基于Wigner-Ville分布的实信号估计

信噪比低于-5 dB时,信号恢复难度大.提出了一种新的信号估计算法,基于加窗Wigner-Ville分布(pseudo Wigner-Ville distribution,PWVD)的时频峰值滤波(time-frequency peak filtering,TFPF)PWVD-TF-PF,即利用PWVD与信号时频的关系设计一种计算窗函数长度的方法,同时将此窗与魏格纳分布结合用于TF-PF.TFPF是通过时频分布重建信号.首先将信号经过FM调制为解析信号,采用PWVD集中信号的能量,而噪声能量均匀分布于整个时频平面,提高了信号的信噪比,可准确估计出信号的频率.将时频分析方法用于低信噪比实信号估计中,使频率估计在信噪比低于0 dB时依然可行.此设计能够在信噪比达到-8 dB时恢复信号,并且信号的频率估计结果基本达到Cramer-Rao lower Bound(CRLB).     

一种基于时频分布的DOA估计方法

提出了一种基于信号时频分布波达方向估计的新方法。该方法根据信号的时频特征来构造阵列的时频相关矩阵Wxx和Wxy，再利用旋转不变技术对信号的波达方向(DDA)进行估计。由于充分利用了信号的时频域特征，此方法既适用于时不变的、平稳信号又适用于时变的、非平稳信号，与传统的一维ESPRIT方法比较，改善了DOA估计的性能，尤其是在低信噪比和空间近角度时，性能的改善是明显的。数值仿真的结果证明了上述结论。     

基于T-SBL的多跳频信号参数估计

针对多跳频信号参数估计问题,利用跳频信号频率在时频域上的稀疏性,在块稀疏贝叶斯学习(b SBL)的基础上,提出了一种T-SBL稀疏学习算法,通过重构后信号的时频图完成跳频信号的跳周期、中心时刻、跳时刻等参数的估计.首先将接收信号进行重叠分割得到观测矩阵;然后根据跳频信号时频域的稀疏性建立信号的多测量(MMV)稀疏模型,在块稀疏贝叶斯学习算法的基础上将多测量模型转化为单测量(SMV)模型;最后通过重构后信号的清晰时频图进行参数的快速估计.为了进一步提高低信噪比下的估计性能,采用形态学滤波的方法对获得的时频图进行修正.理论分析和仿真实验表明了该算法的有效性和良好的估计性能.     

基于时变换域分布的码分多址复用系统干扰抑制技术

基于时频分布能同时分析信号在时间域和频率域的特点，针对CDMA Overlay通信系统中时变窄带干扰抑制问题，提出了一种广义的时域分布-时变域分布，利用接收信号的时变换域分布获得干扰的瞬时频率，并据此设计相应的时变滤波器对干扰进行抑制，在干扰为频率随时间变化的线性调频信号时，对时变干扰抑制方案进行了计算机仿真，结果表明，该方案可以有效地抑制系统中的时变窄带干扰。     

一种分析睡眠脑电图的时频特征图

使用Choi-Williams分布对一段睡眠脑电图（EEG）信号进行时频变换，利用局部频谱的特征估计各个时间间隔里的波形，并得到局部频谱的特征曲线，整段EEG信号中所有时间咪上的频谱特征曲线组成一种时频特征图，使用该时频特征图分析睡眠EEG，不仅能够统计该段EEG信号中各种基本波形的出现情况，而且可以观察EEG信号中每个基本波形的变化方式，通过时频特征图对采集的实际睡眠EEG数据进行分阶实验，结果表明，时频特征图可以作为一种分析睡眠EFG有效工具，有良好的应用前景。     

基于BTFD-Hough变换的多Chirp成分信号的检测与参数估计

由于双线性时频分布(BTFD)对多个Chirp成分信号的时频表示存在交叉项干扰，因而在低信噪比情况下直接在时频平面难于进行检测和参数估计．该文提出了将信号的双线性时频分布作为图像，利用Hough变换检测图像中直线的原理，将多Chirp成分信号的检测与参数估计转换为在参数空间寻找局部极大值及其坐标的问题，可以使得检测和参数估计一并完成．仿真实验表明，该方法不仅能够有效地检测多Chirp成分信号并估计其参数，而且有较高的抗噪声性能，并能起到抑制与信号自项重叠的交叉项干扰的作用．     

基于时频图像特征提取的LFM雷达有源欺骗干扰识别

为了提高雷达的抗干扰能力,有针对性地合成最有效的抗干扰措施,提出了一种基于时频图像特征提取的欺骗干扰识别方法。该方法对雷达接收信号进行时频分析,根据时频图像分布的特点,提取时频域可分离度和三阶Renyi熵2个有效特征参数,将2个特征参数用于雷达接收信号的自动干扰识别。仿真结果验证了算法的有效性和稳定性,为后续抗干扰措施的选取提供了先验信息。     

一种低信噪比条件下的瞬时频率估计算法

为了在低信噪比条件下更有效地提取信号的瞬时频率,提出了一种改进魏格纳-维勒分布的瞬时频率估计算法来降低瞬时频率的估计误差.首先,采用基于切比雪夫多项式的核函数代替魏格纳-维勒分布的核函数,根据信号计算最优核函数.然后用该最优核函数计算信号的时频分布,以减小信号交叉项的影响.最后,采用维特比算法从时频分布中估计信号的瞬时频率.仿真结果表明,信噪比为-15～-5 dB条件下,改进魏格纳-维勒分布算法瞬时频率估计值的均方误差相比于魏格纳-维勒分布算法和平滑伪魏格纳-维勒分布算法减小超过53%,有效降低了瞬时频率估计误差.在单分量信号和多分量信号情况下,改进魏格纳-维勒分布算法能得到性能更优的瞬时频率估计值.     

脉冲噪声环境中韧性的子空间频率估计算法

为提高脉冲噪声环境中基于子空间的正弦信号频率估计算法的性能,以α稳定分布过程为脉冲噪声模型,利用m-估计方法得到接收信号尺度的鲁棒估计.构建鲁棒的接收信号协方差矩阵,并利用子空间方法得到正弦信号频率的估计.计算机仿真结果表明:该方法在强脉冲和低信噪比环境中的性能显著优于基于分数低阶统计量的子空间频率估计方法.     

冲击噪声背景下频率和DOA的联合估计

为解决冲击噪声背景下的LFM信号频率和波达方向(DOA)联合估计问题,本文依据FLOM-时频分布理论和谱图重排方法,提出了一种基于FLOM-时频分布谱图重排的频率特性和DOA联合估计算法,该算法解决了时频分布DOA估计算法不能应用于冲击噪声的不足,能有效抑制交叉项影响,具有较好的时频聚集性能,算法通过频率拟合和时频平均-MUSIC算法可同时得到LFM信号的瞬时频率和DOA值,相比于目前已有的DOA算法,该算法具有更好的参数估计精度.计算机仿真试验证实了算法的有效性.     

基于时频分析和相关搜索法的正弦调频信号的分离

针对微动研究中微多普勒特征多表现为正弦调频信号的特点,首先在时频域采用时频分析的方法预估计信号的类别和相关参数范围,进而在时域通过相关法搜索相关参数对多分量正弦调频信号进行分离,最后通过仿真验证了该方法的有效性。     

爆破振动信号时频特征的微差时间效应

基于平滑伪Wigner-Ville分布信号重排(RSPWVD),用matlab5.6编写的振动信号处理软件,并在海钢北一采场就微差间隔时间对爆破振动的影响进行试验的基础上,研究了振动信号时频特征的微差时间效应.基于平滑伪Wigner-Ville分布信号重排能全面反映爆破振动信号的时频特征,具有良好的聚集性.采用BC-6型微差起爆器起爆瞬发雷管消除了微差雷管时间漂移带来的误差.将测试获得的不同微差时间条件下的爆破振动波形进行重排,获得了相应条件下的爆破振动时频特征.研究表明,微差时间对爆破振动信号的时频特征影响很大,延迟时间的长短直接影响到整个爆破振动信号主频率及其持续时间.图2,表1,参11.     

滑跑中的喷气式战斗机的被动声时频特性

为了分析滑跑中的战斗机的被动声信号的时域、频域、时频分布、能量最大值所对应的频率分布等特性,利用自相关方法、功率谱估计、时频分析和能量极大值所对应的频率等分析方法,对战斗机的声信号的时频特性进行描述。通过2个典型声信号的对比分析,发现飞机起飞瞬间的被动声信号是滑跑中的战斗机的被动声信号的一个新的重要特征;其频率分布具有频率成分高、分布范围广等特点。认为将战斗机的2个主要声特征,即CPA时刻和起飞瞬间的被动声特征联合考虑将有助于实现目标的精确定位和追踪。     

时频分析和Fisher聚类的转发式干扰抑制算法

针对雷达对抗中转发式欺骗干扰的抑制问题,提出了一种基于时频分析和Fisher聚类的干扰鉴别及抑制算法。通过STFT变换,分析并提取了回波与干扰信号的时频特性差异,在信号检测基础上,采用Fisher聚类法实现了干扰与回波的分离,并通过时频滤波实现干扰抑制。仿真结果表明,能有效对抗频移调制实时转发干扰,当干扰与回波处于不同时辨单元时,可直接滤除干扰信号,且对干信比不敏感;处于相同时辨单元时,可有效抑制干信比小于25 dB的干扰信号。     

S变换在滚动轴承故障诊断上的应用

为了研究滚动轴承信号的非平稳特征,应用时频分析技术是一种较好的选择．研究了S变换,该方法是将短时傅里叶变换同小波变换结合起来发展的一种新算法．对多种时频分析方法进行了比较,得出S变换优于其他方法的一些特点,提出基于S变换的滚动轴承信号瞬态特征检测方法．结果表明,S变换能够以较高时频分辨率表示轴承振动中的非平稳特征,能反映出信号时频谱真实的物理意义,并且计算速度快．诊断结果验证了该方法可以用于滚动轴承的故障诊断．     

基于ARMA模型滤波的微弱信号辨识

双线性时频分布能更全面地表征复杂背景下瞬态机械故障信号特征,但双线性时频变换固有的交叉项干扰严重影响了算法的时频分辨率。探讨了双线性时频分析技术在微弱瞬态信号辨识中的应用,提出采用ARMA模型滤波的方法来抑制双线性Wigner-Ville时频变换的交叉项干扰,并给出算法推导。结合实验数据,对比平滑伪Wigner-Ville算法的信号辨识结果,表明基于ARMA模型预滤波的双线性时频分析能更好的抑制交叉项干扰,具备更高的时频分辨能力和瞬态微弱信号辨识能力。     

一种新的内燃机振动信号时频分析方法

本文针对现有时频分析方法在内燃机振动信号特征提取中存在的问题,提出利用经验小波变换(EWT)结合同步压缩变换(SST)对相关信号进行处理。仿真及实例验证结果表明,该方法不仅能够对内燃机振动信号时频特性进行有效表征,而且较传统时频分析方法具有更高的时频分辨率,对含噪信号表现出较强的鲁棒性。     

基于多窗口时频重排的非线性调频信号时频结构分析方法

基于时频重排的高时频聚集性和多窗口分析方法低方差、高分辨率等优点,提出一种基于多窗口时频重排的非线性调频信号时频结构分析方法.该算法结合时频重排和多窗口分析方法,降低由重排振荡和噪声引起的波动,保持时频重排的高时频聚集性,同时清楚地展示了非线性调频信号的频率调制规律.仿真实验结果证实该方法对两个相距很近的二次多项式调频信号和实际的蝙蝠声纳信号都非常有效.     

Hilbert-Huang变换与大地电磁信号的时频分析

将Hilbert-Huang变换引入大地电磁信号的时频分析中,介绍HHT(Hilbert-Huang transform)时频分析原理及方法,给出仿真信号的经验模态分解及其时频分布,并对实测大地电磁信号进行HHT时频处理与剖析.研究结果表明:Hilbert能量谱随时频的具体分布具有很强的非稳态动态变换时频刻画能力;时频谱的时间、频率分辨率不受Heisenberg测不准原理的限制,且其时间、频率分辨率都很高,有很好的时频聚集性;HHT方法能用于描述大地电磁信号的非线性时变特征,是大地电磁信号时频分析的有效工具.     

听觉诱发电位信号分析中小波基函数的确定

声舒适是评价建筑室内环境的重要部分,听觉诱发电位是声环境舒适度评价的客观生理指标,听觉诱发电位信号的时频能量特征可以用来评价声环境的舒适性.小波包分析可以探究听觉诱发电位信号时频能量分布规律,分析时运用的小波基不同,产生的结果也不同.为了更好地研究听觉诱发电位信号的时频能量分布,比较了5种小波基函数的时域特点和幅频特性.对16名正常成年人进行了脑干听觉诱发电位实验,将所测16组听觉诱发电位的平均值进行小波包时频能量分析.结果表明,dmey小波分析结果在时频分布上可与实际信号的能量信息相匹配,可以减少各个频带信号分解后的失真问题.选择dmey小波对听觉诱发电位信号进行处理,能够更准确地分析听觉诱发电位信号的时频能量分布,为声环境的舒适性研究提供理论依据.