【摘要】：時頻譜分析可以提供信號在時間域和頻率域的聯(lián)合分布信息,針對該方法很難同時保證較高的時間分辨率和頻率分辨率的問題,提出了一種時頻聚集性很高的譜融合方法。先用諧波小波包將信號分解到不同頻段,再用高時間分辨率的Morlet小波和高頻率分辨率的短時傅里葉變換分別對各個頻段上的分量進行分析,得到小波尺度矩陣和短時傅里葉變換時頻矩陣,然后通過算法將二者融合在一個時頻譜中。通過仿真和對動態(tài)條件下加速度計信號的分析,證明該算法既能提取出微弱的動態(tài)變化,又具有較高的時頻分辨率,可以直觀、全面、精確地對信號進行識別。
[Abstract]:Time spectrum analysis can provide joint distribution information of signal in time domain and frequency domain. in order to solve the problem that it is difficult for this method to guarantee high time resolution and frequency resolution at the same time, a spectral fusion method with high time frequency aggregation is proposed. Firstly, the signal is decomposed into different frequency bands by harmonic wavelet packet, and then the components in each frequency band are analyzed by Morlet wavelet with high time resolution and short time Fourier transform with high frequency resolution, respectively, and the wavelet scale matrix and short time Fourier transform time frequency matrix are obtained, and then the two are integrated into one time spectrum by algorithm. Through simulation and analysis of accelerometer signal under dynamic conditions, it is proved that the algorithm can not only extract weak dynamic change, but also has high time-frequency resolution, and can recognize the signal intuitively, comprehensively and accurately.
【作者單位】： 火箭軍工程大學;中國人民解放軍96401部隊;
【基金】：二炮裝備技術基礎項目(EP114054)
【分類號】：TN96;TH824.4

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