最新时频分析教学讲义ppt.ppt

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1、时频分析时频分析(2/24)传统傅里叶变换的局限性1.传统傅里叶变换是一种全局变化，要么完全在频域，要么完全在时域，无法同时表示时频局部性质2.传统傅里叶变换能准确的反应信号所含频率分量及范围，但不能反应频率分量所在的时间段及随时间的变化规律3.传统傅里叶变换基于信号平稳的假设。在许多场合，信号是不平稳的。如音乐信号，地震信号等天津市智能信号与图像处理重点实验室时频分析(3/24)两个线性调频信号之和的时域与频域图天津市智能信号与图像处理重点实验室时频分析(7/24)频率分辨率、取样周期T、加窗宽度

2、N三者关系：可见：窗宽度↑→频率分辨率↑时间分辨率↓。窗口宽度↓→频率分辨率↓时间分辨率↑因而二者是矛盾的。天津市智能信号与图像处理重点实验室时频分析(8/24)窗口宽度与短时傅里叶变换特性之间的关系用窄窗可得到好的时间分辨率用宽窗可以得到好的频率分辨率。但由于采用窗的目的是要限制分析的时间以使其中波形的特性没有显著变化，因而要折衷考虑。天津市智能信号与图像处理重点实验室时频分析(9/24)信号模型天津市智能信号与图像处理重点实验室时频分析(10/24)不同窗口宽度对于STFT分析的影响天津市智能信

3、号与图像处理重点实验室时频分析(11/24)窗形状对短时傅立叶变换的影响－矩形窗——主瓣窄，衰减慢；（窗口每一点在计算中的贡献是等同的）－汉明窗——主瓣宽，衰减快；（突出窗口中的中间点在计算中的贡献）窗宽对短时频谱的影响－窗宽长——频率分辨率高，能看到频谱快变化；－窗宽短——频率分辨率低，看不到频谱的快变化；天津市智能信号与图像处理重点实验室时频分析(12/24)不同窗函数对于STFT分析的影响天津市智能信号与图像处理重点实验室时频分析(13/24)不同窗口宽度及窗函数对于STFT分析的影响天津市智

4、能信号与图像处理重点实验室时频分析(14/24)Heisenberg测不准原则窗口大小窗口中心天津市智能信号与图像处理重点实验室时频分析(15/24)窗口面积必须大于一个常数窗口大小不受中心点位置的影响Heisenberg测不准原则Heisenberg测不准原则限制了窗函数不可能同时具有很高的时间分辨率和频率分辨率。常用的窗函数有矩形窗，Hamming窗，Gaussian窗和Blackman窗。由窗函数的选取可引入Gabor变换。天津市智能信号与图像处理重点实验室时频分析(16/24)Gabor变换

5、Heisenberg测不准原则也证明了只有当g(t)为Gaussian函数时，中“=”才成立，即具有最高的时频联合分辨率。Gabor变换是具有最小时间-频率窗的短时傅里叶变换。其窗函数是高斯函数，高斯函数的傅里叶变换仍是高斯函数。Gabor变换定义为:天津市智能信号与图像处理重点实验室时频分析(17/24)Gabor变换时间-频率图天津市智能信号与图像处理重点实验室时频分析(18/24)不同窗口宽度对于Gabor分析的影响天津市智能信号与图像处理重点实验室时频分析(19/24)Gabor的局限性ST

6、FT和Gabor一旦窗口的函数选定，则窗口的形状和大小保持不变。如果要改变分辨率，则需要重新选择窗函数。这也就从另一个侧面说明了短时傅里叶变换窗函数的时间与频率分辨率不能同时达到最优，我们对时间分辨率和频率分辨率只能取一个折中，一个提高了，另一个就必然要降低，反之亦然。天津市智能信号与图像处理重点实验室时频分析(20/24)积分小波变换（IWT）母函数伸缩平移得天津市智能信号与图像处理重点实验室时频分析(21/24)对L²(R)空间内任意函数f(t)的积分小波变换可定义为Morlet小波天津市智能信

7、号与图像处理重点实验室时频分析(22/24)tfa>1a<1a=1不同尺度小波函数的时频网格图a>1，频率分辨率较高，时间分辨率较低，可以看见信号的细节IWT提供了一个可调的时间-频率窗a<1，频率分辨率较低，时间分辨率较高，可以看见信号的轮廓天津市智能信号与图像处理重点实验室时频分析(23/24)Gabor变换与小波变换分析的效果对比图复变Morlet小波Fc=3Fb=3天津市智能信号与图像处理重点实验室时频分析(24/24)STFT或Gabor变换，在利用长窗口时，频率分辨率较高，但时间分辨率低

8、；利用短窗口是，时间分辨率高，但频率分辨率低。因此如何选用合理的窗口长度是应用的关键积分小波变换对非平稳信号，有很强的自适应能力，在高频段有较高的时间分辨率，在低频段有较高的频率分辨率天津市智能信号与图像处理重点实验室第三章工程项目资金来源与融资方案※本章要求（1）熟悉项目资本金融通和项目债务筹资；（2）了解项目融资及其主要模式；（3）掌握不同来源渠道资金的资金成本计算（普通股票的资本成本仅限了解）；（4）掌握加权平均资本成本计算。※本章重点（1）不同类型建设项目主要