【摘 要】
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针对传统时频分析方法的固定窗在分析非线性调频信号时存在时频聚集性不高等问题,在短时傅里叶变换基础上引入同步压缩理论,利用信号的局部信息特征,提出一种窗口伸缩优化的时频同步压缩变换算法,并在此基础上推导出二阶及高阶的窗口伸缩优化的同步压缩变换算法.该方法能够兼顾同步压缩变换和重排的优势,进一步锐化时频脊线,从而增强时频表示的能量聚集水平,提高信号时频分辨率.鉴于信号的先验知识未知,以最小信息熵准则为依据对截取信号窗口进行伸缩优化,利用熵值对时变窗口参数进行估计从而确定各时刻的最优窗宽.仿真信号和实际信号分析
【机 构】
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武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室,武汉,430081;武汉科技大学机械传动与制造工程湖北省重点实验室,武汉,430081
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针对传统时频分析方法的固定窗在分析非线性调频信号时存在时频聚集性不高等问题,在短时傅里叶变换基础上引入同步压缩理论,利用信号的局部信息特征,提出一种窗口伸缩优化的时频同步压缩变换算法,并在此基础上推导出二阶及高阶的窗口伸缩优化的同步压缩变换算法.该方法能够兼顾同步压缩变换和重排的优势,进一步锐化时频脊线,从而增强时频表示的能量聚集水平,提高信号时频分辨率.鉴于信号的先验知识未知,以最小信息熵准则为依据对截取信号窗口进行伸缩优化,利用熵值对时变窗口参数进行估计从而确定各时刻的最优窗宽.仿真信号和实际信号分析结果验证了该方法的有效性.
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