的频率响应为H（F），若其输入为x（t），输出为y（t），则有（F）=H（F）（F），（F）为输入与输出信号的互谱，（F）为输入信号的自谱，故从（F）和（F）就可以得到系统的频率响应函数。所得到的H（F）不仅含有幅频特性，而且含有相频特性。对于N点离散序列x（n），Y（n），设其傅立叶变换为X（k），Y（k），LabVIEW使用的互谱计算公式为：=1/互功率谱编程类似于自功率谱编

2、程，其主要用到的函数模块是CrossPowerSpectrum.vi，这个函数模块能完成计算输入信号的单边互功率谱任务。2.4联合时频分析在信号分析中除了需要寻找包含在测量信号中的频谱成分，还需要寻找在什么时刻某一频率出现。例如：音乐、地震信号和雷达回波等。古典的傅立叶变换只能部分解决这个问题，因为它不能将时间和频谱直接联系起来，所以人们寻找其他变换来了解信号的特性，短时傅立叶变换和小波变换就是这样的一个变换，能在时间一频率的平面上表示信号。在LabVIEW中提供了两个联合时频分析的子VI,WVDSpectrogram.vi和STFTSpe

3、ctrogram.vi。在系统中我们使用了STFTSpectrogram.vi，其主要功能是用短时傅立叶变换计算信号在时一频平面上的能量分布。图5为两个线性调频信号，信号1的起始频率为100HZ，在一秒的时间内均匀递减为1Hz，信号2起始频率为1HZ，在一秒时间内均匀递增为100HZ。图中下侧为信号1和2，右侧分别为两信号功率谱，中间分别为两信号的联合时频分析结果。图5联合时频分析图由图5我们可以看到两信号的功率谱完全相同，因此用频域分析无法区别两个信号。而在时间一频率平面上，可以看出两个信号的能量分布是不同的。短时傅立叶变换是时–频分析中

4、的古典方法，把要分析的信号乘以分析窗，然后把加窗信号进行傅立叶变换，输出STFTSpectrogram（x）为二维数组，描述了信号频率在时频平面上的能量分布，它的行数等于输入信号的长度除以timeincrement，列数等于（windowsLenth/2）＋1。端口windowlength是所选窗口的真实长度，默认值为1，它对应着傅立叶变换时数据列的程度。Timeincrement可减少计算时间及内存使用量，但降低时间轴上的分辨率。如上显示的图形，选择的窗是汉明窗，长度为32。