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1、幾種時(shí)頻分析方法綜述1傅里葉變換和小波變換夏巨偉(浙江大學(xué)空間結(jié)構(gòu)研究中心)摘 要:傳統(tǒng)的信號(hào)理論,是建立在Fourier分析基礎(chǔ)上的,而Fourier變換作為一種全局性的變化,其有一定的局限性。在實(shí)際應(yīng)用中人們開始對(duì)Fourier變換進(jìn)行各種改進(jìn),小波分析由此產(chǎn)生了。小波變換與Fourier變換相比,是一個(gè)時(shí)間和頻域的局域變換因而能有效地從信號(hào)中提取信息,通過伸縮和平移等運(yùn)算功能對(duì)函數(shù)或信號(hào)進(jìn)行多尺度細(xì)化分析(Multiscale Analysis),解決了Fourier變換不能解決的許多困難問題。本文對(duì)傅里葉變換和小波變換進(jìn)行了詳細(xì)介紹,并用算例分析指出了兩者的差別。關(guān)鍵詞:傅里葉變換;

2、小波變換;時(shí)頻分析技術(shù);1 傅里葉變換(Fourier Transform)2 小波變換(Wavelet Transform)2.1 由傅里葉變換到窗口傅里葉變換(Gabor Transform(Short Time Fourier Transform)/)從傅里葉變換的定義可知,時(shí)域函數(shù)h(t)的傅里葉變換H(f)只能反映其在整個(gè)實(shí)軸的性態(tài),不能反映h(t)在特定時(shí)間區(qū)段內(nèi)的頻率變化情況。如果要考察h(t)在特定時(shí)域區(qū)間(比如:ta,b)內(nèi)的頻率成分,很直觀的做法是將h(t)在區(qū)間ta,b與函數(shù),然后考察傅里葉變換。但是由于在t= a,b處突然截?cái)?,?dǎo)致中出現(xiàn)了原來(lái)h(t)中不存在的不連續(xù),

3、這樣會(huì)使得的傅里葉變化中附件新的高頻成分。為克服這一缺點(diǎn),D.Gabor在1944年引入了“窗口”傅里葉變換的概念,他的做法是,取一個(gè)光滑的函數(shù)g(t),稱為窗口函數(shù),它在有限的區(qū)間外等于0或者很快地趨于0,然后將窗口函數(shù)與h(t)相乘得到的短時(shí)時(shí)域函數(shù)進(jìn)行FT變換以考察h(t)在特定時(shí)域內(nèi)的頻域情況。圖:STFT示意圖2.2 STFT算例圖:四個(gè)余弦分量的STFT2.3 窗口傅里葉變換(Gabor)到小波變換(Wavelet Transform)圖:小波變換定義滿足條件:的平方可積函數(shù)(t)(即(t)L2(,+))為基本小波或小波母函數(shù)。Haar小波函數(shù)db3小波函數(shù)db4小波函數(shù)db5小波

4、函數(shù)mexh小波函數(shù)圖:幾種常用的小波函數(shù)令,a、b為實(shí)數(shù),且a0,稱ab為由母函數(shù)生成的有賴于參數(shù)a,b的連續(xù)小波函數(shù)。設(shè)f(t)L2(,+),定義其小波變換為:與Fourier類似,小波變化也具有反演公式:,以及Parseval等式:小波變換雖然具有頻率愈高相應(yīng)時(shí)間或空間分辨率愈高的優(yōu)點(diǎn),但其在頻率域上的分辨率卻相應(yīng)降低。這是小波變換的弱點(diǎn),使它只能部分地克服Fourier變換的局限性。小波包變換將在一定程度上彌補(bǔ)小波變換的這一缺陷。圖:FT變換、STFT變換及Wavelet Analysis比較圖:Wavelet應(yīng)用1探測(cè)數(shù)據(jù)突變點(diǎn)圖:Wavelet應(yīng)用1探測(cè)數(shù)據(jù)突變點(diǎn)(樹狀顯示)圖:Wavelet應(yīng)用2探

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