信号处理
信號處理
신호처리
SIGNAL PROCESSING
2008年
6期
917-922
,共6页
参数化%时频分析%自适应分解%短时窗%高斯包络线性调频基
參數化%時頻分析%自適應分解%短時窗%高斯包絡線性調頻基
삼수화%시빈분석%자괄응분해%단시창%고사포락선성조빈기
作为一种参数化时频分析的方法,基于高斯包络线性调频基自适应信号分解的快速算法具有分辨力高、零交叉项和计算量小的优点,在信号时频分析中具有独特的优势和广阔的应用前景.然而该快速算法却存在由于采样点初值选择不当而造成分解失效的缺点,虽然后来的基于优化初值选择的自适应高斯包络线性调频基信号分解对初值选择算法进行了改进,提高了分解性能的稳定性,但仍存在较多的问题没有解决.本文将对这些问题进行研究和改进,并提出短时自适应高斯包络线性调频基信号分解算法.算法通过加短时窗来增强时频中心定位的准确性,通过控制采样基时宽来获取有效的初始方差取值范围,从而提高了分解的自适应性和稳定性.对仿真信号和语音信号的分解结果表明了该算法的有效性.
作為一種參數化時頻分析的方法,基于高斯包絡線性調頻基自適應信號分解的快速算法具有分辨力高、零交扠項和計算量小的優點,在信號時頻分析中具有獨特的優勢和廣闊的應用前景.然而該快速算法卻存在由于採樣點初值選擇不噹而造成分解失效的缺點,雖然後來的基于優化初值選擇的自適應高斯包絡線性調頻基信號分解對初值選擇算法進行瞭改進,提高瞭分解性能的穩定性,但仍存在較多的問題沒有解決.本文將對這些問題進行研究和改進,併提齣短時自適應高斯包絡線性調頻基信號分解算法.算法通過加短時窗來增彊時頻中心定位的準確性,通過控製採樣基時寬來穫取有效的初始方差取值範圍,從而提高瞭分解的自適應性和穩定性.對倣真信號和語音信號的分解結果錶明瞭該算法的有效性.
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