信号的时频分布及性质

合集下载

信号时频分析-讲义-WVD

信号时频分析-讲义-WVD

Wigner-Ville 分布Wigner-Ville 分布可以看作是一大类分布的原型,它们和短时傅立叶变换谱有着本质的不同。

它首先由Wigner 提出,用于量子力学领域问题的研究,后由Ville 引入到信号分析。

因为在计算中,信号需要用到两次,因此Wigner-Ville 分布被称为一种二次型分布。

基本定义及计算Wigner-Ville 分布可由信号x (t )本身或它的频谱)(ωX 定义为如下两种等价方式ττ+τ-=ωτω-+∞∞-⎰d )e 21()21(π21)(i t x t x ,t WVD *x , (2.1.1)τθ+ωθ-ω=ωθ+∞∞-⎰d )e 21()21(π21)(i t *x X X ,t WVD . (2.1.2) 其中*表示复数共轭。

要证明上面两式是等价的,只需将信号写成它的频谱形式,然后将其代入到(2.1.1)式,即可得到(2.1.2)式。

式(2.1.1)中,)2/()2/(*ττ+-t x t x 称为信号的瞬时相关函数,因此Wigner-Ville 分布实质上是对信号的瞬时相关函数的傅立叶变换,它的结果能够反映信号的时频特征。

例2.1.1 对于信号)π400sin()(t t x = )10(≤≤t (2.1.3)其采样频率为1000 Hz 。

图2.1.1是其Wigner-Ville 分布,频率轴划分区间数为512。

图中清楚显示,该信号在整个时间段上,只含有一个频率为200Hz 的分量。

需要说明的是,图中显示的是Wigner-Ville 分布的绝对值,后面所有图中,如果没有特别注明,都默认显示的是绝对值。

图2.1.1 信号(2.1.3)的Wi gn er-Vi ll e 分布W i g n e r -V il l e 分布5000.2 0.4 0.6 10.20.40.60.8例2.1.2)π50π100sin()(2t t t x += )20(≤≤t , (2.1.4)这是一个线性调频信号。

现代信号处理方法1-3

现代信号处理方法1-3

1.3 时频分布及其性质1.3.1 单分量信号与多分量信号从物理学的角度看,信号可以分为单分量信号和多分量信号两类,而时-频分布的一个主要优点就是能够确定一个信号是单分量的还是多分量的。

所谓单分量信号就是在任一时间只有一个频率或一个频率窄带的信号。

一般地,单分量信号看上去只有一个山峰(如图 1.2.2),图中所示的是信号)()()(t j e t A t s ϕ=的时-频表示,在每一个时间,山峰的峰值有明显的不同。

如果它是充分局部化的,那么峰值就是瞬时频率;山峰的宽度就是瞬时带宽。

一般地,如果)(t z 是信号)(cos )()(t t a t s φ=的解析信号,)(f Z 是)(t z 对应的频谱,图1.2.2 单分量信号时-频表示及其特征则其瞬时频率定义如下:)]([arg 21)(t z dtdt f i π=(1.2.1) 与瞬时频率对偶的物理量叫做群延迟,定义如下: )]([arg 21)(f Z dtdf g πτ=(1.2.2) 而多分量信号是由两个(或多个)山峰构成, 每一个山峰都有它自己不同的瞬时频率和瞬时带宽。

(如图1.2.3所示)。

图1.2.3 多分量信号时-频表示及特征1.3.2 时-频分布定义Fourier 变换的另一种形式⎰∞∞--=dt e t s f S ft j π2)()(⎰∞∞-=dfe f S t s tf j π2)()(Cohen 指出,尽管信号)(t z 的时-频分布有许多形式,但不同的时-频分布只是体现在积分变换核的函数形式上,而对于时-频分布各种性质的要求则反映在对核函数的约束条件上,因此它可以用一个统一形式来表示,通常把它叫做Cohen 类时-频分布,连续时间信号)(t z ()(t z 为连续时间信号)(t s 的解析信号)的Cohen 类时-频分布定义为ττφτττπdudvd e v u z u z f t P vu f vt j )(2*),()21()21(),(-+-∞∞-∞∞-∞∞--+=⎰⎰⎰(1.3.1) 式中),(v τφ称为核函数。

信号的时频分析与小波分析PPT

信号的时频分析与小波分析PPT
(2) 离散小波变换函数dwt实现一维信号单级离散小波变换。 小波名称以及DWT延拓模式都可以设定。
其调用格式为: [cA,cD] = dwt(x, 'wname') [cA,cD] = dwt(x, 'wname', 'mode', MODE) 返回变量cA:信号DWT对应的近似(Approximation)展开系数 cJ [k ] 返回变量cD:信号离散小波变换对应的细节(Detail)展开系数 d J [k] 调用参数x:表示信号序列,相当于 cJ1[k] 调用参数wname:表示小波名称,参见函数wfilters 调用参数MODE:表示信号DWT延拓模式。
[CXD, LXD] = wavedec(XD, N, ‘wname’) 调用参数TPTR:表示阈值规则,主要有'rigrsure', 'heursure', 'sqtwolog', 'minimaxi'规则 调用参数SORH:表示是soft阈值(‘s’)还是hard阈值(‘h’) 调用参数SCAL:表示是否需要设置多重阈值 调用参数N:表示信号离散小波变换的级数,为正整数。
8
实验六 信号的时频分析与小波分析
(6) 函数wden实现一维信号的去噪,小波名称以及阈值都可以设定。 调用格式为
[XD, CXD, LXD] = wden(x, TPTR, SORH, SCAL, N, 'wname') [XD, CXD, LXD] = wden(C, L, TPTR, SORH, SCAL, N, 'wname') 返回变量XD:表示由噪声信号x的DWT经过阈值去噪后得到的信号; 返回变量CXD与LXD:表示信号XD的小波变换,即

信号时频特性的特征频率圆分析方法

信号时频特性的特征频率圆分析方法

个任意函数xt都可以分解成无穷多个不同频 ( 1
若信号xt为平稳周期信号,则它的时频分布可 ( 1
以这 样表 示 ,
率 正 弦信 号 的和 ,并 由此 引 出了信 号 的谐波 分析
方法。
c t = ( ) ( P ‘ ( , P = ) 甜 (
( 3 )
通 过傅 立 叶变换 可 以分 析信 号频 域 内的完整 信 息 ,它对 于 平稳信 号 具有 较大 的意义 ,而 对非 平 稳信 号来 说 ,由于其 时域 和频 域 信息 的不 确定
图 2 一组 实测 异步 电动机 电压 电流 曲线
横 坐标 :采 样点 数 ;纵坐 标 :AD 采样 值 /
如 果想 要 获得 信 号 中高 次谐 波 的有 关信 息 , 可 以将 信 号投 影 到不 同频 率 的特 征频 率 圆上 ,放 大 所关 注 的特 征信 息 ,这里 不再 赘述 。
21年8 01 月
振动 信号特 征 。数据 采集过 程是 把信 号线 引入检
测设备进行实时记录 ,测试完成后在实验室中用 相应的分析软件进行信号处理与分析。分析软件
包 括 常规 的振动 分析 商业软 件和专 用 软件 。首先 对采集 的信 号进 行 了常规频 谱分 析 ,然后用 小波 分析方 法提 出发动 机运 转 的稳态 响应 ,最 后对剩
第 4期
王晨 :信 号时频特 性的特征频率 圆分析方法
5 9
是单位 圆 。一个 实信 号 在不 同频率 圆上 的投影 反 映 了 该 信 号在 不 同频 率 上 的 瞬 时 幅 值 和 相 位 信
息。
由于 有 了一 个 特 定 的频 率 圆 作 为 参 照 ,信
号xt不同频率分量将遵从特定的规律在频率 ( 1

小波变换与信号的时频分析

小波变换与信号的时频分析

小波变换与信号的时频分析
小波变换(Wavelet Transform)是一种在统计学、信号处
理等领域中使用的一种时频分析技术,它可以将复杂的信号分解,并用基于时间的小波函数来表示这些分解的信号。

小波变换可以更好地提取信号的时频特征,并且可以帮助我们更好地理解信号的特点。

小波变换是一种基于小波函数的时频分析技术,它可以将原始信号进行分解,并用小波函数来表示分解的信号。

这种分解的信号可以用来表示信号的时频特征,并且可以更好地提取信号的特征。

小波变换的原理是基于小波函数,它可以将一个信号按照时间和频率进行分解,提取其时频特征,最终得到一系列小波系数,用来表示信号的时频特征。

小波变换的优点在于它可以将信号分解成若干个小波系数,这些小波系数可以表示信号的时频特征,从而可以更好地提取信号的特征。

小波变换在信号处理领域中有广泛的应用,它可以用来提取信号的时频特征,更好地理解信号的特点,从而进行信号处理。

同时,它也可以用来检测信号中的噪声,从而达到降噪的目的。

总之,小波变换是一种基于小波函数的时频分析技术,它可以将复杂的信号分解,并用基于时间的小波函数来表示这些分解的信号,以更好地提取信号的时频特征。

时频分析简介及应用

时频分析简介及应用

时频分析简介及应用俞一鸣上海聚星仪器有限公司1 时频分析简介通常最直观的信号表示方式是时域波形,它表示了电压(温度、音频等)随时间变化的关系。

另一个常用的信号表示方式是频谱,通过Fourier分析建立了信号从时域到频域变换的桥梁,频谱显示了信号幅度或者相位随频率的变化。

尽管频域分析能够获得信号的频率成份,但并不能揭示频率的变化。

经典的Fourier分析是基于信号是周期的或者无限长的假设,而实际应用中,更多期望了解信号的瞬态变化,例如跳频信号,因此在这种情况下传统的分析方法就会产生错误。

尤其是在许多实际应用中,信号变化大多是非平稳的,这时采用传统的Fourier变换并不能反映信号频谱随时间变化的情况。

例如,在分析一个扫频信号时,图1中的扫频信号可以是从高频向低频扫描,也可以是从低频向高频扫描。

但是两者的频谱是完全一样的,因此并不能区分这两个扫频过程。

时频分析是源于考虑信号的局部特性而引入的,能够同时观察一个信号在时域和频域上面信息的工具。

当引入时频分析之后,不仅能观测到信号的频谱特征,也能够观测到频率随时间的变化,从而区分是哪一个方向上的扫频信号。

如图2所示。

在信号处理过程中,时频分析运用不同的时频变换工具,在频域和时域上同时连续的分析一个信号。

时频分析过程,是通过各种不同的时频变换方式将一维的时域信号投影到二维的时间-频率坐标平面,从而不仅仅能够观察到信号的某一维特征,而是同时评估信号在时间-频谱上的二维模式。

信号分析的方法也不再局限于时域或者频域,而是将它们作为一个整体,作为一个复合变量进行考虑,这大大拓宽了信号分析方法,也提高了对信号描述的准确性。

2 时频分析的方法不同的时频分析的方法,实际对应着相应的时频分布函数,典型的线性时频表示有:短时F o u r i e r 变换、小波变换、H i l b e r t 变换等。

短时Fourier变换,指给定一个图1 正向与反向扫频信号的频谱图2 正向与反向扫频信号的时频分析图3 Wigner分布与Gabor变换的分辨率比较图4 Winger变换产生的cross-term可以看出,由于窗函数w(t)的移位使短时F o u r i e r 变换具有选择区域的特性,它既是时间的函数,又是频率的函数,对于一定的时刻t,X(t,f)可视为该时刻的“局部频谱”。

声学信号处理的时频分析方法综合总结

声学信号处理的时频分析方法综合总结

声学信号处理的时频分析方法综合总结声学信号处理是一种应用领域广泛的技术,其重要性在于对声音信号进行分析、处理和提取有价值的信息。

在声学信号处理中,时频分析方法是一种常用的技术手段。

本文将对几种常见的时频分析方法进行综合总结,包括短时傅里叶变换、连续小波变换和高分辨率频率分析方法等。

一、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方法之一。

它通过将信号分解为一系列连续的窗口,对每个窗口应用傅里叶变换来获取信号的频谱。

由于窗口的移动和重叠,可以得到信号在不同时间段的频谱特性。

STFT具有分辨率高、计算速度快等优点,但在频域和时间域上的分辨率无法完全兼顾。

二、连续小波变换(CWT)连续小波变换是一种基于小波分析的时频分析方法。

它与STFT相比,具有更好的时频局部化特性。

CWT通过将信号与连续小波函数进行卷积来获得不同尺度和不同位置的频谱特性。

连续小波变换适用于分析非平稳信号和有时频变化的信号。

但CWT计算量大,实时性较差。

三、高分辨率频率分析方法高分辨率频率分析方法是近年来发展起来的一类时频分析技术。

它通过将信号转换为高维空间或者引入先验信息来提高频率分辨率。

常见的高分辨率频率分析方法有MUSIC、ROOT-MUSIC、ESPRIT等。

这些方法适用于信号的频率分辨率要求较高的场景,如雷达信号处理、声源定位等。

高分辨率频率分析方法具有较高的精确度和抗噪声能力,但计算复杂度较高。

综上所述,时频分析是声学信号处理中的一项重要技术。

本文对常见的时频分析方法进行了综合总结,包括了短时傅里叶变换、连续小波变换和高分辨率频率分析方法等。

不同方法在分辨率、实时性和计算复杂度等方面有所差异,根据具体应用需求选择适合的方法。

随着声学信号处理技术的不断发展,时频分析方法将在更多领域得到应用和完善。

时频分布

时频分布

时频分布分析非平稳信号主要采用的方法是时频表示,时频表示有两大类;1 线性的时频表示,如,短时Fourier 变换,小波变换、 Gabor 变换等;2 二次型时频表示,如,功率谱、时频分布等。

本节主要讨论时频分布。

时频分布——为时频分析而设计的一种时间和频率的联合函数,它同时描述信号在不同的时间和频率的能量密度和强度。

利用时频分布函数可以计算信号在某个频率的能量,平均频率及局部宽度等。

时频分布的典型例子有:Page 分布、Wigner-Ville 分布、Choi-Williams 分布等。

一 Wigner-Ville 分布1 Wigner-Ville 分布的定义二次型平稳信号在随机信号信号中,有一种信号本身不是二次平稳的,即它的相关函数是和时间有关的;但是它的二次型信号的相关函数却是和时间无关的(即平稳的),我们把这种信号称做“二次型平稳信号”。

例如:线性调频信号(LEM )。

设线性调频信号(LFM )可以表示为:()()22102mt t f j e t z +=π (1)其双线性变换的乘积形式为:()()()2*2,~τττ-+=t z t z t z将(1)式带入上式,可得到,()()()()()⎪⎭⎫ ⎝⎛-+--⎪⎭⎫ ⎝⎛+++=21021022,~ττττππτt m t f j t m t f j e e t z()τπmt t f j e +=02(2) 计算()τ,~t z 的时变自相关函数,可以得到,()()()}{ττ'-=t z t z E t R z *~~, (){()()}ττπτπ'-+-+=t m f j m t f j e e E 0022ττπ'=m j e 2 (3)Wigner-Ville 分布的定义可以看到LFM 的双线性乘积信号是二阶平稳的,是可分析的。

故对其做Fourier 变换,可以得到下式:()()()()τπτττd e t z t z f t W f t p f j z ⎰+∞∞---+==22*2,, (4)上式反映了信号能量的时频分布,实际上就是最基本的一种关于信号()t z 的时频分布函数。

线性调频信号的时频分析研究

线性调频信号的时频分析研究

线性调频信号的时频分析研究摘要线性调频信号是其中一类有代表性的非平稳信号,该信号广泛存在于雷达、声纳、语音、地球物理和生物医学信号处理中。

对于这类频率随时间变化的信号,传统的时间域和频率域的分析方法都不能够全面的反映信号的特征,而时频分析是分析和处理非平稳信号的有力工具。

利用时频分布,可以对各种信号进行分析、处理,提取信号在特定时间特定频率所具有的特征信息。

文中介绍了线性调频信号的定义及特性,描述了短时傅里叶变换,Wigner—Ville 分布,Wigner—Hough分布三种时频分析方法。

通过对时频分析方法的原理介绍,运用MATLAB 中的工具箱,对一个线性调频信号进行时频分析的MATLAB仿真。

通过对几种时频分析方法比对分析和基于MATLAB信号降噪的仿真实验,验证几种分析方法的优越性。

关键词:线性调频信号时频分析短时Chirp-Fourier变换 Wigner—Ville分布Wigner—Hough分布Linear FM signal time-frequency analysisAbstractIn modern signal processing, linear frequency modulation signal is one representative of non-stationary signals, the signal is widespread in radar, sonar, speech, and geophysics, and biomedical signal processing. Such frequency time-varying signal, the traditional time domain and frequency domain analysis methods are not able to fully reflect the characteristics of the signal, but when the frequency analysis is a powerful tool for analysis and processing of non-stationary signals. Using time-frequency distribution to analyze a variety of signal processing, extract the signal characteristics with a specific frequency at a specific time.This paper introduces the definition and characteristics of the linear FM signal, describes the short-term Chirp-Fourier Transform, Gabor distribution ,Wigner-Ville distribution of two kinds of time-frequency analysis. By the principle of time-frequency analysis method, the use of the toolbox in MATLAB, MATLAB simulation of time-frequency analysis of a linear FM signal. By frequency analysis of several methods of analysis and MATLAB-based signal to noise simulation and validation of several advantages of the method.Key words: LFM signal Time-frequency analysis Wigner-Ville distribution Discrete Chirp-Fourier transform目录1 绪论 (1)1.1 课题背景及研究意义 (1)1.2 国内外发展状况 (3)1.3本论文的主要内容 (4)2 线性调频信号 (5)2.1 线性调频信号的定义 (5)2.2线性调频信号的特点 (5)2.3 线性调频信号的仿真 (6)3 线性调频信号的时频分析方法研究 (10)3.1时频分析的定义 (10)3.2时频分析基本思想 (10)3.3 时频分析方法的介绍和仿真 (10)3.3.1 短时傅里叶变换 (10)3.3.2 Winger—Ville分布变换结果 (16)3.3.3 W-H变换结果 (22)4 结论 (25)附录 (26)参考文献 (30)致谢 (32)1 绪论本章介绍了本文的研究背景和意义,概述了线性调频信号和时频分析理论及应用的研究进展和现状,给出了全文的内容安排。

频谱分析-时频分析,谱分解-分频技术的区别

频谱分析-时频分析,谱分解-分频技术的区别

自1807法国工程师Fourier 提出傅立叶变换以来,随着数值和计算技术,特别是计算机技术发展,傅氏分析称为各学科信号分析的重要手段和工具,数学描述为:()()jwt F w f t e dt ∞--∞=⎰逆变换为: 1()()2jwt f t F w e dw π∞-∞=⎰傅氏变换的数学意义使得微分,积分,卷积等运算经傅氏变换后简化为一般运算,物理意义在于通过变换将时域和频域联系一起。

在时域内隐藏的信息在频域内表现出来。

因此,傅氏变换得到广泛发展与那个。

由上式可知,信号时域内是时间函数,频域内是频率函数。

当希望知道随时间的推移,信号频率成份变化规律与特征时,傅氏分析就表现出局限性。

因为频域内某一个频点幅值由时间域上整个波形决定,某一时刻状态由整个频域信息决定。

为克服这一缺点,需要一种能在时域局部进行频谱分析的数学方法。

基于以上,1946年Gabor 发展了傅氏变换,提出时频分析的一种具体方法——短时傅立叶变换(STFT ),数学表达式为:(,)()()jwt F w f t g t e dt ττ∞--∞=-⎰可改写为: (,)()()jwt F w f t g t e dt ττ∞--∞=+⎰表示窗口不动,信号沿时间轴滑动,对时间离散,取,tmT nT τ==,则STFT 可表示为: (,)()()i m m F n f m n g m e ∞-Ω=-∞Ω=+∑其实:wT Ω=,T ~采样间隔;m ~时窗宽度;n ~数据点数;()g m ~窗口函数;(,)F n Ω反映了()f n 在时刻m 频谱的相对含量。

频谱分析→时频分析1、谱分解技术谱分解技术是三维地震数据体和离散富氏变换时频转换的一种新手段。

它的理论基础是薄层反射系统可产生复杂的谐振反射。

薄地层反射在频率域中唯一特征表达可指示时间厚度变化。

由薄层调谐反射得到的振幅谱可确定构成反射的单个地层的声波特性之间的关系,振幅谱通过谱陷频曲线确定薄地层变化情况。

时频分析在信号处理中的应用

时频分析在信号处理中的应用

时频分析在信号处理中的应用信号处理是现代科技领域中非常重要的一个分支,它的研究对象是信号。

信号处理的重点是提取、分析甚至改变信号的某种信息,比如图像、声音、生物信号等。

随着各种现代科技的不断发展和推进,信号处理也在不断发展和完善。

其中一种比较重要的技术是时频分析。

时频分析是一种将时间和频率结合在一起对信号进行分析的方法。

它可以用来研究非平稳信号,在时域和频域两个不同的角度下进行分析,并可以揭示信号中的不同特征和信息。

时频分析的应用十分广泛,比如在图像处理、语音识别、生物医学信号处理、通信系统等领域都有应用。

下面我们将详细介绍时频分析在信号处理中的应用。

一、信号的时频分析时频分析是一种通过调整窗函数的大小和形状,来实现时间和频率分辨率之间平衡的方法。

在信号分析中,受限信号的傅里叶变换可能不是很有用,因为这些信号可能包含的信息随时间变化。

时频分析技术允许研究这些信号时域和频域上捕获的信息。

常用的时频分析方法有:短时傅里叶变换(STFT)、连续小波变换(CWT)和时频分布(TFD)等。

其中,短时傅里叶变换的思想是把整个信号分成若干个短时间段,对每一个时间段的信号进行傅里叶变换从而得到频带信息,通过窗函数的不断改变从而绘制出信号的时频图。

连续小波变换是在信号时间和频率域上进行分析的时频分析方法。

它通过对信号进行一系列小波变换来获得信号在时间和频率域上精细的表示。

时频分布能够提供在各个时刻和各个频率上的信号能量分布。

它在处理一些非稳态信号上,如脉冲、跳变、瞬态等方面具有很大的优势。

二、时频分析在图像处理中的应用图像是以二维数组格式存储的数字信号。

时频分析方法可以用于图像的特征提取、边缘检测、压缩等方面。

其中,连续小波变换可用于图像去噪,对于图像与噪声混合的情况,可通过小波去噪技术来去除不必要的噪声。

时频分析可以用于图像边缘检测。

通过对图像进行小波变换,得到各个分辨率下的高频系数,从而进行图像边缘检测。

时频分析也有一定的应用于图像压缩领域,通过将原始图像分解成不同的频率、尺度和方向等信息,可以实现对原始图像的压缩。

信号时频分析PPT课件

信号时频分析PPT课件

[例10-3-1] 试用短时傅里叶变换分析线性调频信号的频谱图
fs = 10000; t = 0:1/fs:2; x = vco(sawtooth(2*pi*t,.75),[0.1 0.4]*fs,fs); specgram(x,512,fs,kaiser(256,5),220)
分析窗长度的选择
连续STFT变换的特殊情形
w(t) 1 STFT (t,) xˆ()
短时傅里叶变换退化成一般傅里叶变换
w(t) (t) STFT (t,) x(t)e jt
短时傅里叶变换退化成时域信号 x(t)
连续STFT逆变换
STFT(t,) 加窗 v(t)
✓计算加窗短时傅里叶变换的傅里叶逆变换
~
m
xn (m) x(n m)w(m) w(0)x(n), w(1)x(n 1),..., w(Nw 1)x(n Nw 1)
✓STFT频域采样的要求 ▪ xn (m) 是一个序列长度等于Nw的短时序列 ▪ 据DFT理论,频域最小采样长度是Nw
▪ 离散STFT等效对短时序列周期延拓
▪ 逆离散STFT变换
▪增加采样长度对时变信号DFT分析的结果
x(t)
0.2
cos(2 50t), 0 t 0.09S cos(2 150t), 0.09S t 0.18S
tp 0 ~ 0.09S
tp 0 ~ 0.18S
时变信号的分析方法
✓需采用时频联合分析方法
✓短时傅里叶变换STFT ✓戈勃(Gabor)变换 ✓小波变换(Wavelet Transform,WT) ✓WVD(Wigner—Ville Distribution)分布 ✓Cohen类时频分布
▪重建完整信号 x(n), n ~ 分析窗滑动间隔R需满足: R N w

信号结构特征以及信号学说

信号结构特征以及信号学说

信号结构特征以及信号学说
信号结构特征是指信号的基本属性和组成要素,主要包括以下几个方面:
1. 幅度:指信号的大小或强度,可以用于表示信号的能量大小或物理量的大小。

2. 频率:指信号中的周期性变化的频率,表示信号中重复发生的次数。

3. 相位:指信号的起始位置或参考点,表示信号的偏移程度或时间延迟。

4. 时间:指信号的变化随时间的推移,表示信号的动态性质和时序关系。

5. 转移特性:指信号在不同系统中传输或处理时的改变情况,包括衰减、滤波、延迟等。

信号学说是指研究信号的产生、传输、处理和分析的理论体系,主要包括以下几个方面:
1. 信号分类:根据信号的性质和特点,将信号分为模拟信号和数字信号。

2. 信号表示与描述:通过数学方法和工具,对信号进行表示和描述,常用的方法有时域表示、频域表示、复频域表示等。

3. 信号传输与处理:研究信号在各种传输媒介和系统中的传输过程以及信号经过各种处理操作后的变化。

4. 信号分析与处理:采用数学和统计方法对信号进行分析,提
取信号中的相关特征和信息,如频谱分析、滤波、降噪等。

5. 信号应用与控制:将信号理论应用于各个领域,如通信、图像处理、音频处理、自动控制等,实现信号的获取、处理和控制。

通过信号结构特征和信号学说的研究,可以更好地理解和应用信号,提高信号处理和传输的效果。

信号时频分析-讲义-WVD

信号时频分析-讲义-WVD

信号时频分析-讲义-WVDWigner-Ville 分布Wigner-Ville 分布可以看作是⼀⼤类分布的原型,它们和短时傅⽴叶变换谱有着本质的不同。

它⾸先由Wigner 提出,⽤于量⼦⼒学领域问题的研究,后由Ville 引⼊到信号分析。

因为在计算中,信号需要⽤到两次,因此Wigner-Ville 分布被称为⼀种⼆次型分布。

基本定义及计算Wigner-Ville 分布可由信号x (t )本⾝或它的频谱)(ωX 定义为如下两种等价⽅式ττ+τ-=ωτω-+∞∞-?d )e 21()21(π21)(i t x t x ,t WVD *x , (2.1.1) τθ+ωθ-ω=ωθ+∞∞-?d )e 21()21(π21)(i t *x X X ,t WVD . (2.1.2) 其中*表⽰复数共轭。

要证明上⾯两式是等价的,只需将信号写成它的频谱形式,然后将其代⼊到(2.1.1)式,即可得到(2.1.2)式。

式(2.1.1)中,)2/()2/(*ττ+-t x t x 称为信号的瞬时相关函数,因此Wigner-Ville 分布实质上是对信号的瞬时相关函数的傅⽴叶变换,它的结果能够反映信号的时频特征。

例2.1.1 对于信号 )π400sin()(t t x = )10(≤≤t (2.1.3)其采样频率为1000 Hz 。

图2.1.1是其Wigner-Ville 分布,频率轴划分区间数为512。

图中清楚显⽰,该信号在整个时间段上,只含有⼀个频率为200Hz 的分量。

需要说明的是,图中显⽰的是Wigner-Ville 分布的绝对值,后⾯所有图中,如果没有特别注明,都默认显⽰的是绝对值。

图2.1.1 信号(2.1.3)的Wi gn er-Vi ll e 分布t /s f /H z W i g n e r -V il l e 分布5004003002001000 00.2 0.40.6 0.8 1 0.20.4 0.6 0.8例2.1.2)π50π100sin()(2t t t x += )20(≤≤t , (2.1.4)这是⼀个线性调频信号。

信号的时频关系—时域压缩频域展宽

信号的时频关系—时域压缩频域展宽

信号的时频关系—时域压缩频域展宽问题描述:调整时域⽅波的宽度,谈论随着⽅波宽度的变化频谱是如何变化的,并分析其原因解析:作出占空⽐分别为40%和60%的矩形波,对⽐其频域变化,代码如下:function Accumulation()%关于时域⽅波函数的仿真Fs=100; % Sampling frequencyT=1/Fs; % Sample timeL=100; % Length of signalt=(0:L-1)*T; % Time vector%绘制占空⽐为40%的⽅波图形y1=zeros(1,L); y1(1:0.4*L)=1;subplot(221); plot(t,y1);title('占空⽐为40%的矩形波');xlabel('Time'); ylabel('Amplitude');%作出对应的频谱图形NFFT=1024;Y1=fft(y1,NFFT)/(0.4*L);f1=Fs*linspace(0,1,NFFT);subplot(222); plot(f1,abs(Y1(1:NFFT)));title('占空⽐为40%的矩形波对应的频谱函数');xlabel('Frequency (Hz)'); ylabel('|Y(f)|');%绘制占空⽐为60%的⽅波图形y2=zeros(1,L); y2(1:0.6*L)=1;subplot(223); plot(t,y2);title('占空⽐为60%的矩形波');xlabel('Time'); ylabel('Amplitude');%作出对应的频谱图形NFFT=1024;Y2=fft(y2,NFFT)/(0.6*L);f2=Fs*linspace(0,1,NFFT);subplot(224);plot(f2,abs(Y2(1:NFFT)));title('占空⽐为60%的矩形波对应的频谱函数');xlabel('Frequency (Hz)'); ylabel('|Y(f)|');运⾏代码,得到的图形如下:结果分析:对⽐占空⽐分别为40%和60%的矩形波对应的频谱图形可知,随着时域信号的展宽,频域信号变得更加密集。

Wigner_Ville分布

Wigner_Ville分布
可以通过wignerville分布计算信号的时宽和带宽满足不确定性原非负性问题wignerville分布丢掉了作为能量密度分布的一个基本性质
Wigner_Ville分布
定义:
对信号s(t),其Wign)s(t 1 )e jd
2
例:
思考题:
·对于只有单一频率成分的实信号,其 Wigner_Ville分布是否存在交叉干扰项?
怎样抑制交叉项干扰?
交叉项抑制方法:
加窗
Wps (t,)
1
2
h( )s*(t 1 )s(t 1 )e jd
2
2
例:
正弦波
s(t) e j0t s(t) e j0t
W (t,) ( 0 )
局部带宽:
频率的二阶条件矩是
2
t
|
1 s(t)
|2
2W (t,)d
1 [( A(t))2 ( A(t))] 2 (t)
2 A(t) A(t) 可以得到
2 |t
2
t
t2
1 [( A(t))2 ( A(t))] 2 A(t) A(t)
例:
正弦波和冲激
s(t) e j0t W (t,) ( 0 ) s(t) (t t0 ) W (t,) (t t0)
I Wf (t,)Wg (t,)dtd
1
4 2
f *(t 1 ) f (t 1 )g*(t 1 )g(t 1 )e j( )d d dtd
2
2
2
2
1
4 2
f *(t 1 ) f (t 1 )g*(t 1 )g(t 1 )e j( )d d dtd
2
2
2
Cohen类时频分布:
Cohen指出: 信号的时频分布可以表示为:
  1. 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. 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. 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)。

信号的时频分布及性质
对信号时频分析的意义:
•真实世界中存在大量的时变频谱现象。

•无论是信号的时域,还时频域表示均不能事物的全貌。

例:
•音乐
•雷达信号
•通讯信号
•视频和图像
•……
时频分布的基本思想:•建立一个函数,使其能够同时用时间和频率来描述信号的能量密度分布。

•这个函数还能提供计算能量密度分布的方法。

(,)(,)(,)P t P t t P t t t t ωωωωωωω=∆∆=∆∆构造,使其:
在时刻和频率信号的能量密度(强度)。

在时刻和频率,时频单元内信号的能量。

能量密度分布的条件:•边缘条件:
2
2(1)(,)|()|ˆ(2)(,)|()|P t d s t P t dt s ωωωω==∫∫ (瞬时能量) (能量频谱)
能量密度分布的条件:•总能量:
22(,)|
()|ˆ|()|E P t dtd s t dt
s d ωωωω==∫∫∫∫=
时间和频率位移不变性•时域位移不变性
00()()
(,)(,)s t s t t P t P t t ωω→−→−若 则 00()()
(,)(,)s s P t P t ωωωωωω∧∧
→−→−若 则 •频域位移不变性
0000()()
(,)(,)
j t s t e s t t P t P t t ωωωω→−→−−若

线形尺度变换:()()
(,)(,/)s t as at P t P at a
ωω=→̃̃线形尺度变换:若 则
瞬时频域与群延迟:
(1)()()(,)/(,)(2)()()(,)/(,)i g t t P t d P t d t tP t dt P t dt ωϕωωωωωωψωωω′==′=−=∫∫∫∫瞬时频率
群延迟
有限支撑:
对信号我们希望信号有有限的时宽和带宽。

我们也希望这类信号的时频分布在信号的支撑区外为零。

ˆ()()(,)0,()ˆ()s t s
P t t s t s
ωωωω=弱有限支撑:
在和的支撑区外,信号的时频分布为零。

若不属于的支撑区
不属于的支撑区ˆ()0()0ˆ(,)0,()0()0s t s
P t s t s
ωωω=强有限支撑:
在=或=时外,信号的时频分布为零。

若=,或=
•时频均是有限支撑信号不存在。

ˆ()()ˆ()()s t s s s t ωω若具有有限支撑,则不能在某个区间
为零。

类似,若具有有限支撑,则不
能在某个区间为零。

证明:(略,作业)
时频分布的线性和二次叠加原理:•线性时频分布:
1212(,)(,)(,)
s s s s P t P t P t ωωω+=+?
•二次型时频分布:
1222
12**
12,21,()()()(,)||(,)||(,)
(,)(,)
z x y x y y x z t c x t c y t P t c P t c P t c c P t c c P t ωωωωω=+=+++若
则信号项交叉项
典型的时频分布:
•线性:
短时傅立叶变换;分数阶傅立叶变换;小波变换
•二次型分布:
wigner_Ville分布。

相关文档
最新文档