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本文根据语音信号在实际环境下传播存在多径效应而造成反射信号之间产生时延差异的特点,提出了一种新的基于卷积混合矩阵模型的盲分离算法.该算法利用语音信号频谱中普遍存在的稀疏特性,通过对两路接收信号语谱图的对比分析估计出模型中时延参数和幅度系数的待定值;更进一步,从极大似然估计的思想出发,构造了一种基于时延参数和幅度系数的可信度函数,提出了通过寻找上述可信度函数的峰值以准确确定混合矩阵参数的方法.与现有的基于独立性假设的盲分离算法不同,本算法利用了语音信号频谱中普遍存在的稀疏特性,适用于求解大多数场合下的盲源分离问题.由于本算法本质上是一种非迭代的算法,且不存在发散的问题,故具有快速、稳定的特点.仿真实验和实际环境下所得到的实验结果表明,该算法能在各种信噪比的条件下准确地估计出由环境所确定的时延和幅度参数,并据此成功地分离出源语音信号,是一种面向真实环境下语音盲分离应用的有效算法. 相似文献
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基于短时哈特莱变换的跳频信号时频分析 总被引:1,自引:1,他引:1
根据哈特莱变换对于实信号频谱分析的高效性,本文针对跳频信号的非平稳性特征,给出了短时哈特莱变换定义,推导出短时哈特莱变换的递推计算式,并在分析短时哈特莱变换与短时傅立叶变换关系的基础上,应用短时哈特莱变换对跳频信号进行了时频分析。计算机仿真结果表明,该方法能够有效地跟踪频率随时间快速跳变的跳频信号。 相似文献
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经验小波变换是最近提出的非平稳信号分析方法,针对其不足,提出了一种改进的经验小波变换方法;同时结合瞬时频率新定义,提出了一种非平稳信号时频分析新方法.该方法首先通过改进的经验小波变换将一个复杂的非平稳信号自适应地分解为若干个具有紧支集频谱的内禀模态函数之和;再通过对每个内禀模态函数进行解调,得到原始信号的时频分布.将提出的方法应用于滚动轴承试验数据分析,并将其与希尔伯特黄变换进行了对比,结果表明,论文提出的方法能够有效地诊断滚动轴承故障,且诊断效果优于希尔伯特黄变换方法. 相似文献
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交叉项干扰抑制与高时频聚集度是准确反应信号的时频分布特征的重要因素。传统的魏格纳-维尔分布(Wigner-Ville Distribution,WVD)算法虽能获得较高的时频分辨特征,但分析多成分信号时存在严重的交叉项干扰问题,限制了其实用性;而平滑伪魏格纳-维尔分布(Smoothed Pseudo Wigner-Ville Distribution,SPWVD)算法虽在一定程度上抑制交叉项干扰,但降低了时频聚集度。为了解决上述问题,提出了基于SPWVD-WVD的时频分析方法。该方法利用SPWVD与WVD之间的滤波互消效应,将SPWVD二值化结果与WVD结果进行矩阵运算,最终得到高质量的时频分析结果。实验结果表明,所提出的算法能够有效去除多分量信号的交叉项干扰,提高信号分析结果的时频聚集度,还原多分量信号的真实时频分布。最后将该算法成功应用于逆合成孔径雷达成像中。 相似文献
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基于综合时频分析的机动目标ISAR成像 总被引:4,自引:3,他引:1
传统的ISAR距离-多普勒成像算法基于目标平稳飞行假设。当目标作机动飞行时,转速和转轴经常是时变的,若用传统方法成像,会使图像模糊,甚至无法辨识。这时需要分距离单元进行时频分析,得到距离-瞬时多普勒图像。文中提出的综合平滑伪魏格纳分布克服了平滑伪魏格纳分布不能在时频分辨率和抑制交叉项两方面同时达到较好的缺点。最后以旁瓣电平、交叉项干扰抑制、方位分辨率损失等指标定量分析了两者的性能。仿真结果证实了文中方法在对机动目标成像中的优越性。 相似文献
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本文基于Volterra级数和非线性转移函数理论,提出了一种分析毫米波谐波振荡器的新方法一多模Volterra级数法,并给出了描述其非线性特性的决定方程,通过求解一组非线性代数方程,便可计算出谐波振荡器的振荡频和幅度。文中给出了分析实例并与谐波平衡法等进行了比较,结果表明:这种方法具有理论严密、准确性高,适用范围广等特点特别是利用一次决定方程的结果作为其它非线性数值分析方法的初始估值,可大大地节约 相似文献
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基于时频分析的跳频信号的参数盲估计方法 总被引:2,自引:0,他引:2
采用平滑伪Wigner—Ville分布(SPWVD)来估计跳频信号载波频率,提取频率脊线,对频率脊线进行一次小波变换来估计未知跳频信号的参数,该方法可以在不需要知道跳频信号任何先验参数的情况下,估计出信号的码元速率,载波频率改变时刻。对频率编码信号的WVD,PWVD和SPWVD结果作了比较,指出了SPWVD的优点,给出了基于时频分析跳频信号参数估计的具体算法步骤.计算机仿真表明该方法是行之有效的。 相似文献
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STFT在跳频信号分析中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
跳频信号分析一直是通信领域研究的热点,用时频分布来分析跳频信号是一种很有效的方法。时频分析有多种方法,其中小波变换时频分布对信号中夹杂的噪声非常敏感,维格纳威利分布虽然具有很好的时频聚集性,但分析多分量信号时存在严重的交叉干扰项。经典的STFT(Short Time Fourier Trans form)是一种很好的时频工具,本文对多种窗函数以及同一窗函数不同参数的STFT进行了Matlab仿真,仿真结果表明,选择合适的窗函数及其相关参数,会使STFT在跳频信号分析中取得令人满意的效果。 相似文献
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针对CW脉冲和线性调频(LFM)信号,利用Radon变换沿直线积分的特性,将其与时频分布(TFD)结合在一起,抑制多频率分量信号各个分量之间的交叉项干扰,提高时频分布的时频二维分辨力。通过仿真数据验证算法具有良好的时频分辨能力以及抑制交叉项干扰能力。 相似文献