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一种新的二次时频分布和几种主要二次时频分布的比较研究 被引量:5
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作者 刘贵忠 刘志梅 《电子科学学刊》 EI CSCD 1996年第5期455-461,共7页
本文提出一种新的Cohen类时频分布并对几种主要Cohen类时频分布进行了实验比较研究。结果表明,基于指数分布(ED)和锥形核分布(CKD)的复合核分布(ECKD)具有更强的抑制交叉干扰性质,同时几乎不会使ED或CKD的时频分辨力降低。
关键词 信号处理 分析 二次时频分布
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一类新的复合核的二次时频分布
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作者 孟鸿鹰 刘贵忠 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1996年第9期77-82,106,共7页
提出了一类新的复合核的二次时频分布,并和几种主要的二次时频分布作了比较研究.
关键词 信号分析 非平稳信号 复合核 二次时频分布
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二次时频表示中核函数的优化设计 被引量:5
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作者 李小平 石光明 《电波科学学报》 EI CSCD 2003年第2期207-210,共4页
二次时频分布是分析非平稳信号的有力工具 ,在具有许多优良特性的同时 ,存在严重的交叉干扰项。在Wigner Ville分布及Cohen类时频分布具有固定核函数的基础上 ,研究了基于信号的核函数优化设计的两种方法 ,径向高斯核函数和最优相位核... 二次时频分布是分析非平稳信号的有力工具 ,在具有许多优良特性的同时 ,存在严重的交叉干扰项。在Wigner Ville分布及Cohen类时频分布具有固定核函数的基础上 ,研究了基于信号的核函数优化设计的两种方法 ,径向高斯核函数和最优相位核函数的设计方法。基于信号的核函数的时频表示可以有效地抑制或转移交叉分量 ,提高时频表示的可读估计 。 展开更多
关键词 二次时频分布 非平稳信号 核函数 优化设计 交叉干扰 径向高斯核函数 最优相位核函数
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基于小波的广义时频分布及其与Cohen类的关系 被引量:3
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作者 王李军 熊刚 +1 位作者 赵惠昌 张淑宁 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第12期1927-1931,共5页
STFT,WT,WVD和Cohen类是目前信号分析和处理的有力工具。本文用WT的二次型时频形式分析了线性时频特性,研究了尺度图和变化窗谱图与Cohen类之间的关系;将尺度图纳入到Cohen类的框架,从而使WT广义化为时频域、时延频偏域的双线性时... STFT,WT,WVD和Cohen类是目前信号分析和处理的有力工具。本文用WT的二次型时频形式分析了线性时频特性,研究了尺度图和变化窗谱图与Cohen类之间的关系;将尺度图纳入到Cohen类的框架,从而使WT广义化为时频域、时延频偏域的双线性时频分布以及谱相关域的二维频率分布;定义了尺度图、小波模糊函数(WAF)和小波谱相关函数(WSCF);分析了它们的物理意义。推导并仿真了单频、双频和高斯白噪声的WSCF,分析了各自的特性。最后通过引入一种离散小波变换的加密算法,解决了小波时频分布的计算问题。 展开更多
关键词 小波 尺度图 小波谱相关 二次时频分布 Cohen类
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基于循环平稳特性的时频分析法欠定盲源分离 被引量:3
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作者 张良俊 杨杰 +1 位作者 卢开旺 孙亚东 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期703-709,共7页
基于二次时频分布的算法是解决欠定盲源分离问题的一种有效方法。不同于传统算法,针对循环平稳信号,借助分段平均的周期图法求解谱相关密度函数,并利用其实现Wigner-Ville时频分布的重构。计算信号时频分布矩阵并找出自源时频点,利用自... 基于二次时频分布的算法是解决欠定盲源分离问题的一种有效方法。不同于传统算法,针对循环平稳信号,借助分段平均的周期图法求解谱相关密度函数,并利用其实现Wigner-Ville时频分布的重构。计算信号时频分布矩阵并找出自源时频点,利用自源时频点对应的时频分布矩阵构建新的3阶张量模型。利用平行因子分解,直接实现源信号的分离。该算法不需要假设任意时频点的源数目,不大于混合信号数目。仿真实验结果表明,所提出的方法可以有效地抑制噪声,并且只需要一步即可实现源信号的恢复,避免"两步法"造成的误差叠加,提高了盲源分离的效率和性能。 展开更多
关键词 信息处理技术 欠定盲源分离 循环平稳 二次时频分布 WIGNER-VILLE分布 平行因子分解
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基于核协同表示与鉴别投影的辐射源调制识别 被引量:2
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作者 李东瑾 杨瑞娟 +1 位作者 李晓柏 董睿杰 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第9期1695-1702,共8页
针对辐射源识别中的特征稳定性不高和低信噪比环境适应性不足等问题,提出了一种基于二次时频分布、核协同表示与鉴别投影的识别方法.首先,通过时频变换、稀疏域降噪和二次特征提取的预处理算法降低噪声干扰和特征冗余,以获取高稳定性的... 针对辐射源识别中的特征稳定性不高和低信噪比环境适应性不足等问题,提出了一种基于二次时频分布、核协同表示与鉴别投影的识别方法.首先,通过时频变换、稀疏域降噪和二次特征提取的预处理算法降低噪声干扰和特征冗余,以获取高稳定性的二次时频分布特征;然后,采用核协同表示和鉴别投影思想进行降维学习和字典学习,以提升数据低维表征和类间鉴别能力;最后,通过离线训练完成系统优化并用于分类验证.仿真结果表明,二次时频分布特征具备较高稳定性,识别方法具备较强鲁棒性、时效性和适应性;当信噪比为-10dB时,该方法对8类辐射源信号的整体平均识别率达到96.88%. 展开更多
关键词 辐射源识别 核协同表示 鉴别投影 二次时频分布 批量随机梯度下降法
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