广义解调时频分析方法中的若干问题探讨
《汽车工程》2009年(第31卷)1—12期总目次
２１７ ／ ２
２１２ ／ ３
掺 烧 不 同 比 例生 物 柴 油 的 发 动 机 性 能研 究
基 于 证 据 理 论 和 模 糊 神 经 网 络 的 汽 车换 挡 平 顺 性 评 价 方
法 ４３８ ／ ０
汽油车和天然气汽车颗粒物排放特性研究 优化 ２ １１ ／４
２ １７ ／３
Ｃ Ａ４０ Ｅ Ｆ ６７ Ｈ Ｖ发动机燃 油经 济性 的 Ｂ Ｐ神经 网络建 模及 内燃机流一 热耦 合数值模拟 的研究 固— ２ １６ ／４ ２ １１ ／ ５ ２ １６ ／ ５
１４ ／８
混合动力汽车动力 电池热管理系统流场特性研究
３ ２４ ／ ２
ห้องสมุดไป่ตู้
日 鲁棒控制理论应用于 Ｃ Ｇ发动机怠速控制 １５ Ｎ ／６ 基于遗传算法的混合动力汽车参数多 目标优化
一一 一 一～一一一 一一一一一一 一 一一 一 一 一 一 一 一一一 一
响的分析 ３２８ ／ ２
基于试验知识 的 Ａ Ｓ自适应控制策略研究与验证 Ｂ 车身侧倾 时前轮 主销后倾角对转向稳定性 的影响
柴油机掺烧不 同比例 甲醇混合燃料 的试验研究
增 压 柴 油 机 瞬 态 工 况 燃烧 噪声 实 验 研 究
３２ ５ ／ ０
３ ２９ ／０
基于 Ｌ 的主动悬架 的滚动时域 输 出反馈控制 ＭＩ
离合器到离合器式 自动变速器控制系统的试 验研究
４ １ ／］ ３
基于 一ＶＭ模 型的无 级变速 器夹紧力 控制 系统故障诊 Ｓ
断 ４ ３７ ／ １
质子交换膜燃料电池堆运行参数优化设计 低附着弯道路面车辆制动力控制策略研究
基 于有 限元技术 的动力 总成悬置支 架拓扑优化 的研究
广义解调时频分析方法在调制信号处理中的应用
线 ， 的甚 至还 是 曲线 。如 对 多 分 量 的调 频 信 号 进 行 有
小波 分解 ， 到的各个 分 量 就 可能 不 是单 分 量 的信 号 ， 得
或者对 复杂信 号 中的单分 量 信 号进 行 人 为 的矩形 时频 划 分 ， 不 能 得 到 瞬 时 频 率 具 有 物 理 意 义 的 单 分 量 并 信号 “。
中， 常用 的有 Ｅ ＭＤ（ ｍ ｉｃｌ ｄ ｅｏ ｐ ｓｉｎ 简 称 Ｅ ｐｒ ａ Ｍｏ ｅＤ ｃｍ ｏｉｏ ， ｉ ｔ Ｅ Ｄ） 法 和 小 波分 解 方 法 。采 用 Ｅ Ｍ 方 ＭＤ方 法 将
方 法 的理 论 和 实 际应 用 都 比较 成 熟 ， 别 是 最 大 重 叠 特 离散小 波 包变换 （ ｘ ｌ ｖｒ ｐｄｓｒｔ ｗ ｖｌ ａｋ Ｍａｉ ｅ ａ ｉ ｅｅ ａｅ ｔ ｃ— ｍａ ｏ ｌ ｃ ｅｐ
中 图分 类 号 ：Ｔ ９ １７ Ｎ １． 文 献 标 识 码 ：Ａ
调 制信 号 是 工 程 实 际 中常见 的 信 号 ， ｉ ｅｔ 换 Ｈｌ ｒ变 ｂ 是分析 调制 信 号 常 用 的方 法 ， 是 它 只适 合 于 处理 单 但 分量 的渐进 信 号 ¨ ， 在 工 程 实 际 中经 常遇 到 多个 调 Ｊ而 制分量 相互 叠 加 、 幅调 频 同时 作 用 的复 杂 信 号 。对 调 于多分 量 的线性 调 频 信 号 ， 以采 用 线 性 调 频 变换 方 可 法 ， Ｒ ｄ ｎ变换 提取特 征参 数 。对 于其 它 的 多分 如 ａｏ 量 调幅 一调频 信 号 ， 用 线 性 调 频 变 换 就 难 以获 得 较 采 理想 的结果 ， 于这 类 信 号 传 统 的方 法 是 采 用 带 通 滤 对 波器 组将 复杂 信 号 分 解 成单 分 量 的调 幅 一调 频 信 号 ， 然后 分别进 行 解 调 。然 而 ， 实 际 工 程 中的 复 杂 信 号 在 中， 当载波信 号 频 率 变 化 范 围 较 大或 者 载 波频 率 比较 接近 ， 以至 于调制边 带在 频 域 内相 互 重 叠 时 ， 统 的方 传 法很难 得到满 意 的效果 。 实 际上 ， 多 分 量 调 幅 一调 频 信 号 进 行 解 调 的关 对 键 在于 找到 一种 有效 的信 号 分 解 方 法 ， 将 多分 量 的 能 调幅 一调频信 号分 解为若 干个 瞬 时频 率具 有 物 理 意 义 的单 分量 调幅 一调频信 号之 和 。多 分量 的调 幅 一调 频 信 号具有 非平 稳 特 征 ， 目前 的非 平 稳 信 号 分 解 方 法 在
基于广义解调时频分析和瞬时频率计算的阶次谱方法在齿轮故障诊断中的应用
振动信号 的故 障特征 ， 判断齿轮 的工作状 态。仿真信号和实验信号 的分析结果表 明了该 方法的有效性。
关键词 ：Ｊ 义解调 ； 时频分析 ； 瞬时频率 ； 阶次分析 ； 齿轮 ； 故障诊断
中 图分 类 号 ：Ｔ ３ １ Ｐ ９ 文 献 标 识 码 ：Ａ
Ａｐ ｉ ａ ｉ ｎ ｏ ｒ ｒ ｓ ｅ ｔ ｕ ｅ ｈ ｄ ｓ ｄ ｏ ｇ ｎｅ ａ ｉ ｅ ｄｅ ｏ ｐｌｃ ｔｏ ｆｏ ｄｅ ｐ ｃ ｒ ｍ ｍ ｔ ｏ ｂａ ｅ ｎ ｅ ｒ ｌｚ ｄ ｍ ｄｕｌ ｔｏ ａ ｉｎ ｔｍ ｅ ｆ ｅ ｕｅ ｙ ａ ｌ ｓｓ ａ ｄ ｉ ｔ ｎｔ ｅ ｕｓ ｆ ｅ ｅ ｙ ｃ ｌｕ ａ ｉ ｎ ｏ ｇ ａ ａ ｔｄｉ ｇ ｓｓ ｉ ・ｒ ｑ ｎｃ ｎａ ｙ ｉ ｎ ｎｓａ ａｎ ｏ ｒ ｑｕ ｎｃ ａ ｃ ｌ ｔｏ ｔ ｅ ｒ ｆ ｕｌ ａ ｎｏ ｉ
一
调频信号 。而当齿轮发 生故 障时 ， 其启停过程 中的振 动信号就表现为多分量 的调 幅 一 调频 特征。在基于广义解调时频
分析和瞬时频率计算 的阶次谱方法 中， 首先采 用广义解调时频分 析方法将齿 轮瞬态信 号分解 为若干个 单分量信号 ， 后 然
计算各个分量 的瞬时频率 ， 再对其 瞬时频率信 号进行重采样 ， 最后 对重采样信号进行频谱分析得到 阶次谱 ， 而提取齿 轮 从
振
第 ３ Ｏ卷第 ９期
动 与
冲
击
Ｊ ＯＵＲＮＡＬ ＢＲＡＴＯＮ ＡＮＤ ＨＯＣ ＯＦ ＶＩ Ｉ Ｓ Ｋ
基 于广 义解 调 时频 分 析和 瞬 时频 率计 算 的 阶次 谱
方 法 在 齿 轮 故 障 诊 断 中 的 应 用
程 军 圣 ，李 宝 庆 ，杨 宇
４０ ８ ） １０ ２
基于广义解调时频分析的调频信号去噪方法
１ 降 噪处理方法概述
义解 调 时频分 析 方法 的理 论及 应 用进 行了研 究 ，本 文
在 实 际的信 号处 理 应 用中，为了降低 噪声 的影 响， 对 广义解调 时频分 析方 法在 线 性调 频信 号 去 噪处 理 中 需 要对 信 号 进 行 降 噪 处 理。 传 统 的 降 噪方 法 是 基 于 的应 用进行了研究 ，结果表 明了该 方法 的有效性 。
方 法 ］ ，该 方法将 广义 解 调和 最大 离散 小 波包分 解 ＿ 】 ０ ］ 图 ２中可以看 出，分解得 到的分 量 Ｃ （ ｆ ） 为一调频 信号，
相结合 ，可 以得到多分 量调 幅调 频信号 的时频分布， 因 与原调频 信号相 比，信 噪 比为 １ １ ． ６ ８ ６ ４ ｄ Ｂ。虽然信 噪比 此可 以应 用于调 频 信号 和噪声 的分 离。文 献 『 １ 卜 对 广 提高 了，但 是波形 存在一定 的失真 ，其原 因在于 调频信
２ ０ １ ３ ． １ ０建设机械技术与管理 １ ３ ３
号 频带 较 宽 ，频 带越 宽 白噪声 能量 越 大，而且分 解层 范 围内，以便 获得更 高 的信 噪 比。选择 分解 层 数 Ｊ ＝ ３ ，
广义 解调 时 频分 析方 法 将广义 解调 和最 大 离散 小
稳信号 分 解方 法 中，常用的有 Ｅ Ｍ Ｄ（ Ｅ ｍｐ ｉ ｒ ｉ ｃ ａ ｌ Ｍｏ ｄ ｅ 波包 分 解 相结 合，得 到原始 信 号 完整 的 时频分 布 ，即
Ｄｅ ｃ ｏ ｍｐ ｏ ｓ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ，简称 Ｅ ＭＤ）方 法 Ｊ 、Ｌ ＭＤ （ Ｌ ｏ ｃ ａ ｌ Ｈｉ ｌ ｂ ｅ ｒ ｔ 谱或 Ｈｉ ｌ ｂ ｅ ｒ ｔ 能量谱 。其具体步骤 参见文献 ］ 。 ｍｅ ａ ｎ ｄ ｅ ｃ ｏ ｍｐ ｏ ｓ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ， 简称 Ｌ ＭＤ）和小波分 解方法 等。 广 义 解调 时频 分 析 方 法 特 别 适 合 处 理调 频 信号，
基于广义解调时频分析的多分量复杂信号分解方法
频变化信 号的准确分 离提供 了有效途径 。
关键词 ： 时频 分 析 ；广 义 解调 ；离散 小 波 包变 换 ；相 位 函数 ；多 分 量信 号分 解 中 图 分 类 号 ： Ｎ９ ｌＴＰ ７ Ｔ ｌ ； ２４ 文献标识码 ： Ａ
Ｍ ｕ ｔ－ ｍ ｐ ｎｅ ｎｄ Ｃｏ ｐ ｉ ａ ｅ ｉ ｎ ｌＤｅ ｏ ｐｏ ｉｉ ｎ Ｍ ｅ ｈ ｄ ｌｉＣｏ ｏ ｎｔａ ｍ ｌｃ ｔ ｄ Ｓ ｇ ａ ｃ ｍ ｓｔｏ ｔｏ Ｂａ ｅ ｎ Ｇｅ ｒ ｌｚ ｄ Ｄｅ ｏ ｕ ａ ｉ ｎ Ｔｉ ｅ Ｆｒ ｑ ｎ ｙ Ａｎａ ｙ ｉ ｓ ｄ ｏ ｎｅ ａ ｉ ｅ ｍ ｄ ｌ ｔｏ ｍ － ｅ ｕｅ ｃ ｌ ｓｓ
ｔ ｅ ｈｏ ａ ｔ ｉ ｈｅｔｍｅ ｄ ｍ ａｎ ｗａ ｆｔ ｅ ｓ ｎ ｌ — ｏｍｐｏ ｅ ｉ ａ ｓ ｉ ｈ ｒｇｉ ａ ｉ ． ｈｅｍ ｔ ｄ ｃ ｎ ｏｂ ａ ｎ ｔ ｉ ｏ ｉ ｖｅｏ ｈ ｉ ｇ ｅ・ ｃ ｎ ｎｔｓｇｎ ｌ ｎ ｔ ｅ ｏ ｉ ｎ ｌｓ ｇ—
Ｚ ａ ｇＸｉｏｅ， ｉ ｈ ｎ ｉｇ， ｈｎＤｏ ｇ ｈ ｎ ａｆ ｉ Ｌ ｕＺ ｅ ｘｎ Ｃ ｅ ｎ
（ ｎ ｉ ｅ ｒ ｇ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ Ｃｅ ｔ ｒｏ ｅ ａ ｌ ｒ ｉａ ｔ ｍａ ｉ ｎ ａ ｄ Ｍ ｅ ｓ ｒ ｍｅ ｔＴｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ｏ ｉ ｉｔ ｙ ｏ Ｅ ｇ ｎ ｅ ｉ ｓ ａ ｃ ｎ ｅ ｆＭ ｔ ｌ ｇ ｃ ｌＡｕ ｏ ｔ ｎ ａ ｕ ｅ ｎ ｃ ｎ ｌ ｇ ｆＭ ｎ ｓ ｒ ｆ ｎ ｕ ｏ
ｎ ｌａ ｄ ｔ ｅ ｓ ｍｅ ｔ ｅ ｆｅ ｕ ｎ ｙ ｄ ｓ ｒｂ ｔｏ ． Ｍ ｏ ｅ ｖ ｒ ｎ ｅ ｆ ｃ ｉ ｅ ｍ ｅ ｈ ｄ ｉ ｐ ｏ ｉ ｅ ｏ ａ ｎ ｈ ａ ｉ —ｒ ｑ ｅ ｃ ｉｔ ｉ ｕ ｉ ｎ ｍ ｒ ｏ ｅ ，ａ ｆｅ ｔｖ ｔ ｏ ｓ ｒ ｖ ｄ ｄ ｆ ｒ
信号处理中的时频分析方法研究
信号处理中的时频分析方法研究一、引言在信号处理领域，时频分析是一种重要的分析方法，它可以展示信号在时间和频率两个维度上的变化规律。
时频分析方法可以被广泛应用于许多领域，例如通信、医学、音乐和地震学等领域。
本文将介绍一些常见的时频分析方法，并探讨它们的应用与优缺点。
二、短时傅里叶变换（STFT）短时傅里叶变换是时频分析中最常见的一种方法。
它可以通过将信号分解成不同时间窗口内的频率成分来获得时域和频域分布。
在STFT中，信号被乘以一个窗口函数，然后在每个时间点上窗口的长度和形状都保持不变。
然后，使用快速傅里叶变换在每个时间窗口内计算频域分量。
由于不同的时间窗口可以为其提供不同的频率分辨率，因此可以选择窗口长度以平衡时间和频率分辨率之间的折衷。
STFT的优点是可以清晰地看到信号随时间和频率的变化。
它在信号处理和地震学分析方面得到了广泛的应用。
但它也有一些局限性，例如窗口函数的选择对分析结果有很大的影响，一般情况下只能得到离散的时频信息，无法获得连续的时频特性。
三、连续小波分析（CWT）连续小波分析是一种时变滤波器的应用，是一种常用的时频分析方法。
它采用一组母小波（通常称为分析小波），在不同的时刻对输入信号进行滤波。
这些分析小波可以缩放和平移，以便提供不同的频率和时间精度，并且可以在尺度和时间轴上提供常规分析不能提供的信息。
相较于STFT，CWT可以获得更连续的时频信息，而且由于可以根据需要改变小波的尺度和位置，因此比STFT更加灵活。
然而，CWT计算时需要进行大量的计算，处理大量的数据将导致算法效率较低。
四、峭度尺度分析（KSA）峭度尺度分析是一种基于二阶统计的非参数时频分析方法。
它利用峭度作为指标来计算信号在不同尺度下的频率分解表达。
KSA通过计算每个尺度下信号的二阶矩来确定信号的局部频率，因此不需要进行时域和频域的分析。
此外，KSA可以提供高频率分辨率和极低频的有效处理，因此可以获得有关信号的更广泛的信息。
基于广义S变换的时频滤波技术研究
零， 冉将去 噪后 的信 号利用广 义Ｓ反变换到时间域 ， 获得所需要 的有效信号 。通过理论计算和信号模型仿真表明 ， 义Ｓ变换 广
时频滤波方法能够较为精确的分析数据的时间和频率特征 ， 有效滤除不 时段 不同频率的噪声 ， 以最大化的保 留原始信 、 可 ０。
该 方 法 具 有 较 高 的 实 用 性 和 灵活 性 。
通 信 与信 息 处 理
Ｃｏｍｍ ｕ ｉａ ｉｎ ａ ｎ ｏ ｍａｔ ｎ Ｐｒｃ ｓｎ ｎｃ ｔｏ ｎｄ Ｉｆ ｒ ｉ ｏ ｅｓ ｉｇ ｏ
《 动 技 与 用 ２１年 １ 第２ 自 化 术 应 》 ０２ 第３卷 期
基 于广 义 Ｓ变换 的 时频滤 波技术 研 究
刘 霞。 徐 涛 ， 玉波 。 段 王 琼
Ｌ ＵＸｉ， ａ ， Ｉ ａ ＸＵ Ｔ ｏ ＤＵＡＮ ｕｂ ， Ｙ －ｅ ＷＡＮＧ ｏ ｇ Ｑｉｎ
（ ｏｔｅｓＰ ｔ ｌｕ Ｕ ｉ ｒ ｔ， ｑ ６ ３ Ｃ ｉａ Ｎ ｒ ａｔ ｅ ｏ ｍ ｎ ｅｓｙ Ｄａｍｇ１３ ｈｎ ） ｈ ｒｅ ｖ ｉ １ ８
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｓ ｔａ ｓ ｏ ｍ ｌ ｒｎ ｅ ｈ ｄｓａ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｄ ｂ ｃ ｕ ｅ ｗｉ ｄ ｗ ｕ ｃ ｉ ｎ ｉ ｘ ｄ ａ ｅ ｕ ｔ ａ ｓ ｔｓ ａ ｔ ｒ ｆ ｅ ｔ ｆｆｌ ｒｎ ｓ ｒ ｃ ： —ｒ ｎ ｆ ｒ ｆ ｔ ｉ ｇ ｍ ｔ ｏ ｒ ｅ ｔ ｃ ｅ ｅ ａ ｓ ｎ ｏ ｆ ｎ ｔｏ ｓｆ ｅ ， ｓａ ｒ ｓ ｌ， ａ ｉｆ ｃ ｏ ｙ ｅ ｃ ｔ ｉ ｇ ｉ ｅ ｒ ｉ ｏ ｉ ｅ ｃ ｎ ｎ ｔ ｅ ｏ ｔ ｉ ｅ ｒ ｍ ｃ ｕ ｌｄ ｔ ． ｍｅ ｆ ｅ ｕ ｎ ｙ ｆｌ ｒ ｎ ｔ ｎ ｒ ｌｚ ｄ Ｓ ｔａ ｓ ｏ ｍ ｖ ｒ ｏ ａ ｏ ｂ ａ ｎ ｄ ｆｏ ａ ｔ ａ ａ ａ Ｔｉ —ｒ ｑ ｅ ｃ ｉ ｅ ｉ ｇ ｗｉｈ Ｇｅ ｅ ａ ｉ ｅ －ｒ ｎ ｆ ｒ ｏ ｅ ｃ ｍｅ ｅ ｓ ｏ ｔ ｇ ｈ ｔ ｂ ｔ ｓｔ ｈ ｒ ａ ｅｔ ａ ｈ ｔ ｅ ｆｌ ｒｎ ａ ｔ ｒ ｎ ｔａ ｉ ｏ ａ ｔａ ｓ ｏ ｍ ｉ ｅ ｉ ｇ ａ ｄ ｄ ｎ ｉ ｉ ｇ ａ ｐ ｏ ｃ ｅ ｌ ｎ ｔｃ ａ ｇ ｔ ｉ ｎ ｅ ｕ ｎ ｙ ｈ ｉｔ ｉ ｇ ｆ ｃ ｏ ｓｉ ｄ ｔ ｎ ｌ ｒ ｎ ｆ ｒ ｆｌ ｒｎ ｎ ｅ ｏ ｓｎ ｐ ｒ ａ ｈ ｓｗｉｌ ｏ ｈ ｎ ｅ ｗｉｈ ｔ ｅ ｒ ｉ Ｓ－ ｔ ｍｅ ａ ｄ ｆ ｑ ｅ ｃ ｒ ｖ ｒａ ｉ ｎ ｉ ｎ ｌｄ ｔ ｒ ｒ ｎ ｆ ｒ ｄ ｔ ｉ ｅ ｆ ｅ ｅ ｃ ｏ ａ ｉ ｔｏ ．Ｓ ｇ ａ ａ ａ ａ ｅ ｔａ ｓ ｏ ｍｅ ｏ ｔｍ — ｑｕ ｎ ｙ ｄ ｍａ ｎ ｂ ｉ ｇ ｔ ｅ Ｇｅ ｅ ａ ｉ ｅ －ｒ ｎ ｆ ｒ ａ ｉ ｎ ｍ ｅ ｈ ｄ ， ｒ ｉ ｙ ｕｓｎ ｈ ｎ ｒ ｌｚ ｄ Ｓ ｔ ａ ｓ ｏ ｍ ｔｏ ｔ ｏ ｓ ｔ ｅ ｔ ｅ ｎ ｉ ｅ ｔ ｉｆ ｒ ｎ ｉ ｎ ｅ ｖ ｌ ｎ ｔ ｉｆ ｒ ｎ ｒ ｑ ｅ ｃ ｅ ｒ ｅ ｏ ｄ ｐ ｒｌ ． ｉ ａ ｌ ， ｈ ｉ ｎ ｌ ａ ａ ａ ｔ ｒ ｈ ｎ， ｈ ｏ ｓ ｓ ａ ｆ ｅ ｅ ｔ ｍｅ ｉ ｔ ｒ ａ ｓａ ｄ ｗｉ ｄ ｆ ｅ ｅ ｔ ｅ ｕ ｎ ｉ ｓａ ｅ ｚ ｒ ｅ ａ ｔｙ Ｆ ｎ ｌｙ ｔ ｅ ｓ ｇ ａ ｔ ｆｅ ｄ ｔ ｈ ｆ ｄ ｎ ｉ ｅ ｅ ｉ ｉ ａ ｉ ｎ ａ ｅ ｔａ ｓ ｏ ｍｅ ｎ ｏ ｔｍｅ ｄ ｍ ａ ｎ ａ ａ ｎ ｂ ｉ ｇ Ｇｅ ｅ ａ ｉ ｅ —ｎ ｅ ｓ ｔａ ｓ ｃ ｍ ａ ｉ ｎ ｔ ｃ ｉ ｖ ｈ ｏ ｓ ｌｍ ｎ ｔ ｒ ｒ ｎ ｆ ｒ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｏ ｉ ｇ ｉ ｙ ｕｓｎ ｎ ｒ ｌ ｄ Ｓ ｉ ｖ ｒ ｅ ｒ ｎ ｆ ｝ ｔｏ ｏ ａ ｈ ｅ ｅ ｔ ｅ ｚ ｒ ｅ ｆ ｃ ｉ ｅｓ ｇ ａ ｓｎ ｅ ｅ ． ｓ ｄ ｏ ｅ ｒ ｔ ａ ｎ ｅ ｌ ｉ ｎ ｌ ｏ ｅ ｉ ｌ ｔ ｎ ｉ ｉ ｅ ｉ ｖ ｄ ｔ ａ ｎ ｒ ｌ ｅ —ｒ ｎ ｆ ｒ ｆｅ ｔｖ ｉ ｎ ｌ ｅ ｄ ｄ Ｂａ ｅ ｎ ｔ ｏ ｅｉ １ ｄ ｒ ａ ｇ ａ ｄ ｌ ｍｕ ａ ｉ ． ｔ ｓｂ ｌ ｅ ｔ ｈ ｃ ａ ｓ ｍ ｓ ｏ ｅ ｈ Ｇｅ ｅ ａ ｉ ｄ Ｓ ｔａ ｓ ｏ ｍ ｚ ｉ ｅ ｌｙ ｅ ｅ ｔｖ ｔ ｏ ｌ ｉ ｔｎ ｏ ｓ ｓ ａ ｉ ｅ ｅ ｔ ｉ ｅ ｉ ｔ ｒ ａ ｓａ ｄ ｗｉｈ ｄｉｆ ｒ ｎ ｅ ｅ ｃ ｅ ． Ｓｒ ａ ｌ ｆ ｃ ｉ ｅ ｍｅ ｈ ｄ ｅ ｉ ｎａ ｉ ｇ ｎ ｉ ｅ ｔｄ ｆ ｒ ｎ ｍ ｎ ｅ ｖ ｌ ｎ ｔ ｆ ｅ ｅ ｔｆ ｑｕ ｎ ｉ ｓ Ｇｅ ｅ ａ ｉ ｅ — ｍ ｉ ｔ ｒ ｎ ｒｌ ｄＳ ｚ ｔ ａ ｓ ｏ ｍｃ ｕ ｄ ｒ ｓ ｒ ｅ ｔ ｅ ｐ ｉ ｒ ｎ ｏ ｍ ａｉ ｎ ｍａ ｉ ｌ ｎ ｃ ｕ ａ ｅ ｙ ａ ａ ｙ ｅ ｔ ｅ ｃ ａ ａ ｔｒ ｓｉ ｓｏ ｅ ｄ ｔ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎ ｆ ｒ ｏ ｌ ｅ ｅ ｖ ｈ ｒｍａ ｙ ｉ ｆ ｒ ｔ ｘ ｍａ ｌ ａ ｄ ａ ｃ ｒ ｔｌ ｎ ｌ ｚ ｈ ｈ ｒ ｃ ｅ ｉｔ ｆｔ ａ ａ ｉ ｉ — ｏ ｙ ｃ ｈ ｍ
HHT时频分析方法的研究与应用
结论
本次演示对HHT时频分析方法的研究与应用进行了详细阐述。首先介绍了时 频分析的基本概念和常用方法，接着深入探讨了HHT时频分析方法的研究过程和 应用案例。在此基础上，提出了HHT时频分析方法的优化策略，并展望了其未来 的应用前景。总之，HHT时频分析方法在信号处理领域具有重要的地位和作用， 未来的研究和发展将进一步拓展其应用范围和提高其性能。
时频分析的基本概念
时频分析是一种信号处理方法，旨在研究信号在不同时间和频率下的特性。 常用的时频分析方法包括传统的时间序列分析、短时傅里叶变换、卡尔曼滤波等。 这些方法在一定程度上能够对信号进行有效的分析和处理，但存在一定的局限性。 例如，短时傅里叶变换虽然能够提供较好的频率信息，但时间分辨率较低；卡尔 曼滤波则对信号的平稳性有较高要求。
3、能源领域：在能源领域，可以利用HHT时频分析方法对风能、太阳能等新 能源进行检测和分析，提高能源利用效率和管理水平。
4、金融市场预测：在金融领域，可以利用HHT时频分析方法对股票、汇率等 金融数据进行处理和分析，帮助预测市场趋势和风险评估。
5、通信技术：在通信技术领域，可以利用HHT时频分析方法对信号进行调制 解调、信道均衡等处理，提高通信质量和可靠性。
HHT时频分析方法的优化
虽然HHT时频分析方法具有许多优点，但在实际应用中也存在一些问题，如 计算效率低、内存开销大等。因此，对HHT方法进行优化是十分必要的。以下是 一些常见的优化策略：
1、改进算法：可以对HHT方法的算法进行改进，例如引入更有效的模态分解 和Hilbert变换算法，提高计算效率和准确性。
谢谢观看
随着科学技术的不断发展和进步，HHT时频分析方法在未来的研究和发展中 将继续发挥重要作用。以下是一些HHT时频分析方法的应用前景：
基于广义解调时频分析的多分量信号分解方法
基 于广 义解 调 时频分 析 的 多分 量 信 号分 解 方 法
程 军 圣 ，杨 宇 ，于 德 介
（ 南 大 学 机 械 与 汽 车 工 程 学 院 ， 南 长沙 ４ ０ ８ ） 湖 湖 １ ０ ２
摘 要 ： 义 解 调 时 频 分 析 方 法 是 一 种 新 的 信 号 处 理 方 法 ， 方 法将 广 义 解 凋 和最 大 重 叠 离 散 小 波 包 变 换 相结 合对 广 该 复 杂 信 号 进 行 分 解 ， 到 若 干个 瞬 时频 率 和 瞬 时 幅 值 都 具 有 物 理 意义 的单 分 量 信 号 ， 而 获 得 原 始 信 号 完整 的 时 得 从 频分 布 。本 文 在 介 绍 广 义 解 调 时 频分 析 方 法 的 基 础 上 ， 该 方 法 用 于 多 分 量 信 号 的 分 析 ， 该 方 法 进 行 了改 进 ， 将 对 给 出 了 由改 进 的广 义 解 调 时 频 分 析 方 法 分解 多 分 量信 号 的 具 体 步 骤 ， 而 由改 进后 的 广 义 解 调 时 频 分 析 方 法不 仅 可 从
得 到瞬时 频率具有 物理 意义 的单 分量信 号 。
进行 分 析的有 效方法 是将其 进行 分解成 若干个 单分 量信 号 之和 ． 后对各 个单分 量信 号进行 分析 ， 而 然 从
提取原始 信号 的特征 信息 。 因此 ， 对多分 量信号 进行 分 析 的关键 是 找 到一 种有 效 的信 号 分解 方法 ， 能将
频分 析 方 法 中 的 相 位 函 数选 择 问题 进 行 了讨 论 。 关键 词 ： 义 解 调 ；时 频 分析 ；最 大 重叠 离 散小 波 包 变 换 ；多 分 量 信 号 ； 解 广 分 中 图分 类 号 ： ＴＮ９ ． ¨ ７ 文 献标 识 码 ： Ａ 文 章 编 号 ：】 ０ — ３ ２ ０ ） ６ ０ ６ － ７ ０ ４ ４ ２ （ ０ ７ ０ — ５ ３０ ５
广义多载波传输的关键问题研究的开题报告
广义多载波传输的关键问题研究的开题报告一、选题背景和研究意义：随着通信技术的不断发展，越来越多的数据需要在网络中传输，而广义多载波传输技术（Generalized Multi-Carrier Transmission，GMCT）作为一种新型的调制技术，其用时域分段和频域分配多个子载波，相比于单载波调制技术，可以更好地满足高速、大容量、低延迟的数据传输需求。
另外，GMCT技术的应用范围也非常广泛，如在无线通信领域中，广泛应用于4G、LTE、WiMAX等技术的标准中。
在GMCT技术的过程中，由于使用多个子载波，导致子载波之间的互相干扰，从而影响接收端的解调结果，这成为GMCT技术中的关键问题之一。
因此，本文选取GMCT技术的关键问题--子载波干扰抑制问题，进行了深入的研究并提出了解决方案。
二、主要研究内容和思路：1. GMCT技术的原理和特点：介绍GMCT技术的基本原理、优势和应用场景，以便于读者更好的理解GMCT技术的基本特性，明确GMCT技术中子载波间相互干扰的问题。
2. 子载波干扰抑制方法的研究：对于GMCT技术中的子载波干扰问题，本研究提出了一种基于小波分析和自适应滤波器的解决方案。
具体而言，该方案将传输信号分解为多个小波分量，然后通过改进的自适应滤波器对子载波进行干扰抑制，从而提高了信号的接收质量。
3. 理论分析和仿真实验：在此部分中，将对所提出的子载波干扰抑制方法进行理论分析，并对其进行仿真实验。
仿真实验将结合不同噪声干扰下的接收结果和BER误码率来评估所提方法的有效性和可行性。
三、预期研究成果：预期研究成果包括：1. 深入研究GMCT技术及其相关理论和技术；2. 提出一种基于小波分析和自适应滤波器的子载波干扰抑制方法，该方案可有效解决GMCT技术中的子载波干扰问题，从而提高信号的接收质量；3. 对所提出的方法进行理论分析和仿真实验，证明该方法的有效性和可行性。
四、拟定进度计划：1. 第一阶段（1周）：阅读相关文献，深入了解GMCT技术及其相关理论和技术；2. 第二阶段（2周）：提出一种基于小波分析和自适应滤波器的子载波干扰抑制方法，深入研究该方法的原理和基本思路；3. 第三阶段（2周）：完成所提方法的理论分析，并进行仿真实验；4. 第四阶段（1周）：整理论文，进行修稿。
数字信号处理中常见问题的解决方法和技巧
数字信号处理中常见问题的解决方法和技巧数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）是指利用数字计算机对模拟信号进行采样、量化、编码和处理的技术。
在实际应用中，我们经常会遇到一些常见问题，下面将介绍一些解决这些问题的方法和技巧。
一、滤波器设计滤波器是数字信号处理中常用的工具，用于去除信号中的噪声或不需要的频率成分。
在滤波器设计中，常见的问题是如何选择合适的滤波器类型和参数。
一种常用的方法是根据信号的频率特性选择滤波器类型，如低通滤波器用于去除高频噪声，高通滤波器用于去除低频噪声。
此外，还可以根据滤波器的时域响应和频域响应进行设计，如FIR滤波器和IIR滤波器。
在选择滤波器参数时，需要根据信号的频率范围和滤波器的性能要求进行权衡。
二、频谱分析频谱分析是对信号的频率成分进行分析和提取的过程。
在频谱分析中，常见的问题是如何选择合适的频谱分析方法和参数。
一种常用的方法是傅里叶变换，它可以将信号从时域转换到频域。
在使用傅里叶变换时，需要选择合适的窗函数和采样率，以避免频谱泄漏和混叠现象。
此外，还可以使用其他频谱分析方法，如小波变换和自适应滤波器。
在选择频谱分析参数时，需要根据信号的特性和分析的目的进行调整。
三、信号重构信号重构是将离散信号恢复为连续信号的过程，常见的问题是如何选择合适的重构方法和参数。
一种常用的方法是插值，它可以通过插值函数对离散信号进行补偿，从而得到连续信号。
在选择插值方法时，需要考虑插值函数的性能和计算复杂度。
此外，还可以使用其他信号重构方法，如样条插值和小波重构。
在选择信号重构参数时，需要根据信号的采样率和重构的精度进行调整。
四、实时处理实时处理是指对信号进行即时处理的过程，常见的问题是如何实现高效的实时处理算法。
一种常用的方法是使用快速算法，如快速傅里叶变换（FFT）和快速卷积算法。
这些算法可以大大提高处理速度，减少计算复杂度。
在实时处理中，还需要考虑缓冲区的设计和数据的传输方式，以确保数据的实时性和准确性。
广义s变换 matlab -回复
广义s变换matlab -回复广义s变换（generalized s-transform）是一种时频分析方法，在信号处理和图像处理领域有广泛应用。
它将信号在时域和频域上进行分析，能够提供关于信号短时和频率变化的信息。
本文将逐步介绍广义s变换的原理、计算方法以及在实际应用中的一些问题和解决方法。
第一部分：广义s变换的原理广义s变换是基于希尔伯特变换的一种方法，通过使用复数信号的频谱信息来进行时频分析。
其核心思想是将信号表示为时频平面上的三维图像，其中横轴表示时间，纵轴表示频率，颜色表示幅度。
广义s变换的原理可以描述为以下几个步骤：1. 选择希尔伯特滤波器（Hilbert filter），它是一种能够将实数信号转换为复数信号的滤波器。
希尔伯特滤波器的频率响应为：H(f) = {0, f < 0;1, f = 0;2, f > 0;}，其中f表示频率。
2. 对信号进行希尔伯特变换，将实数信号转换为复数信号。
希尔伯特变换可以通过将信号与希尔伯特滤波器的频率响应进行卷积得到。
3. 计算复数信号的频谱，得到在时域和频域上的信息。
频谱的幅度表示信号的能量，相位表示信号的相位差。
第二部分：广义s变换的计算方法广义s变换的计算方法可以总结为以下几个步骤：1. 对信号进行希尔伯特变换，将实数信号转换为复数信号。
希尔伯特变换可以使用matlab中的hilbert函数进行计算。
2. 对复数信号进行频谱分析，可以使用matlab中的fft函数进行计算。
将复数信号的频谱表示为幅值谱和相位谱。
3. 将幅值谱和相位谱进行归一化处理，以便于在时频平面上进行可视化。
归一化可以通过将幅值谱和相位谱分别除以其最大值来实现。
4. 将归一化后的幅值谱和相位谱表示在时频平面上，可以使用matlab 中的surf函数绘制三维图像。
第三部分：广义s变换的应用问题与解决方法在实际应用中，广义s变换可能会面临一些问题，例如数据长度不足、噪声干扰等。
信号处理中的时频分析方法探讨
信号处理中的时频分析方法探讨时频分析是信号处理中一种重要的方法，用于研究信号在时间和频率上的特性变化。
它在许多领域都有广泛的应用，如通信系统、语音识别、音乐信号处理等。
本文将探讨几种常用的时频分析方法，包括短时傅里叶变换(STFT)、连续小波变换(CWT)和变小波包变换(Wigner-Ville变换)。
首先，我们来看一下短时傅里叶变换(STFT)。
STFT将信号分成若干个时间窗口，在每个时间窗口内进行傅里叶变换，通过这种方式可以观察到信号在不同时间段的频率成分。
STFT的主要优点在于简单易实现，可以直观地表示信号的时频特性。
然而，STFT也存在着时间分辨率和频率分辨率的折衷问题。
时间窗口的选择会直接影响到时间分辨率和频率分辨率的平衡。
较长的时间窗口可以获得较好的频率分辨率，但时间分辨率会降低；相反，较短的时间窗口可以获得较好的时间分辨率，但频率分辨率会降低。
其次，连续小波变换(CWT)也是一种常用的时频分析方法。
与STFT不同，CWT在时间和频率上都是连续变化的，可以实现更好的时频分辨能力。
CWT通过对信号进行一系列的小波变换，得到不同尺度和平移的小波系数。
这些小波系数在时频域上的分布可以反映出信号的时频特性。
CWT的优点在于能够有效地处理非平稳信号，并且可以对不同频率的信号成分进行分离。
然而，CWT也存在着计算复杂度高和尺度选择的困难性。
不同的小波函数和尺度选择可能会导致不同的结果，需要根据具体问题进行合适的选择。
最后，我们来讨论一下变小波包变换(Wigner-Ville变换)。
Wigner-Ville变换可以看作是STFT和CWT的折中，它是一种时频分析方法，可以保持较好的时频分辨率。
Wigner-Ville变换通过计算信号的自相关函数得到时频表示，可以观察到信号在不同时间段和频率上的能量分布。
相比于STFT和CWT，Wigner-Ville变换不依赖于窗函数的选择，因此在一些特定的应用中能够提供更好的结果。
一种高精度同步提取广义S变换时频分析方法[发明专利]
![一种高精度同步提取广义S变换时频分析方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/1c994ff86edb6f1afe001f90.png)
专利名称：一种高精度同步提取广义S变换时频分析方法专利类型：发明专利
发明人：胡英,陈辉,康佳星,陈旭平,周心悦,钱红艳,郭科申请号：CN201810494025.X
申请日：20180522
公开号：CN108694392A
公开日：
20181023
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种高精度同步提取广义S变换时频分析方法，首先对信号进行广义S变换，得到广义S变换值，进而得到广义S变换的时频谱；在广义S变换值的基础上，求取瞬时频率，紧接着根据瞬时频率得到同步提取算子SEO，然后利用同步提取算子SEO对广义S变换的时频谱进行提取，仅保留时频平面中时频脊线附近的能量，其余发散能量统统被剔除，得到同步提取广义S变换值；最后将其转换为同步提取广义S变换的时频谱。
本发明能根据实际需要灵活地调节窗函数大小，具有更高的时频分解精度，具有较强的灵活性，极大地提高了信号的时间和频率分辨率。
申请人：成都理工大学
地址：610059 四川省成都市成华区二仙桥东三路1号
国籍：CN
更多信息请下载全文后查看。
基于广义解调时频分析的调频信号去噪方法
浪漫爱情散文漫笔浪漫的文笔表现浪漫的爱情，看看下边的浪漫爱情散文漫笔吧!浪漫爱情散文漫笔：斜阳下的恋人十五岁那年我第一次收到了男孩的情书，那时的我青涩懵懂，根本不知何为爱情。
只知道翻开情书的那一瞬时我的心跳加快，脸红的像滴血的玫瑰一般，惟恐被其余同学知道班上的男同学暗恋我。
于是又悄悄的把那封情书夹在我的作文本里带回家再次拿来阅读，一边读还一边红着脸悄悄的抿嘴浅笑。
自己心中思虑着本来被人喜爱的感觉是这样的。
时间让我的思想日渐成熟起来，慢慢的我也长成了一个亭亭玉立的大姑娘。
我开始从书中找寻爱情，那时的我老是把那些书写美好爱情的诗词歌赋一遍一遍的读着，我爱读诗也爱写诗，看着柳永衣带渐宽终不悔，为伊消得人憔倅时，他对爱情的执着让我真的敬重 ;看着徐再思在《折桂令》中写到一生不会相思，才会相思，便害相思，我老是在思虑者相思的味道究竟怎样 ;在看着《红楼梦》中是一个阆苑奇葩，一个是美玉无瑕，有情却终归虚无一场空而感觉悲伤，我叹息为何他俩不可以长相见兮呢 !自然我也在好多戏曲中看到好多爱情故事，但是这些终归是艺术传达出，而不是我自己诚心领会的爱情，我盼望爱情，但是没有面包的爱情真的能够执子之手海枯石烂吗 ?但是，大学二年级的我看着喜爱自己的男生千里迢迢下着雨赶来看我时，内心怎能不会有些感人。
当我见到他的一瞬时我真的好紧张，我仿佛拥抱他。
但是我是一个传统而矜持的女孩子，即便见到再喜爱的男孩子我都会控制自己的情绪，当我俩走在大学的校园里，两人记在小小的雨伞下边，两只手跟着步伐时时时碰在一同时，相互的心跳声呼吸声都能听见，听着不远处时时时传来萨克斯演奏的曲子《罗密欧与朱丽叶》时，真是别有一番风味。
在这样的情境下我们这对相互暗恋的年青人一直两只手没有牵在一同，他的眼神时这样的温柔，回到卧室后我一夜未眠写下了这首简单的小诗：今忆梦雨夜魂牵梦几回。
烟雨袅袅，心语彷徨，七个雨夜，七种相思。
倒是花无人红，情无依倚。
今雨期欲子青，七日相许期期相依。
基于广义解调和广义S变换的时频域去噪方法
基于广义解调和广义S变换的时频域去噪方法柏晨;肖泽龙;许建中【摘要】毫米波干涉仪回波信号的信噪比对膛内高速运动目标参数的测试精度有重要影响,传统的时域或频域去噪方法经常受到使用条件的限制,为此提出一种基于广义解调和广义S变换的时频域去噪方法.首先估计信号的相位函数对其进行广义解调和广义S变换,在时频域构造有效的滤波器进行降噪处理,随后对去噪信号进行广义S逆变换和逆广义解调并在此基础之上得到目标的运动曲线.基于此方法的二维滤波器参数完全与时间无关,极大地降低了时频滤波器的构造难度.仿真和实测数据分析结果表明:该算法与希尔伯特黄等方法相比能够有效提高信噪比并改善测试精度.%The signal to noise ratio of echo of the millimeter-wave interferometer has a significant effect on the testing precision of high speed moving objects parameters, but traditional denoising methods based on time-domain or frequency-domain are often restricted by practical conditions. A denoising algorithm based on generalized demodulation and generalized S-transform was proposed in this paper. The signal was generally demodulated and S-transformed with an estimating phase,and denoised with a effective filter in the time-frequency domain. Finally, with the anti-generalized demodulation and anti-generalized S-transform, the mathematic moving function of the target was calculated based on this denoising signal The difficulty of creating the 2-D filter was greatly diminished for its parameters had no relation to time factors. Simulation results and testing data analysis showed that, comparing with Hilbert-Huang transform and other algorithms, the signalto noise ratio and testing precision were promoted effectively by this method.【期刊名称】《探测与控制学报》【年(卷),期】2011(033)004【总页数】6页(P28-33)【关键词】毫米波干涉仪;时频分析;广义解调;广义S变换【作者】柏晨;肖泽龙;许建中【作者单位】南京理工大学电子工程与光电技术学院,江苏南京210094;南京理工大学电子工程与光电技术学院,江苏南京210094;南京理工大学电子工程与光电技术学院,江苏南京210094【正文语种】中文【中图分类】TN911.70 引言利用电磁波对膛内弹丸运动参数测试是目前比较主要的测量方式。
基于ASTFA的广义解调方法及应用
基于ASTFA的广义解调方法及应用李宝庆;程军圣;彭延峰;杨宇【摘要】结合自适应最稀疏时频分析(ASTFA)和广义解调的优点提出了基于ASTFA的广义解调方法。
该方法首先采用ASTFA对原始信号进行分解，得到分量信号及其相位函数；然后，提取该相位函数的二次项及高次项，获得解调相位函数；之后利用解调相位函数对分量信号进行广义解调；最后对广义解调后的信号进行频域分析，提取特征信息。
仿真和实验分析结果表明，基于ASTFA的广义解调方法非常适用于处理多分量频率调制信号，能够有效提取滚动轴承在变速工况下的故障特征信息。
%Combining with the advantages of the ASTFA and the generalized demodulation,a generalized demodulation method was proposed based on the ASTFA.Firstly,the original signals were decomposed via ASTFA,and the component and its corresponding phase function were obtained. Secondly,the demodulation phase function was formatted by extracting the secondary and higher or-der terms of the phasefunction.Then,the generalized demodulation method was applied to the com-ponent using the demodulation phase demodulationfunction.Finally,the frequency domain analyses were applied to the demodulated component to extract feature information.Simulation and experimen-tal analyses show that the method is very suitable for processing multi-component frequency modula-ted signals,and can effectively extract the damage characteristic informations of the rolling bearing damages in shifting conditions.【期刊名称】《中国机械工程》【年(卷),期】2015(000)019【总页数】7页(P2564-2570)【关键词】自适应最稀疏时频分析;广义解调;相位函数;频率调制;滚动轴承【作者】李宝庆;程军圣;彭延峰;杨宇【作者单位】湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室，长沙，410082;湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室，长沙，410082;湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室，长沙，410082;湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室，长沙，410082【正文语种】中文【中图分类】TH113.1;TH911.7Key words: adaptive and sparsest time-frequency analysis(ASTFA); generalized demodulation; phase function; frequency modulation; rolling bearing当滚动轴承出现故障时，会产生以轴承元件固有频率为载波频率的多频率调制信号(表现为不断重复的脉冲衰减信号)。
广义的相位处理及在时频测控与同步中的应用PPT70页
35、不要以为自己成功一次就可以了 ，也不 要以为 过去的 光荣可 以被永 远肯定 。
Thank you
广义的相位处理及在时频测 控与同步中的应用
31、别人笑我太疯癫，我笑他人看不 穿。(名 言网) 32、我不想听失意者的哭泣，抱怨者 的牢骚 ，这是 羊群中 的瘟疫 ，我不 能被它 传染。 我要尽 量避免 绝望， 辛勤耕 耘， 常在别 人停滞 不前时 ，我继 续拼搏 。
6、最大的骄傲于最大的自卑都表示心灵的最软弱无力。——斯宾诺莎 7、自知之明是最难得的知识。——西班牙 8、勇气通往天堂，怯懦通往地狱。——塞内加 9、有时候读书是一种巧妙地避开思考的方法。——赫尔普斯 10、阅读一切好书如同和过去最杰出的人谈话。——笛卡儿
基于广义解调时频分析的多分量复杂信号分解方法
基于广义解调时频分析的多分量复杂信号分解方法张晓菲;刘振兴;陈栋【期刊名称】《数据采集与处理》【年(卷),期】2012(027)005【摘要】在广义解调时频分析方法的基础上,将该方法应用于多分量时频变化信号的分解,并对该方法进行了改进,给出了由改进的广义解调时频分析方法分解多分量复杂信号的具体步骤.重点分析了自动获取相位函数的方法,以及对分离出来的各单分量再次进行广义时频解调的问题,得到了比较理想的时频分布.仿真实验结果证明:此法不仅可以得到原始信号中各分量的时域波形,同时也可以得到各分量的时频分布,从而为多分量复杂时频变化信号的准确分离提供了有效途径.%For the generalized demodulation time-frequency analysis method, an improvement is introduced and the method for multi-component signal decomposition is presented. Several problems are analyzed, i.e. , how to get the phase function and how to obtain the ideal time-frequency distribution by the generalized demodulation time-frequency analysis used in the single-component signals obtained from the original signal. Simulation results demonstrate that the method can obtain the time domain wave of the single-component signals in the original signal and the same time-frequency distribution. Moreover, an effective method is provided for the decomposition of multi-component signals with time-varying frequencies.【总页数】5页(P630-634)【作者】张晓菲;刘振兴;陈栋【作者单位】武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心,武汉,430081;武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心,武汉,430081;武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心,武汉,430081【正文语种】中文【中图分类】TN911;TP274【相关文献】1.基于广义解调时频分析的调频信号去噪方法 [J], 严爱芳2.基于广义解调时频分析和瞬时频率计算的阶次谱方法在齿轮故障诊断中的应用[J], 程军圣;李宝庆;杨宇3.广义解调时频分析方法在调制信号处理中的应用 [J], 杨宇;程军圣;于德介;何怡刚4.基于广义解调时频分析的多分量信号分解方法 [J], 程军圣;杨宇;于德介5.基于多次广义解调的多分量信号分解方法 [J], 程军圣;郭莉娟;杨宇因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
也仅 限于语 音信 号 的处 理 ， 还有 很 多 理 论 问题 需 要 研 究 和完善 。本 文 对 广 义 解 调 时 频 分 析 方 法 理 论 、 理 原 和 步骤进 行 了详 细介 绍 ， 这种 新 的 时频 分 析 方 法 与 将 目前 常用 的 小波 、 ＭＤ等 时频 分 析方 法 的应 用 效果 进 Ｅ
摘 要 ：基于广义解调的时频分析方法是一种新的信号处理方法， 本文在详细地介绍广义解调时频分析方法的基
础上 ， 采用广义解调 时频Байду номын сангаас析方法对仿真信号进行 了分析 ， 同时和其它时频分析方法进行 了比较 ， 结果表 明了广义解调时 频分析方法的有效性。重点对广义解 调时频分析方法应 用范围 、 相位 函数 的选择等问题进行 了讨论 ， 出了相应 的结论 。 得 关键词 ：广义解调 ； 时频分析 ； 用范围 ； 应 相位函数
维普资讯
振 第２ ７卷第 ２期
动
与
冲
击
Ｊ ＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＶＩ ＢＲＡｎ０Ｎ ＡＮＤ Ｈ０ＣＫ Ｓ
广 义 解 调 时 频 分 析 方 法 中 的若 干 问题 探 讨
杨 宇 ， 程军圣 ， 于德介
４０８ ） １０ ２
（ 湖南 大学 汽车 车身先进设计 制造 国家重点 实验 室 ， 长沙
这些 问题仍 然 处 在 研 究 当 中 。相 对 地 ， 波分 解 方 小 法 的理论 和实 际 应 用 都 比较 成 熟 ， 别 是 最 大 重 叠 离 特
散小 波 包 变 换 （ ｘｍ ｌｏｅｌ ｉ ｒ ｅｗ ｖｌ ａｋ ｔ Ｍａｉ ａ ｖ ｒ ｐ ｄｓ ｅ ａｅ ｔｐ ｃｅ ａ ｃｔ ｅ ｔ ｎｆｒ 简 称 ＭＯ ＷＰ ， 具 有 小 波 系数 和 尺 度 系 ｒ ｓ ｍ， ａ ｏ Ｄ Ｔ） 它
行了对比， 重点对广义解调时频分析方法 的应用范 围、 相位 函数 的选 择等 问题 进行 了讨 论 。研 究结 果 表 明 了 广义 解 调 时 频 分 析 方 法 的有 效 性 ， 有 较 大 的 应 用 具
前景 。
１ 广 义 解 调 时 频 分 析 方 法
广义解 调 时频分 析方 法 的关 键 在 于 找到 了一 种 信 号变换 方 法 ， 把时频 分 布是 倾 斜 、 能 非线 性 或 曲线 的信 号变 换为 时频 分 布 是 线 性 的平行 于 时 间 轴 的信 号 ， 它 实 际 上 是 广 义 傅 里 叶 变 换 （ ｅ ｅ ｌｅ ｏｒ ｒｔ ｎ— Ｇ ｎｒ ｉ ｄＦｕ ｅ ｒ ｓ ａｚ ｉ ａ
中图 分 类 号 ：Ｔ ９ １７ Ｎ １ ． 文献 标 识 码 ：Ａ
对非 平稳 信号 的分 析一 直 是一 个 引 起许 多 相关 学
频 划 分 ， 不 能得 到瞬 时 频 率 具 有 物 理 意 义 的 单 分 量 并
者关注的热点， 人们一 直在探索非平稳信号 的分析方 法 。由于时频分析方法能 同时提供非平稳信号在时域 和频域 的局部 化信 息而在 非 平稳 信 号 的 分析 中得 到 了 广 泛 的应 用 。 典 型 的时 频 分 析 方 法 有 窗 口傅 里 叶 变 换 、 ｇｅ 分布 、 波 变 换 等 ， 些 分 析 方 法 都 有 各 自 Ｗｉ ｒ ｎ 小 这 的局 限性 。如 窗 口傅 里 叶变 换 的时 频 窗 口大 小是 固定 不 变 的 ＪＷｉｎｒ 布 对 多 分量 的信 号 进行 分 析 时 会 ， ｇｅ 分
数 的平 移不 变 性 、 有 分 解层 数 都 保 持 相 同 的 时 间 分 所 辨率 、 相位 扭 曲等突 出 的优 点 ， 常适 合非 平 稳 信 号 无 非 的处理 Ｊ 。但 是 它 的一 个 最 大 缺 陷 就 是 没 有 自适 应 性 ， 无 自适 应性 表 现 在小 波 分 解 对 多 分 量 信 号 的 这种 时频平 面进行 机械 的格 型 分 割 ， 时 频 平 面 划 分 为若 将 干个平行 时 间 坐标 轴 的时 频 块 ， 而 导 致 无 法 同 时获 从 得高 的时 间和 频 率 分 辨 率 Ｊ 。更 重 要 的是 ， 时 频 平 在
产 生 交 叉 项 。Ｅ Ｄ（ ｍ ｉｃｌＭｏ ｅ Ｄ ｃｍ ｏｉｏ ， Ｍ Ｅ ｐｒ ａ ｉ ｄ ｅｏ ｐ ｓｉｎ ｔ
信号。 如果能 够找 到一 种信 号变 换 方 法把 时 频 分布 是倾 斜 、 线性 或 曲线 的信 号 变 换 为 时频 分 布 是 线 性 和 平 非 行 于 时 间坐 标 轴 的信 号 ， 样 就 可 以 对 变 换 后 的信 号 这 进 行小 波包 分 解 ， 只要 选 择 合 适 的 小 波 包 分解 尺 度 和 分 解树 结构 ， 到 的小 波 分 解 结 果 就 是 瞬 时频 率 和 瞬 得 时幅值 都具 有 物 理 意 义 的单 分 量 信 号 ， 逆变 换 进 行 再 还 原 ， 到 的还是 单分 量 的信 号 ， 得 这样 就 可 以求 出各个 单 分量 信号 的瞬 时频 率 和 瞬 时 幅值 ， 而 得 到原 始 非 从 平稳信号完整的时频分布。Ｏｈｄ 与 Ｗａ ｅ Ｔ正 ｌ ｅＳ ｅ ｌ ｎＡ ｄ
是基 于 这 样 一 种 思 想 提 出 了 广 义 解 调 时 频 分 析 方 法 Ｊ 。然 而 ， 义解 调时频 分 析方 法 刚 刚提 出 ， 广 其应 用
简 称 Ｅ Ｄ） 法是 一种 自适应 的信 号分解 方 法 ， 可 以 Ｍ 方 它 将 复杂 的多分量 信号 自适 应 地分 解 为若 干个 瞬 时频 率 具有 物理 意 义 的 Ｉ ＭＦ（ ｎｒ ｓ ｄ ｕ ｃｉ ， 称 Ｉｔｎｉ Ｍｏ ｅ Ｆ ｎ ｔ ｎ 简 ｉ ｃ ｏ Ｉ ） 量之和 ， 而 可 以得 到 原 始信 号完 整 的时 频 分 ＭＦ 分 从 布 。但 是 Ｅ ＭＤ方法 在理论 上还存 在 一些 问题 ， Ｅ 如 ＭＤ