黄晓丹,裴 帮,李优华,颜世铛,王征兵

(郑州机械研究所有限公司,河南 郑州 450001)

0 引 言

时频分析方法是一种处理时变信号的常用分析方法。目前,该分析方法已经被广泛应用于各种信号处理场合[1,2]。

传统线性时频分析方法主要有短时傅里叶变换(short-time Fourier transform,STFT)和小波变换(wavelet transform,WT)。由于受截取窗口不可变的限制,短时傅里叶变换方法无法同时得到良好的时间分辨率和频率分辨率[3-5]。而小波变换方法引入了尺度因子与平移因子,因而是一种可变窗口的截取方法;但是其尺度因子与平移因子乘积恒定,导致窗口的变化有限,从而不能消除窗函数本身的限制。魏格纳-维尔分布时频分析方法利用信号本身运算,从而避免了窗口的影响,对时频分布的分辨率有所改善;但是当信号存在多分量时,信号与信号之间存在严重的交叉干扰,因而使得该方法无法对多分量信号进行识别。

针对传统分析方法的不足,国内外众多学者对此进行了研究,并提出了新的时频分析方法。KODERA K等人[6]提出了一种谱重排方法(rearrangementmethod,RM)。该方法通过对时频图的每一点能量进行重新分配,以局部范围谱重心代替最初点,从而可以对时频图的聚焦性进行改善;但是其谱重排后不具有可逆性,因而限制了该方法适用范围。

针对这一问题,DAUBECHIES I等人[7]结合小波变换和谱重排理论,提出了一种同步挤压小波变换(wavelet-based synchro squeezing transform,WSST)方法。由于其沿频率与时间方向对能量进行重分,使得该方法可以在提高能量聚集性的同时,保留信号的重构能力;但是该方法仍然难以抑制时间方向上模糊现象的发生[8-11]。……