抑制维格纳分布交叉干扰项的联合算法

维格纳分布(WVD:Wigner-Ville Distribution)交叉干扰项的存在,严重地影响了其处理效果。为此,笔者结合交叉干扰项的性质,提出改进算法--基于STFT(Short-Time Fpiroer Tramsfpr)与WVD的联合算法(STFT-WVD)。该联合算法将信号的谱图与维格纳分布作互相关处理,以期达到抑制交叉干扰项的效果。通过理论分析与仿真实验证明,STFT-WVD算法在有效抑制WVD交叉干扰项带来不良影响的同时,保持了WVD较高的时频分辨率,是一种行之有效的WVD改进算法。     

三维维格纳分布的数值实现与应用

介绍了维格纳分布算法的实现,并利用Choi—Williams窗（指数核）抑制交叉项的干扰,最终得到降低交叉项干扰后的维格纳分布算法;尝试着将维格纳分布应用于心率变异信号的处理中,发现维格纳分布三维图能揭示出心率变异信号随时间演变、频率演变的信息;三维图便于医生观察在任一个时段出现的谱峰或谱谷,在临床应用上有着直观、方便的特点。     

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.     

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。     

采用STFT Wigner变换抑制Wigner Ville分布交叉项

对于多分量非平稳信号分析,维格纳时频分布Wigner-Ville(WVD)存在严重的交叉项干扰.而GWT避免了Wigner-Ville分布的交叉项干扰而且具有良好的时频聚集性.但由于Gabor变换的时频聚集性不佳,当多分量信号进行Gabor变换时如果信号中各分量频率混叠,Gabor Wigner transform(GWT)就不能得到理想的结果.提出一种改进的STFT-Wigner算法,可以有效的抑制交叉项,并保持较高的时频聚集性.通过分析仿真信号和实测振动信号表明该方法能够取得良好的效果.     

基于WVD改进算法的跳频信号参数估计

针对平滑伪维格纳分布(SPWVD：Smoothed Pseudo Wigner Ville Distribution)在跳频信号参数估计中存在的分辨率下降和运算量过大等问题,提出基于STFT(Short-Time Fourier Transform)与WVD(Wigner-Ville Distribution)的联合算法(STFT-WVD),实现了跳频周期、跳变时刻和跳频频率等参数的盲估计。在参数估计的过程中,STFT WVD算法有效地抑制了WVD的交叉干扰项,保持了WVD较高的时频分辨率,在运算量上和WVD相近,没有增加运算的复杂程度。仿真实验证明,STFT-WVD比SPWVD具有更好的整体性能,在信噪比优于－1 dB时,能得到更为精准的估计值。     

平滑伪Wigner-Ville分布在电气设备局部放电信号分析中的应用

为了有效分析电气设备局部放电信号基于时域和频域的联合特性,本文采用平滑伪Wigner-Ville分布对放电信号进行时频分析,有效解决了Wigner-Ville分布中存在交叉干扰的问题。为了验证平滑伪Wigner-Ville分布的有效性,本文分别采用Wigner-Ville分布和平滑伪Wigner-Ville分布对局部放电信号进行分析。实验结果表明,平滑伪Wigner-Ville分布可以有效分析局部放电信号的时频特性。     

一种魏格纳-威利分布交叉项剔除新算法

为抑制魏格纳-威利分布分析多分量信号时交叉项的干扰,提出了一种交叉项剔除新算法,该方法通过分析多分量信号及跳频信号的魏格纳-威利分布交叉项特性,得出其交叉项数目和频率的一般规律,然后采用带通滤波器对时频分布结果中交叉项进行滤除。理论分析和仿真验证表明,该算法可以有效剔除多分量信号魏格纳-威利分布中的交叉项干扰,且具有优异的时频聚集性。     

线性调频信号检测中时频谱交叉项的抑制

在多分量线性调频信号检测时,由于时频谱存在的交叉项影响到检测精度,进行时频谱的平滑可以减少交叉项,使用时频谱重排的方法在减少交叉项的同时又可以增加谱的聚集性。计算机仿真实验结果验证了这两种方法可以有效地抑制交叉项干扰,提高了检测精度。     

VMD与Cohen核结合的时频分布交叉项抑制方法

在非平稳信号时频分析中,使用Cohen核所得时频分布的交叉项抑制与时、频分辨率难以兼顾。针对此,提出一种将变分模态分解（VMD）与Cohen核相结合的时频分析方法。首先对信号进行VMD分解,得到一组具有不同频率成分,相互独立的固有模态函数（IMF）分量,然后对每个IMF分量进行Cohen核时-频变换,再线性叠加重构出原始信号的时频分布。通过仿真分析,结果表明：该方法可以在保持时频分布中较高时、频分辨率的基础上,有效消除交叉项的干扰。     

Wigner分布在非平稳声场分析中的应用

与基于信号平稳性假设的传统傅里叶分析方法相比，Ｗｉｇｎｅｒ分布是一种可用于非平稳信号分析的联合时－频谱。然而，在多分量信号分析的情况下，交互干扰污染了ＷＤ，使其难以作出物理解释，本文讨论了如何用局部平滑ＷＤ和Ｃｈｏｉ－Ｗｉｌｌｉａｍｓ分布去除交互干扰项，在对多种型式信号仿真的基础上，使用ＷＤ分析来自机器的瞬态声信号以抽取非平稳性特征，分析结果表明，ＷＤ谱是十分有效的。     

线性正则变换与时频分布

 线性正则变换是一种有用的信号处理工具,它是Fourier变换、分数阶Fourier变换更为广义的形式.Wigner分布和模糊函数是2种经典的时频分布描述方法.利用Wigner分布和模糊函数的性质并借助于线性正则变换矩阵分解形式讨论和描述了线性正则变换与时频分布的关系,给出了几何图形解释,为进一步研究线性正则变换在时频信号分析中的应用奠定了理论基础.     

Higher order moment spectra time-frequency analysis of the geophysical signal

On the basis of an introduction of the Wigner Higher-Order spectra (WHOS) and a general class of time-frequency higher-order moment spectra, the geophysical signal was analyzed using the higher order time-frequency distributions (TFD). Simulation results obtained in this paper show that the higher-order TFD (Wigner Bispectrum, Wigner Trispectrum and Choi-Williams Trispectrum) have much better Time-Frequency Concentration than the second-order TFD, and the reduced interference higher-order TFD such as CWT can effectively reduce the cross-term in multicomponent signals and simultaneously obtain high time-frequency concentration. Foundation item; Supported by the National Natural Science Foundation of China (49904010) Biography: Liu Xiang-hong (1977-), female, Master candidate, research interest: modern signal processing.     

基于分数阶Fourier变换的时频分布

分数阶Fourier变换是对经典Fourier变换的推广.根据信号瞬时相关函数、点谱相关函数、Wigner分布和模糊函数这4种信号表示方法之间的Fourier变换关系,基于二维分数阶Fourier变换,给出一种新的分数阶时频分布,它表征了信号的局部时间/频偏和局部频率/时延特性,进一步讨论该分布函数的主要性质.最后给出它在线性调频（chirp）信号检测中应用的仿真结果.     

高阶时频分布在滚动轴承故障诊断中的应用研究

滚动轴承故障信号是非高斯、非线性、非平稳信号,由于调制性,使用幅值谱分析方法无法找到轴承故障频率。将高阶时频分布——主要是Wigner双谱分析方法应用于滚动轴承的故障诊断,计算滚动轴承振动信号的高阶时频分布,并对其沿时间轴切片,分析了切片的幅值谱。针对不同故障轴承,对其振动信号幅值谱、高阶时频分布及其切片谱的对比分析表明,高阶时频及其切片谱性能优于幅值谱。     

基于解析信号的小波变换及其应用

提出对信号的解析进行小波变换，从而可直接计算出信号能量的时-频分布.使分析结果能象短时Fourier变换、Wigner分布那样直观地显示出来，解决了小波分析的可视性问题.用这种算法在调频信号的分析、消噪和故障诊断上应用说明了它的优点.     

时频表达在心音研究中的应用

心音是一种非平稳信号,用时频分析方法可以获得这种信号的一些重要的特征,为此提出了不同时频表达在心音研究中的几个性能指标：频谱的聚集度,时间包络的覆盖率、均方误差和规则性.基于这些指标比较了心音信号的短时傅立叶变换、连续小波变换、S变换、Wigner-Ville分布等时频表达的性能,并给出了具体应用的例子．     

交叉魏格纳／模糊度分布函数中拉冬变换的新特性

分析了交叉魏格纳分布函数中的拉冬变换是这些函数中分数傅里叶变换的可分乘法,因此,二维交叉模糊度函数是一维信号分数相关的表面形式,每一信号都与表面观察的角度有关。     

基于时频平面脊信息提取的间谐波分析新方法

针对电力系统间谐波分析的局限性,提出一种基于时频平面脊信息提取的间谐波分析新方法.该方法首先基于自适应最优核时频分布理论得到间谐波信号的时频分布,然后进行时频平面脊信息的提取,从而得到各间谐波分量频率随时间变化的特征.同仅采用时频分布刻画间谐波信号时频分布特性相比,该法具有更高的时频分辨率及更强的信息可读性.仿真及实测数据分析结果表明：该方法表现出很高的时频聚集性,且不受交叉项的影响,清晰地刻画出各间谐波分量的时变性特征,对各频率分量相隔较近的信号仍然有效.     

Applications of Wigner high order spectra in feature extraction of acoustic emission signals

The characteristics of typical AE signals initiated by mechanical component damages are analyzed. Based on the extracting principle of acoustic emission（AE） signals from damaged components,the paper introduces Wigner high-order spectra to the field of feature extraction and fault diagnosis of AE signals. Some main performances of Wigner binary spectra,Wigner triple spectra and Wigner-Ville distribution （WVD） are discussed,including of time-frequency resolution,energy accumulation,reduction of crossing items and noise elimination. Wigner triple spectra is employed to the fault diagnosis of rolling bearings with AE techniques. The fault features reading from experimental data analysis are clear,accurate and intuitionistic. The validity and accuracy of Wigner high-order spectra methods proposed agree quite well with simulation results. Simulation and research results indicate that wigner high-order spectra is quite useful for condition monitoring and fault diagnosis in conjunction with AE technique,and has very important research and application values in feature extraction and faults diagnosis based on AE signals due to mechanical component damages.