魏格纳-维尔分布交叉项抑制方法综述

跳频信号跳周期盲估计算法唐宁;郭英;张坤峰;张东伟;余建军【摘要】To increase the parameters estimation precision of FH signals under the low signal-to-noise ratio circumstances,an al-gorithm for thehop duration blind estimation of frequency-hopping signal was proposed based on Gabor&SPWVD combination time-frequency.Gabor transform and SPWVD transform were performed to process FH signals.Hadmard multiplication was done to the results to get clear and sound time-frequency diagram of FH signal.The blind estimation algorithm of hop duration for frequency-hopping signals was designed based on above processes.The signal-to-noise ratio of the proposed algorithm is adaptable,the precision of estimation is high,and the effectiveness of the algorithm is verified using the Monte Carlo simulation.%为提高在低信噪比条件下跳频信号的参数盲估计精度，提出一种基于Gabor&SPWVD组合时频分析的跳频信号跳周期盲估计算法。

抑制维格纳分布交叉项干扰的自谱窗方法
关红彦;肖伟;吕扬生
【期刊名称】《信号处理》
【年(卷),期】2003(019)003
【摘要】维格纳分布是一种重要的时一频分析方法,但交叉项干扰问题影响了它的推广应用.本文分析了积分核函数的自维格纳分布项和交叉项的正交性质,从而提出一种用真实的自维格纳分布项的函数作为模板与积分核函数作互相关,抑制交叉项的方法.文中建议采用信号的STFT谱作为窗,在时一频平面上处理维格纳分布来实现上述方法,因此,该方法又称为自谱窗法.本文以仿真信号为例,检验了这种方法的效果.
【总页数】4页(P215-218)
【作者】关红彦;肖伟;吕扬生
【作者单位】天津大学精仪学院生物医学工程与仪器专业;天津大学精仪学院生物医学工程与仪器专业;天津大学精仪学院生物医学工程与仪器专业
【正文语种】中文
【中图分类】TN91
【相关文献】
1.抑制维格纳分布交叉干扰项的联合算法 [J], 高宪军;陈超;张杰;张卓
2.一种抑制维格纳分布交叉项的方法及在故障诊断中应用 [J], 程发斌;汤宝平;刘文艺
3.维格纳分布中交叉项干扰及平滑消除方法 [J], 吕扬生;孙悦
4.一种用于局部放电信号分析的维格纳分布交叉项抑制方法 [J], 范佳兴;范杰清
5.采用模糊函数消除维格纳分布的交叉项及其在心音信号分析中的应用 [J], 郑玲;宋长宏;高小榕;杨福生
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可以通过wignerville分布计算信号的时宽和带宽满足不确定性原非负性问题wignerville分布丢掉了作为能量密度分布的一个基本性质
Wigner_Ville分布
定义：
对信号s(t),其Wign)s(t 1 )e jd
2
例：
思考题：
·对于只有单一频率成分的实信号，其 Wigner_Ville分布是否存在交叉干扰项？
怎样抑制交叉项干扰？
交叉项抑制方法：
加窗
Wps (t,)
1
2
h( )s*(t 1 )s(t 1 )e jd
2
2
例：
正弦波
s(t) e j0t s(t) e j0t
W (t,) ( 0 )
局部带宽：
频率的二阶条件矩是
2
t
|
1 s(t)
|2
2W (t,)d
1 [( A(t))2 ( A(t))] 2 (t)
2 A(t) A(t) 可以得到
2 |t
2
t
t2
1 [( A(t))2 ( A(t))] 2 A(t) A(t)
例：
正弦波和冲激
s(t) e j0t W (t,) ( 0 ) s(t) (t t0 ) W (t,) (t t0)
I Wf (t,)Wg (t,)dtd
1
4 2
f *(t 1 ) f (t 1 )g*(t 1 )g(t 1 )e j( )d d dtd
2
2
2
2
1
4 2
f *(t 1 ) f (t 1 )g*(t 1 )g(t 1 )e j( )d d dtd
2
2
2
Cohen类时频分布：
Cohen指出： 信号的时频分布可以表示为：