(a) 信号时域波形 (b) 短时傅立叶变换(65点hamming窗)
图2.2信号时域与短时傅立叶变换
2.3 双线性时频表示
所谓双线性形式,是指所研究的信号在时-频分布的数学表达式中以相乘的形式出现两次。Wigner-Ville分布(WVD)是最早提出的一种双线性时频分布,其他的双线性时频分布可以看做是WVD的加窗形式。WVD具有高分辨率、能量集中性和满足时频边缘特性等许多优良特性,也是一种较为理想的时频分布。本节将重点讨论Wigner-Ville分布以及它的各种改进分布。
2.3.1 Wigner-Ville分布的定义
对于复信号 ,其WVD定义[11]如下:
(2.3.1)
同时,WVD也可以用 的频域形式表示:
(2.3.2)
式(2.3.1)可以看作是 的自相关函数 对 的傅立叶变换。式(2.3.2)中的 是 的傅立叶变换。
WVD可以理解为:每一个时刻t所对应的频谱,是以这一时刻为中心,将信号在这一时刻左右两侧的所有部分对摺相乘,然后对相乘后的结果作傅立叶变换而得到的。
同许多其它信号处理算法一样,最终目的是要将它们应用于科研或工程实际,这时所遇到的问题同样是信号的离散化及数据的有限长问题。WVD的离散形式如下:
(2.3.3)
其中, 、 和 分别是离散时间、频率和滞后坐标, 是 自相关函数的离散形式。
2.3.2 Wigner-Ville分布的性质
Wigner-Ville分布具有许多优良的性质[12][ ][ ]:
(1)实函数(2.3.4)
WVD总是实的,利用这一性质,在计算WVD时,可以改进算法而减少一半的工作量。
(2)边缘分布
由式(2.3.5)可知信号 的WVD沿频率轴的积分等于该信号在 时刻的瞬时能量。式(2.3.6)则表明WVD沿时间轴的积分等于在该频率处的瞬时能量。由此可看出WVD具有能量分布性质。
(3)WVD的运算性质
1.移位: (2.3.7)
2.调制(频移): (2.3.8)
3.时间尺度: (2.3.9)
4.信号相乘:(2.3.10)
上式表明,两信号乘积的自WVD是等于两个信号自WVD在频域上的卷积,这意着,对信号进行加窗截断时并不影响时域的分辨率,只影响其频域。
5.信号相加:
由上式可知,两相加信号的自WVD并不等于两个信号自WVD之和,式中的 是 和 的互WVD,也即通常所说的交叉项,这是限制WVD应用的一个严重缺陷。
(4)条件矩
将时间固定来求这一时刻的瞬时频率,被称为一阶条件矩:(2.3.12)
为瞬时频率,即满足:(2.3.13)
其中 表示信号相位的导数。可以利用上式进行信号瞬时频率的估计,从这一角度来看,瞬时频率可解释为对于给定时刻所有频率分量的平均。
2.3.3 改进的Wigner-Ville分布
对于单分量线性调频信号,WVD具有理想的能量聚集性。但是由于其交叉项的存在,对信号的分析造成较大干扰,为此提出了许多改进的时频分布形式。
(1)伪WVD(PWVD)和平滑WVD(SPWVD)
伪WVD和平滑WVD的思想是对WVD时域或频域进行加窗平滑,从而减少其交叉项。
伪WVD是对WVD进行时域加窗平滑,其定义如下: 基于时频分析的多项式相位信号瞬时频率估计(6):http://www.youerw.com/tongxin/lunwen_7036.html