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基于ＳＴＦＴ与ＷＶＤ的时频分析方法作者：石海杰来源：《硅谷》2008年第23期寻隐者不遇教学设计
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[摘要]利用WVD（Wigner-Ville Distribution）这一最有效的非平稳信号分析工具，综合STFT(Short Time Fourier Transform)的线性变换特性，将同一输入信号的谱图和WVD变换后的时频图进行融合，充分发挥WVD对非平稳信号的分析能力的同时，能够有效抑制锁流光
WVD的交叉项影响，该方法不需要信号的先验知识，试用范围广。仿真结果表明该方法有效。 [关键词]WVD STFT 交叉项
白刚玉 中图分类号：TN971文献标识码：A 文章编号：1671-7597(2008)1210009-01
一、引言
平角怎么表示
时频分析方法通过时间和频率的二维函数直观地反映信号频率随时间的变化关系，将信号处理扩展到二维平面，使得对信号的分析可以具体到信号的特定时间和特定频率，为非平稳信号分析和处理提供了非常重要的方法。时频分析方法可分为线性时频表示和非线性时频表示，线性时频表示只能提供信号粗略的时频分布，其优点是在对多信号进行分析时不会产生交叉项，其中以STFT方法应用最为广泛；非线性时频表示方法具有良好的性质，典型的方法为WVD。WVD方法在时频分析中有着非常高的分辨率，所以自其被提出以后就得到了广泛的关注，但由于用维格纳分布进行多信号分析时存在难于避免的交叉项干扰，这使其应用受到了一定的限制[1]。针对这一问题，众多学者提出多种办法进行解决，总体可概括为时频域方法和模糊预方法，都是利用干扰项的高频特性进行滤波。Cohen类方法为较早提出的，在时频域进行平滑，该方法消除干扰项的同时，也消弱了信号项，模糊域方法对信号的适应能力较差，为了提高对信号的适应性，有学者提出自适应的核函数滤波方法[2]，但自适应方法也需要信号的先验知识，另外还有图像处理方法[3]，统计滤波方法等。[4,5,6]
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