多項(xiàng)式Chirplet變換在瞬時(shí)頻率估計(jì)中的應(yīng)用.pdf

1、瞬時(shí)頻率是時(shí)頻模式中的一種基本的參數(shù)，在調(diào)頻信號(hào)中作為一個(gè)重要的角色，它已經(jīng)出現(xiàn)在雷達(dá)、檢測(cè)、語音等各個(gè)領(lǐng)域并獲得廣泛的應(yīng)用。研究瞬時(shí)頻率估計(jì)的方法以及相應(yīng)的參數(shù)估計(jì)在信號(hào)的時(shí)頻分析中具有重要的實(shí)用價(jià)值，而且時(shí)頻分布作為非平穩(wěn)信號(hào)的度量工具，它可以充分地展現(xiàn)出信號(hào)頻率隨著時(shí)間變化的規(guī)律，以及能夠在時(shí)頻分布中觀測(cè)到信號(hào)能量集中的程度。
　　本文首要講述了瞬時(shí)頻率的基礎(chǔ)研究背景以及相應(yīng)各個(gè)概念產(chǎn)生的緣由，進(jìn)而定義了瞬時(shí)頻率普遍運(yùn)用的概

2、念。其次又介紹了在時(shí)頻分析中常用的時(shí)頻分析方法：首先著重介紹了短時(shí)傅里葉變換以及Wigner-Ville分布，然而這兩種方法都存在各自的缺陷，并不能達(dá)到本文期望的效果，即在得到高度信號(hào)能量以及聚集性的同時(shí)，估計(jì)的信號(hào)瞬時(shí)頻率更接近理論值。并由此引出了不同于以往的參數(shù)化時(shí)頻分析方法，其中詳細(xì)介紹了線性調(diào)頻小波變換和多項(xiàng)式線性調(diào)頻小波變換的算法實(shí)現(xiàn)，并著重闡述了參數(shù)的選擇對(duì)參數(shù)化時(shí)頻分析方法的重要性。線性調(diào)頻小波變換的方法引入頻率旋轉(zhuǎn)算子和

3、平移算子的概念，以及通過一個(gè)額外的用線性調(diào)頻率參數(shù)描繪核函數(shù)來處理線性調(diào)頻信號(hào)。進(jìn)而通過擴(kuò)展其頻率平移算子與旋轉(zhuǎn)算子，以及改變其核函數(shù)，最終主要介紹本文重點(diǎn)研究的針對(duì)非線性調(diào)頻信號(hào)的多項(xiàng)式Chirplet變換的基本原理。
　　本文主要研究的對(duì)象是參數(shù)化時(shí)頻分析方法——多項(xiàng)式 Chirplet變換在瞬時(shí)頻率估計(jì)及參數(shù)估計(jì)中的應(yīng)用，該方法的核心是將多項(xiàng)式核函數(shù)來替代線性調(diào)頻小波變換中的線性核函數(shù)，非常適合非平穩(wěn)非線性調(diào)頻信號(hào)的處理。為

4、了保證時(shí)頻分析的質(zhì)量，本文提出了一種基于目標(biāo)信號(hào)的迭代算法自適應(yīng)選擇多項(xiàng)式Chirplet變換參數(shù)。該算法利用雷尼熵來終止迭代，計(jì)算出每次迭代中時(shí)頻表示的雷尼熵，當(dāng)后一次迭代的雷尼熵大于前一次迭代，或雷尼熵一直減小到不明顯變化時(shí)終止迭代。此外，該算法中還運(yùn)用到多項(xiàng)式擬合的方法去更好的匹配理論值，可以更好的估計(jì)瞬時(shí)頻率以及參數(shù)。最后，本文通過不同的目標(biāo)信號(hào)來進(jìn)行仿真試驗(yàn)，通過觀察和數(shù)據(jù)分析，以及在加噪的情況下與其對(duì)比的試驗(yàn)手段，證明了本文