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为实现较高的时频能量聚集,实现谐波时频参数准确辨识,提出一种新的谐波时频分解方法——K-S分解,依据FFT→Kaiser窗→IFFT思路,推导K-S分解算法; K-S分解获得的二维复数时频矩阵的列向量表征被测信号某一采样时刻的幅值相位随频率变化的分布,行向量表征被测信号某一频率的幅值相位随时间变化的分布,据此获得被测信号的幅值、频谱、时间及相位特征信息,实现信号的自适应时频分析;复杂电网信号的谐波时频辨识仿真实验验证了K-S分解的可行性与自适应能力.