自适应时频分析的发展历程

从分析固定核函数的时频分析法对分析信号的局限出发 ,引出基于数据的变窗长STFT分析、基于信号的径向高斯核时频分析、自适应配投影时频表示 ,简述了Chirp let变换的物理意义和数学基础。这一工作旨在揭示自适应时频分析的发展历程 ,同时阐明作为自适应时频分析的工具 ,Chirplet变换具有高度概括框架地位 ,其他种种自适应分析方法都是其低维特例。     

基于Chirp原子分解的语音信号时频结构分析

从自适应信号分解的角度出发,使用匹配追踪算法将语音信号分解成非平稳Chirp原子的组合,根据单个Chirp原子的WVD分布线性组合分析语音信号的时频结构.仿真结果表明,该方法时频分辨率高,没有短时傅立叶变换中测不准原理的限制,不受传统WVD分布中有交叉项的影响.     

一类新的复合核的二次时频分布

提出了一类新的复合核的二次时频分布，并和几种主要的二次时频分布作了比较研究，实验结果说明的分布具有高的时频分辨力和强的抑制交叉干扰能力。     

线性时频分析在弱信号检测中的应用

介绍了时频分析理论及线性时频分析方法．将短时Fourier和小波变换用于弱信号的检测并比较了其性能．最后给出了计算机仿真结果。     

自适应最优核时频分布在地震储层预测中的应用

提高时频分辨率是频谱成像技术研究的重点。自适应最优核时频分布采用随信号特征自适应变化的核函数,在模糊域对远离原点的互分量进行抑制,并尽可能的保留集中在原点附近的自分量。通过理论模型验证,该方法较好地抑制了交叉项干扰,同时较连续小波变换和平滑伪Wigner-Ville分布等方法具有更高时频分辨率。最后在营尔凹陷长沙岭地区的实例应用中,利用自适应最优核时频分布对该区目标储层进行了频谱成像处理,并结合沉积相特征对长沙岭地区进行有利区带预测。结果表明:该方法适用于实际地震信号的时频分析,对储层刻画优于传统方法,且对研究区储层预测具有有效性。     

信号时频表示的一种方法

描述了一种带相位因子的时频分析方法。它基于一种可滑动的、尺度可变的高斯窗思想。这种窗的大小与频率有关,并与傅里叶频谱之间有直接对应关系。笔者对这种时频分析方法做了理论分析,并通过实验验证了该方法在时频分析方面的特点。     

线性时频分析在弱信号检测中的应用

介绍了时频分析理论及线性时频分析方法.将短时Fourier和小波变换用于弱信号的检测并比较了其性能,最后给出了计算机仿真结果.     

基于初值优化的自适应最稀疏时频分析方法

自适应最稀疏时频分析(adaptive and sparsest time-frequency analysis,ASTFA)是一种新的时频分析方法,该方法需要事先确定较为准确的初始值,缺乏自适应性.针对ASTFA存在的问题,提出了基于初值优化的ASTFA方法.该方法使用残余量的能量作为优化目标函数,使用不同的初始值对信号进行分解,当残余量的能量最小时,则认为该初始值为最优初始值.因此,该方法能够自适应地寻找最优的初始值,增加了ASTFA方法的自适应性.采用仿真信号将该方法与原ASTFA方法进行对比,结果表明该方法能自适应地得到更准确的分解结果.对仿真信号和滚动轴承故障数据进行分析,结果表明ASTFA在抑制端点效应和模态混淆、抗噪声性能、提高分量的准确性等方面要优于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD),并能有效应用于滚动轴承故障诊断.     

基于小波包变换的声信号时频特性分析

用一种基于小波包变换的树形分解方法对声音信号进行了时频局部化多尺度分析,并利用分解系数重构了信号,结果表明用这种方法可获得高分辨率的信号语图。     

三维时频分析方法在地震层序分析中的应用

在传统时频分析方法的基础上,根据小波变换理论提出了利用小波变换对地震剖面进行三维时频分析的方法。首先将二维地震剖面变换成ｘ－ｔ－ｆ三维数据体,根据振动能量在一定时间内改变滤波档可以得到具有某种稳定性的剖面,利用这些剖面可以识别旋回之间的界限。再以此为基础,利用ｘ－ｔ切片进行层序界面的追踪和构造断层的拾取。利用小波三维时频分析方法划分的沉积旋回和物性变化规律可以进行层序界面追踪,并进上步确定储层范围     

多普勒信号频域压缩算法中最佳时窗长的选择

研究基于短时傅里叶变换（STFT）的可变窗长的多普勒信号的频域压缩算法中最佳时窗长度的选择问题，提出了根据系统压缩倍数的要求及信号的局部平稳性，选择STFT时间窗长度的可变窗长的频压缩算法，并得到其简化的二窗法频域压缩算法，仿真结果表明，与固定窗长法相比，二窗法频域压缩算法克服了取固定窗长度时存在的偏差较大的问题，取得了比较满意的仿真结果。     

自适应最稀疏时频分析方法的分解能力研究

自适应最稀疏时频分析(adaptive and sparsest time-frequency analysis,ASTFA)方法将信号分解转化为最优化问题,在优化的过程中实现信号的自适应分解.为了研究ASTFA的分解能力,在定义分解能力评价指标(Evaluation Index of Decomposition Capacity,EIDC)的基础上,以双谐波分量合成信号模型来研究幅值比、频率比、初始相位差对ASTFA的影响.同时,将ASTFA方法与经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)、局部特征尺度分解(Local Characteristic-scale Decomposition,LCD)进行对比分析.研究结果表明,ASTFA方法的分解能力基本不受幅值比的影响,可分解的极限频率比较大,不受初始相位差的影响,该方法的分解能力具有明显的优越性.     

采用Dopplerlet基函数的时频信号表示

为克服时频关系为线性的基函数的不足 ,提出了一种新的时频信号表示—— Dopplerlet变换。对其物理机制的分析表明 :该变换实质上是对信号的时频能量分布进行非线性分割 ,而以线性分割为特征的 Fourier变换、短时 Fourier变换 (包括 Gabor变换 )、小波变换、chirplet变换则均是Dopplerlet变换在其参数取特定值时的特例。采用自适应匹配投影分解法搜索出一组与信号分量最佳匹配的 Doppler-let基函数 ,据此可用尽可能少的波形重构原信号。文中还提出了时间和频率分辨率均达到理论值极限的“伪时频分布”的概念。     

一种尺度自适应的长时目标追踪算法

在长时目标追踪中,传统的核相关滤波算法受到目标尺度变化和环境因素的影响,追踪效果会有所下降。为解决这一问题提出了一种尺度自适应的长时目标追踪算法。首先,为了实现追踪过程中追踪器尺度的自适应,在核相关滤波算法中加入尺度因子池,通过不同尺度下候选目标的响应值判断目标的最佳尺度;其次,为了提高追踪的准确度,通过扩大候选目标的搜索范围,对追踪不准确的目标位置进行重新检测;最后为了提高追踪效率,根据追踪的稳定性决定是否对追踪模板进行更新,从而提高追踪速度,减少过多错误信息的学入。实验结果表明,所提算法相较于其他追踪算法在精确度上提高了15.3%,在成功率上提高了17.1%。     

多Chirp成分信号双线性时频分布的交叉项分析

以广泛出现在许多工程应用领域和物理现象中的多Chirp成分信号为对象，研究了双线性时频分布对这种信号时频分布的交叉项特点，推导了几种分布的交叉项的数学表示，从模糊平面分析了交叉项抑制的机理，提出了双线性时频分布对多Chirp成分信号时频表示存在局限，仿真试验结果显示理论分析正确．     

K-S变换及其电网超谐波时频分析应用

依据FFT→优化窗→IFFT思路,突破线性时频变换的窗函数积分性能桎梏,实现高性能优化窗函数的线性时频变换应用,建立新型时频变换算法——K-S变换.对信号x（t）的FFT频谱向量进行频移处理后,与该频移点下Kaiser优化窗的频谱向量进行Hadamard乘积,再将乘积结果进行FFT逆变换（IFFT）,构造出K-S变换复时频矩阵,由此获得x（t）的时间-频率-幅值、时间-频率-相位三维信息;给出逆变换的数学推导与局部性质、线性性质和变分辨率特性;0~150 kHz电网的稳态与时变超谐波信号仿真实验表明,K-S变换的时域、频域分辨能力均优于流行的短时傅里叶变换、S变换,具有优良的变分辨率性能;0~40 kHz超谐波信号的实测证明,基于K-S变换的超谐波电压幅值测量绝对误差均小于0.032 3 V.     

小波变换和信号的时频局部分析

从信号时频分析的角度讨论了小波变换的应用,重点是多尺度分析和波包,指出了用小波包分析非平稳信号的步骤。     

离散傅立叶变换（DFT）计算中一些问题的论证

在时频信号分析领域中,DFT是一个常见的术语,尤其是在它的高效算法FFT出现后,信号分析中的其他运算也常常尽可能转化为DFT以提高运算速度,但作者在开发虚拟频谱分析仪中了解到,对DFT及其逆变换（IDFT）的计算存在着两套公式,导致不同信号分析人员,或不同时频信号分析仪计算出的DFT结果不一致,其物理意义也不分明,作者首先阐述了以前文献中定义DFT时所依据的周期延拓原理,然后分别用待定系数法和类比演变法论证了在周期延拓原理的认识下,DFT的计算公式采用工（3）更具合理性,指出并纠正了以前诸多文献中定义DFT计算公式时,推导过程中存在的一个不当之处,对以前认为DFT及其IDFT的计算存在的两套公式是一种习惯的不恰当观点加以了澄清,最后以三个算例直观地验证了作者观点的正确性。     

跳频信号的自适应谱图分析

基于跳频信号的多分量模型,分析了谱图(Spectrogram)和维格纳分布交叉项特点,提出了自适应谱图的跳频信号时频分析方法.该方法利用最大相关准则,自适应地变化窗函数长度,匹配跳频信号的局域化属性,进而获得较好的时频分辨率.算法性能与平滑伪维格纳分布(SPWVD:Smoothed Pseudo Wigner-Ville Distribution)进行了比较,通过理论研究和仿真分析表明,自适应谱图方法能够反映跳频信号的时频特征,改善了跳频信号的谱图分辨率,提高了参数的估计精度,具有很强的鲁棒性.     

睡眠剥夺对大脑状态影响的时-频-空分析

结合脑电信号EEG的小波变换和非负矩阵分解,寻求正常睡眠和睡眠剥夺（sleep deprivation,SD）两种条件下,大脑状态在时域、频域和空域的主要差异,探讨其发生机制,并建立综合评价方法．为此,获取两种条件下11名受试者的听觉诱发电位,对脑电gamma频段做小波变换得到时频信息,采用ANOVA统计计算每个时频点的F检验值,对此进行两分量的非负矩阵分解结果表明,SD引起的大脑状态变化主要发生在40Hz左右,刺激后约400ms处的额叶和前额叶位置．基于此,分别从时频复合域、时域和空域的角度来分析具体的变化,发现SD引起gamma振荡减少,活动时间延迟,额叶功能区兴奋性降低,推断SD的作用机制在于降低了神经元的活动和同步化效应．分析表明结合EEG的小波变换和非负矩阵分解,可以建立一条从时、频、空三域全面评价大脑状态主要变化的途径．