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基于小波包分解的自适应同步压缩短时傅里叶变换
引用本文:肖炳环,刘金朝,徐晓迪,秦航远,解婉茹.基于小波包分解的自适应同步压缩短时傅里叶变换[J].中国科技论文,2022(10):1128-1134.
作者姓名:肖炳环  刘金朝  徐晓迪  秦航远  解婉茹
作者单位:1. 中国铁道科学研究院研究生部;2. 中国铁道科学研究院集团有限公司基础设施检测研究所
基金项目:中国铁路总公司科技研究开发计划项目(P2018G051-2);
摘    要:获得同时含有稳态频率和瞬态频率成分信号的高分辨率时频分布是时频分析的重点与难点,为了解决此类信号进行同步压缩短时傅里叶变换(synchro-squeezed short time Fourier transform, SSTFT)时窗长受限的问题,提出了基于小波包分解的自适应同步压缩短时傅里叶变换(adaptive synchro-squeezed short time Fourier transform by wave packet decomposition, WPD-ASSTFT)方法。首先,借助小波包分解将信号分解为若干个子信号;之后,对不同的子信号进行自适应窗长选择,确定使子信号进行短时傅里叶变换(short time Fourier transform, STFT)的时频分布Renyi熵值最小时对应的窗长——最优窗长;然后,将各个子信号在最优窗长下进行SSTFT;最后,将所有子信号的时频分布相加得到原始信号的时频分布。通过小波包分解,将信号分解为不同频率范围的子信号,通过自适应窗长选择,使得SSTFT的时频图分辨率最佳。利用该方法对仿真信号和铁路轴箱加速度信号进行分析,结果...

关 键 词:信号处理  同步压缩短时傅里叶变换  小波包分解  自适应  Renyi熵
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