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摘要:本文为多分量时频分析,提出了一种卡尔曼滤波的匹配解调变换的分析方法,该方法对信号的局部频率特性进行建模,以模型参数作为状态变量、以时频脊线为观测变量,分别建立起时频分析的状态方程和观测方程,据这些方程并利用卡尔曼滤波就可获得信号的瞬时频率,最后再对信号进行解调变换,就得到了能量高度集中的时频分布.在不同信噪比的情况下,仿真测试表明:本文方法优于现有文献报道方法.
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关键词:时频分析;卡尔曼滤波;匹配解调变换$ D1 q, Y+ N7 z6 L5 Y
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时频分析作为分析非平稳信号的强有力工具,在信号处理领域得到了越来越多的应用.它通过对一维时域信号的变换,来得到它的时频两域联合分布的信息.最广为所知的经典时频分析方法包括短时傅里叶变换( STFT) ，Wigner-Ville分布( WVD ),小波变换(WT),s-变换等.这些方法不依赖于额外参数,在原理上简单易懂,且易于实现.为了更好地提高时频图的能量集中度,人们提出了参数化的时频分析方法,例如Chirplet变化,广义S变换(GST),广义解调方法,自适应STFT ( ASTFT )，匹配解调变换( MDT)等.这些方法都引人了参数模型,从而能够根据不同信号的信息,求得最优参数,构建出适合当前信号的时频变换函数,以达到更高的能量集中度.! ?/ U0 e' x7 c) ~4 ^" |& X
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发表于 2021-6-30 09:44
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