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1.
Gabor变换是揭示图象或信号进行时频分析的重要方法之一,因此在信号检测,信号识别,信号分析和处理等诸多领域应用广泛.但Gabor变换系数的求解较为复杂,计算量大,这就阻碍了Gabor变换在线应用领域作用的发挥.寻求Gabor变换的快速实现算法是当前这一领域研究较多的一个问题.本文从2-D实值离散Gabor变换(RDGT)自身特点出发,讨论了快速算法实现的一些方法. 相似文献
2.
小波变换和傅立叶变换在信号频率分析中的比较 总被引：2，自引：0，他引：2
刘海忠 《天水师范学院学报》2005,25(5):29-30
小波变换和傅立叶变换都是信号频率分析的有力工具,本文通过两者对模拟信号的频率分析,比较了两者的优缺点:傅立叶变换分辨率较高,不能同时提供时频信息的;小波变换分析信号频率时可以时间频率同时定位,但是需要选择合适的母小波,处理较复杂。 相似文献
3.
基于时频滤波和自回归建模方法的时变模态参数辨识 总被引：2，自引：1，他引：1
应用非平稳信号的时频滤波及非平稳时间序列的时变自回归（AR）建模方法进行时变线性系统的模态参数辨识,将基于Gabor展开的时频滤波方法引入多自由度线性时变结构模态参数辨识中,提取单模态响应分量。对线性时变系统在白噪声激励下振动响应的单模态响应进行建模来辨识系统的每一阶模态参数,在模型参数的辨识中通过引入基函数将非平稳过程的辨识问题转化为线性时不变过程的辨识,利用时变的伯格（Burg）算法对时变的AR模型系数和时变结构模态频率进行估算。通过对附加质量随时间连续变化的悬臂梁的模态分析验证了辨识方法的有效性。实验结果和理论计算结果比较表明：该方法为参数时变线性系统的模态参数辨识提供一条新途径。 相似文献
4.
应用短时傅立叶变换、维格纳分布和Cohen类时频的分析方法分别模拟了-飞机目标的逆合成孔径雷达像.并对时频分辨率、交叉项的抑制能力和成像运算时间进行了比较,为逆合成孔径雷达成像中时频方法的选择提供了理论依据. 相似文献
5.
刘保童 《天水师范学院学报》2009,29(2):67-69
小波变换是消除图像和多道信号噪声的一种重要方法,而MATLAB是优秀的数值计算和可视化设计平台。二维小波变换将多道记录信号变换到时间、频率、空间和波数四维域中,根据信号和相干噪声在频率、时间、波数、空间等方面的局部差异来达到滤波的目的。基于二维多分辨分析的基本原理。利用MATLAB的图形用户界面（GUI）和丰富的图像处理功能进行可视化设计,实现了用二维小波变换对多道信号中相干噪声的消除,使烦琐的逐级分解去噪处理变得容易．提高了工作效率。最后．用设计的程序对地震记录信号中的面波进行了消除．并达到了较好的效果。 相似文献
6.
关于P波到时的小波分析方法 总被引：1，自引：0，他引：1
任继阳 《玉溪师范学院学报》1999,(3)
本文就P波的到时进行研究，采用了小波分析的方法，由于小波分析所固有的优于博氏变换的性质：即小波分析能对波的频域特性和时域特性有比较好的反映，这相对于博氏变换的只能够反映单独的频域特性或者单独的时域特性而言，采用小波分析更加能够保证波型的不失真，采用经过小波分析后得到的数据更加能够精确的满足计算所需．本文运用Daubechies的紧密支集的正交小波基对实际的地震数据进行处理，以期能够对P波的到时进行自动识别．计算结果显示：对地震数据进行不同阶次的小波变换得到不同的结果，很明显可以看出不同阶次的小波变换所产生的结果有不同的时频特性，并且变换阶次越高，信号变换后得到的结果所反映的频率越低；对地震数据进行线性极化计算，可以得到明确的P波利时． 相似文献
7.
基于EMD和HHT的轧机扭振瞬态冲击信号时频分析研究 总被引：1，自引：0，他引：1
戴桂平 《苏州市职业大学学报》2009,20(1):37-40
为解决轧机扭振非平稳瞬态冲击信号的瞬态时频分析难题,提出了基于EMD和川bert—Huang变换的瞬态振动信号时频分析方法．利用EMD分解提取信号的固有模态函数OMF）,再结合Hilbert变换,求解瞬时频率,进而得到信号的Hilbert—Huang时频谱及边际谱,从而提取扭振信号瞬态特征．通过仿真实验验证了该方法的可靠性,通过轧机在咬钢抛钢时实测瞬态信号的分析,表明了该方法的可行性． 相似文献
8.
针对多旋翼无人机目标的识别问题，提出一种基于伽柏（Gabor）变换的瞬时频率估计与快速傅里叶变换（FFT）相结合的微多普勒特征提取算法。首先建立多旋翼无人机旋翼回波模型，并通过仿真分析叶片数目、旋翼转速和初始相位等参数对微多普勒特征的影响，利用Gabor变换得到时频特征。在此基础上通过瞬时频率极大值法提取微多普勒频率，并对瞬时频率采用FFT提取旋翼数和转动频率，从而获得叶片长度估计值。实测数据验证了该算法较为准确地提取无人机的微多普勒参数。 相似文献
9.
《安徽职业技术学院学报》2016,(2)
随着科学研究的不断深入,人们对许多实际问题中的非平稳信号的处理精度提出了更高的要求。对此,文章论述了一种基于经验模态分解(EMD)的非平稳信号数字滤波处理方法,并采用经验模态分解法和低通滤波法,对文中构造的一组真值为低频的非平稳信号数据分别进行处理,以相似度作为评判两种滤波方法精度的标准。经研究表明,在处理非平稳信号时,经验模态分解方法显示出了较好的时频聚集性和自适应性。 相似文献
10.
刘保童 《天水师范学院学报》2006,26(2):28-30
时间局部谱分析方法的研究对信号突变性检测具有重要意义。S变换是加窗傅里叶变换和连续小波变换思想的延伸或推广,S变换保持了与傅里叶谱的直接联系,提供了依赖于频率的分辨率,具有连续小波变换所没有的一些特点。介绍了S变换和广义S变换的数学原理,分析了S变换与加窗傅里叶变换和小波变换之间的关系,对一个突变信号在S变换与小波变换下的表现特征进行研究,结果表明,S变换能比小波变换更直观更清楚地表现信号突变位置。 相似文献