典型文献
用于多分量信号分析的自适应广义S变换算法研究
文献摘要：
时频分析是处理非平稳信号强有力的工具,S变换作为传统的时频分析方法之一,其窗函数的尺度可以随频率改变.但是,其时频窗函数尺度变化是固定的,无法适用不同信号的局部特性,导致能量聚集性较差.本文提出了一种自适应的广义S变换算法,设计了由4个调节参数控制的广义高斯窗函数,采用浓度测量自适应优化调节参数,以寻求最佳的时频表征效果.并针对时频分析结果,采用瞬时频率重组和分量重构方法,得到各个分量的瞬时频率,同时进行平滑处理,最终实现多分量信号的参数估计.仿真实验说明,本文提出的自适应广义S变换算法,结合瞬时频率重组和分量重构信号方法,极大地提升了多分量信号的时频分辨率和信号分离的准确性.
文献关键词：
信号处理;时频分析;瞬时频率;自适应广义S变换
中图分类号：
作者姓名：
江莉;焦予栋;向世召;尚文擎;王燕妮
作者机构：
西安建筑科技大学信息与控制工程学院 西安 710055
文献出处：
引用格式：
[1]江莉;焦予栋;向世召;尚文擎;王燕妮-.用于多分量信号分析的自适应广义S变换算法研究)[J].电子测量与仪器学报,2022(12):136-143
A类：
高斯窗函数
B类：
多分量,信号分析,换算,算法研究,非平稳信号,时频分析方法,数尺,尺度变化,局部特性,聚集性,参数控制,浓度测量,自适应优化,优化调节,时频表征,瞬时频率,重构方法,平滑处理,参数估计,重构信号,信号分离,信号处理
AB值：
0.307084
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