一种新的非平稳信号分析方法

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1、数字信号处理学号:130080402025学生所在学院:测试与光电工程学院学生姓名:XXX任课教师:李志农教师所在学院:测试与光电工程学院数字信号处理学号:130080402025学生所在学院:测试与光电工程学院学生姓名:XXX任课教师:李志农教师所在学院:测试与光电工程学院2013年12月一种新的非平稳信号分析方法——局部特征尺度分解法XXX(南昌航空大学测试与光电T程学院,南昌江两330063)摘要:在研究内禀吋间尺度分解(IntrinsicTime-ScaleDecompositionJTD)方注的基础上提山了—种新的自适应吋频分析方法局部特征尺度分解

2、(LocalCharacteristic-scaleDecomposition,LCD)方法,该方法可以自适应地将一个复杂的多分量信号分解为若干个瞬吋频率具有物理意义的内禀尺度分量(IntrinsicScaleConiponent,ISC)之和。首先对LCD方法的原理进行了分析,关键词:局部特征尺度分解;吋频分析;内禀吋间尺度分解;非平稳信号引言经典的傅里叶变换方法只能处理线性和平稳信号,而自然界中的大部分信号是非线性和非平稳的。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得到了广泛的应用。典型的时频分析方法有短时傅里叶变换、Wigner-

3、Wille分布、小波变换等m。但这些方法都有各自的缺点,如窗口傅里叶变换具有固定的时频窗口,Wigner-Wille分布

4、2_31存在交叉项干扰,而小波变换则需要事先选择小波基,缺乏自适应性⑶。这样就出现了自适应时频分析,自适应时频分析方法的特点主要表现在不需要对被分析信号的形态特征或考信息做出预测和限制的前提下,可以在对信号进行分解的过程中根据信号本身的特性自动产生基线信号,从而使得分解结果具有一定的物理意义

5、41。其中,最具代表性的是EMD方法,该方法在定义瞬时频率具有物理意义的内禀模态函数(简称IMF)的基础上,将复杂得多分量信号自适应的分解为若干个I

6、MF分量之和,进一步对每个IMF分量进行希尔伯特变换求出瞬时频率和瞬时幅值,从而得到原始信号的完整的时频分布

7、5j。局部均值分解是另外一种新的自适应时频分析方法,该方法将一个单分量的调幅调频信号看成是其本身的包络信号和一个纯调频信号的乘积,即PF(Productfunction)分量。该方法首先采用极值点获得局部均值函数和包络估计函数,然后在对原始信号不断解调的过程中获得瞬时频率具有物理意义的纯调频信号和和应的包络信号,将纯调频信号和包络信号相乘便可以得到一个PF分量,从而可以将复杂信号自适应地分解为若干个PF分量之和[61。由上述可知,EMD方法与LMD方

8、法有一个共同点,那就是首先采用基于极值点的局部特征尺度参数定义一种瞬时频率具有物理意义的单分量信号,然后据此对信号进行自适应分解。实际上,EMD方法中定义的IMF分量或者LMD方法中定义的PF分量需要满足的条件都只是瞬时频率具有物理意义的充分条件,而并非必要条件,也就是说满足其他条件的单分量信号的瞬时频率也同样可以具有物理意义。因此,本文采用基于极值点的局部特征尺度参数,定义了另一种瞬时频率具有物理意义的单分量信号——内禀尺度分量,并在此基础上提出了一种新的自适应时频分析方法——局部特征尺度分解方法丨71。1局部特征尺度分解方法的基本原理1.1内稟尺度分量的

9、定义为了定义瞬时频率具有物理意义的ISC分量,考察瞬时频率181具有物理意义的典型单分量信号,如正弦(或余弦)信号、调幅信号、调频信号、调幅一调频信号。图1给出了这4种典型信号的波形图,在图1屮,连接任意两个相邻的极大(小)值点,再过其屮的极小(大)值点B做纵坐标轴的平行线,两条线相交于A点。从图1屮可以看出,在这4种典型信号屮相邻两个极值点的时间跨度都无规律可循。但是,它们都有一个共同点,那就是图1屮的A点与B点相对于时间坐标轴对称或近似对称。由此,可以给出瞬时频率具有物理意义的单分量信号所需要满足的条件,将满足该条件的单分量信号定义为ISC分量,并在此基

10、础上提出了LCD方法191。LCD方法假设任何复杂信号由不同的ISC分量组成,任何两个ISC分量之间相互独立,这样任何一个信号x(r)就可以被分解为有限个ISC分量之和,其中任何一个内禀尺度分量(ISC)需满足以下两个条件:(I)整个数据段内,任意两个相邻的极大值与极小值之间呈现单调性。(II)整个数据段内,设所有极值点为;k=1,2,......M(M为所有极值点个数),对应的时刻为2;,k=1,2,......Mo由连接任意两个和邻的极大值点(或极小值)(r,,A.)、(7;+2,+2)确定的直线/,.,即直线),二-Xk—h,在二者之间的极值Tk+

11、2—Tk点;^所对应的时刻么+

12、处的函数值(记为人+

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