基于Choi-Williams分布的侵彻层数识别方法 被引量：11

1

作者 王燕 马铁华 +1 位作者 徐鹏 范锦彪 《爆炸与冲击》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期758-762,共5页

针对侵彻多层硬目标过程中实测加速度信号的振荡叠加,以及可能引起的层数误判问题,采用时频分析法研究弹体主轴方向加速度信号的Choi-Williams能量分布特征,提出了以侵彻过程加速度信号的能量分布为依据的层数识别方法。侵彻8层等间距... 针对侵彻多层硬目标过程中实测加速度信号的振荡叠加,以及可能引起的层数误判问题,采用时频分析法研究弹体主轴方向加速度信号的Choi-Williams能量分布特征,提出了以侵彻过程加速度信号的能量分布为依据的层数识别方法。侵彻8层等间距混凝土靶板的实测数据处理结果表明,该方法可快速准确实现层数识别,解决了低通滤波方法无法获取准确层数信息的问题,为实时控制起爆位置提供依据。 展开更多

关键词 爆炸力学 层数识别 choi-williams分布 多层硬目标 侵彻 加速度

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半监督条件下基于朴素贝叶斯和Choi-Williams时频分布能量积累的雷达信号识别 被引量：9

2

作者 王红卫 董鹏宇 +2 位作者 陈游 周一鹏 肖冰松 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第3期589-597,共9页

针对非合作电子侦察雷达信号识别中先验信息残缺的问题,该文提出一种基于Choi-Williams时频分布(CWD)的改进半监督朴素贝叶斯的识别算法(ISNB)。首先对CWD进行降噪预处理,然后通过计算降噪后CWD不同时间下各频率采样值的积累量,从而得到... 针对非合作电子侦察雷达信号识别中先验信息残缺的问题,该文提出一种基于Choi-Williams时频分布(CWD)的改进半监督朴素贝叶斯的识别算法(ISNB)。首先对CWD进行降噪预处理,然后通过计算降噪后CWD不同时间下各频率采样值的积累量,从而得到CWD的能量积累量这一新特征;针对传统的半监督朴素贝叶斯(SNB)在更新训练样本集过程中会产生迭代错误的不足,通过在无标签样本集生成的置信度列表中选取置信度高的样本添加到有标签样本集中,再利用预测后的分类结果对分类器参数进行改进,进而构建改进的SNB分类器,有效解决了传统SNB算法分类精度低且分类性能不稳定的缺点。理论分析和仿真结果表明,所提方法相比于传统SNB算法均提高了3%左右;在相同信噪比下,相比于传统的主成分分析加支持向量机法,该算法具有更高的分类识别率和更好的分类性能。 展开更多

关键词 雷达信号识别 choi-williams时频分布 能量累积量 朴素贝叶斯 半监督学习

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基于Choi-Williams分布的煤田测井解释研究 被引量：3

3

作者 向旻 康媛 《煤炭工程》 北大核心 2017年第9期114-117,121,共5页

为了改善传统煤田测井解释忽略波数的情况,达到提高测井信息利用率的目的,提出了通过研究双侧向测井、中子测井、声波测井、密度测井以及自然伽马测井的ChoiWilliams分布规律,来实现不同性质层位的识别。结果表明,对于致密性地层、泥质... 为了改善传统煤田测井解释忽略波数的情况,达到提高测井信息利用率的目的,提出了通过研究双侧向测井、中子测井、声波测井、密度测井以及自然伽马测井的ChoiWilliams分布规律,来实现不同性质层位的识别。结果表明,对于致密性地层、泥质含量较高的干层、水层和灰分含量不同的煤层而言,上述测井等值线呈现不同的分布规律。通过利用这些规律,可以达到识别上述层位的目的,同时可以对煤层的开采价值实现初步的判断。 展开更多

关键词 choi-williams分布 煤田测井 波数 测井解释 煤层识别

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基于改进Choi-Williams分布的多分量信号频率识别方法 被引量：5

4

作者 甘泉 胡来招 《信号处理》 CSCD 北大核心 2006年第6期895-898,共4页

通过相关域内对短时信号模糊函数的分析,针对短时信号对Choi-Williams分布(CWD)的核函数进行了改进,提出对加窗信号运用改进后的CWD提取信号时频信息的方法。仿真实验表明陔方法对多分量信号具有较强的交叉项抑制能力,在提高了信噪比特... 通过相关域内对短时信号模糊函数的分析,针对短时信号对Choi-Williams分布(CWD)的核函数进行了改进,提出对加窗信号运用改进后的CWD提取信号时频信息的方法。仿真实验表明陔方法对多分量信号具有较强的交叉项抑制能力,在提高了信噪比特性的同时,也减少了计算量。 展开更多

关键词 choi-williams分布 瞬时频率 核函数 识别

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Wigner分布干扰项抑制及其算法 被引量：14

5

作者 纪跃波 秦树人 汤宝平 《重庆大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第4期26-30,共5页

Wigner分布是一种真正意义上的时频分析方法 ,但存在其固有缺陷即虚假时频谱 (干扰项 )问题。将实信号转化成所对应的解析信号 ,并采用Choi Williams方法对Wigner分布进行修正 ,实现了对干扰项的有效抑制 ,获得了满意的信号时频谱。给... Wigner分布是一种真正意义上的时频分析方法 ,但存在其固有缺陷即虚假时频谱 (干扰项 )问题。将实信号转化成所对应的解析信号 ,并采用Choi Williams方法对Wigner分布进行修正 ,实现了对干扰项的有效抑制 ,获得了满意的信号时频谱。给出了用解析信号计算信号Wigner分布及Choi Williams分布算法。通过几个典型信号 (分段多分量信号 ,调频信号等 )对所研制的软件进行仿真实验 ,结果与理论相符 ,表明了软件算法的正确性。 展开更多

关键词 WIGNER分布 信号时频分析 choi-williams 解析信号 故障诊断

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抑制Wigner-Ville分布交叉项方法的比较 被引量：4

6

作者 秦太龙 程珩 薛松 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2008年第6期548-550,共3页

由于Wigner-Ville分布对于多分量信号存在交叉项的干扰,影响了特征提取的准确性。利用Choi-Williams分布,可以有效地抑制上述存在的交叉项问题,但其时频聚集性有所下降。因此,提出了基于EMD的Wigner-Ville分布进行特征提取,并在数字仿... 由于Wigner-Ville分布对于多分量信号存在交叉项的干扰,影响了特征提取的准确性。利用Choi-Williams分布,可以有效地抑制上述存在的交叉项问题,但其时频聚集性有所下降。因此,提出了基于EMD的Wigner-Ville分布进行特征提取,并在数字仿真振动信号上加以验证。分析结果表明,该方法解决了交叉项和时频聚集性下降问题。 展开更多

关键词 WIGNER-VILLE分布 choi-williams分布 特征提取 交叉项 经验模态分解(EMD)

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基于Next-MetaFormer的低信噪比多径衰落LPI雷达信号识别方法

7

作者 李鹏程 李广森 +2 位作者 陈慧龙 姚理想 乔娅婷 《现代雷达》 北大核心 2025年第7期56-64,共9页

随着人工智能技术的发展,低信噪比低截获概率(LPI)雷达信号识别领域研究成果丰硕,然而针对低信噪比多径衰落的信号识别研究相对较少。文中对低信噪比多径衰落LPI雷达信号识别方法进行研究,提出一种基于Next-MetaFormer(Next-MF)的低信... 随着人工智能技术的发展,低信噪比低截获概率(LPI)雷达信号识别领域研究成果丰硕,然而针对低信噪比多径衰落的信号识别研究相对较少。文中对低信噪比多径衰落LPI雷达信号识别方法进行研究,提出一种基于Next-MetaFormer(Next-MF)的低信噪比多径衰落LPI雷达信号识别方法。利用Choi-William分布(CWD)变换得到雷达信号二维时频图,通过Neighbor2Neighbor自监督图像降噪方法去除时频图像背景噪声,获得较好的去噪效果。利用Next-ViT通用架构Next-MF网络模型提取信号时频特征,完成分类识别任务。仿真结果显示,该方法在低信噪比和瑞利多径衰落干扰情况下,对13种LPI雷达信号总体准确率达到82.5%,研究成果可为雷达信号识别系统理论研究与工程实现提供参考。 展开更多

关键词 低截获概率雷达 Neighbor2Neighbor方法 choi-williams分布 瑞利衰落 信号识别

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基于CWD和残差收缩网络的调制方式识别方法 被引量：7

8

作者 宋子豪 程伟 +1 位作者 彭岑昕 李晓柏 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第11期3371-3379,共9页

针对低信噪比时莱斯信道下特征提取准确性难以保证、识别准确率偏低等问题,提出一种基于Choi-Williams分布(Choi-Williams distribution,CWD)和深度残差收缩网络(deep residual shrinkage network,DRSN)的通信辐射源信号调制方式识别方... 针对低信噪比时莱斯信道下特征提取准确性难以保证、识别准确率偏低等问题,提出一种基于Choi-Williams分布(Choi-Williams distribution,CWD)和深度残差收缩网络(deep residual shrinkage network,DRSN)的通信辐射源信号调制方式识别方法。利用CWD将时域复信号转换为二维时频矩阵,对深度残差网络添加软阈值化得到DRSN,将时频矩阵样本用于对DRSN的训练,最终构建不同信噪比下的调制方式识别网络。仿真实验表明,基于RadioML2016.10a数据集,利用部分先验信息的情况下,该分类识别方法具有较高的识别准确率和噪声鲁棒性。在0 dB时,对11类信号的总体识别准确率达到了89.95%;在2 dB以上时,总体识别准确率均超过91%,优于其他深度学习识别方法。 展开更多

关键词 调制方式识别 软阈值化 choi-williams分布 深度残差收缩网络

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时频联合分布理论在序列随机性检验中的应用研究 被引量：1

9

作者 张玉波 黄峥 刘芒龙 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2007年第3期52-55,60,共5页

分析了短时傅里叶变换(FFT)在序列随机性检验中存在的不足,提出了将时频联合分布(TFD)理论应用于序列随机性的检验中,并且对这种方法作了初步的研究。通过对两组不同伪随机序列的TFD编程分析,表明该方法克服了FFT不能在时域定位的缺点,... 分析了短时傅里叶变换(FFT)在序列随机性检验中存在的不足,提出了将时频联合分布(TFD)理论应用于序列随机性的检验中,并且对这种方法作了初步的研究。通过对两组不同伪随机序列的TFD编程分析,表明该方法克服了FFT不能在时域定位的缺点,为随机数发生器(RNG)的设计提供了参考。 展开更多

关键词 随机性检验 时频联合分布 WIGNER-VILLE分布 choi-williams分布

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EMD与CWD结合在暂态电能质量扰动检测中的应用

10

作者 郭晓婷 刘伟 李建 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2012年第6期78-81,共4页

针对Cohen类二次型时频分布存在的交叉项,提出一种基于EMD与Choi-Williams分布相结合的方法,利用经验模态分解将信号从频域上分离若干个固有模态函数经过去伪后进行Cohen分布的时频变换,将得到的结果叠加重构出原始信号的Cohen类时频分... 针对Cohen类二次型时频分布存在的交叉项,提出一种基于EMD与Choi-Williams分布相结合的方法,利用经验模态分解将信号从频域上分离若干个固有模态函数经过去伪后进行Cohen分布的时频变换,将得到的结果叠加重构出原始信号的Cohen类时频分布.仿真结果表明,该方法能有效抑制时频分布的交叉项,保证Cohen分布的时频聚集性,提取扰动特征. 展开更多

关键词 Cohen类分布 交叉项 choi-williams分布 经验模态分解 固有模态函数

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内燃机优化VMD-CWD时频表征与BSNMF编码识别诊断方法 被引量：2

11

作者 岳应娟 王旭 +2 位作者 蔡艳平 刘渊 郑勇 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第5期10-16,共7页

针对内燃机振动响应信号强耦合、弱故障特征的问题,提出一种基于参数优化VMD-CWD内燃机振动时频表征与BSNMF分块编码识别的故障诊断方法.利用变分模态分解(VMD)将内燃机振动信号分解成一组本征模态函数(IMF),并叠加IMF分量信号的Choi-Wi... 针对内燃机振动响应信号强耦合、弱故障特征的问题,提出一种基于参数优化VMD-CWD内燃机振动时频表征与BSNMF分块编码识别的故障诊断方法.利用变分模态分解(VMD)将内燃机振动信号分解成一组本征模态函数(IMF),并叠加IMF分量信号的Choi-Williams分布(CWD)获得时频聚集性良好,无交叉项干扰的振动谱图像.针对VMD分解过程中的参数选取问题,引入功率谱熵作为目标函数,对VMD的分解参数进行网格寻优,提高了VMD分解的自适应性.为了实现内燃机振动谱图像的自动识别诊断,在稀疏非负矩阵分解(SNMF)的基础上提出一种更容易收敛的分块稀疏非负矩阵分解算法(BSNMF),用来对内燃机振动谱图进行特征提取,并采用支持向量机对提取的特征参数直接进行模式识别.将本文方法应用于内燃机故障诊断实例中,结果表明:该方法能有效提取内燃机振动信号中的微弱故障特征,实现内燃机气门机构故障的自动诊断. 展开更多

关键词 故障诊断 内燃机 choi-williams分布 变分模态分解 分块稀疏非负矩阵分解

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基于时频分析与复杂网络的气液两相流流动特性分析 被引量：2

12

作者 张立峰 武传宝 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第10期1512-1519,共8页

提出一种基于时频变换与复杂网络相结合的垂直管道气液两相流流动特性分析方法。该方法基于数字化电阻层析成像系统采集的测量数据,通过Choi-Williams分布(CWD)、自适应最优核(AOK)以及平滑伪Wigner-Ville分布(SPWVD)三种方法对预处理... 提出一种基于时频变换与复杂网络相结合的垂直管道气液两相流流动特性分析方法。该方法基于数字化电阻层析成像系统采集的测量数据,通过Choi-Williams分布(CWD)、自适应最优核(AOK)以及平滑伪Wigner-Ville分布(SPWVD)三种方法对预处理后的一维时间序列进行时频分析,进而从时频平面中提取能量序列。分别对原始时间序列和三类能量序列使用有限穿越可视图方法构建复杂网络。最终使用平均集聚系数、平均度以及全局效率3个网络指标来表征从泡状流到段塞流的演变。结果表明,由原始序列构建的复杂网络,3个网络指标规律性较差;AOK与SPWVD所对应的平均集聚系数与全局效率仅在部分工况下具有规律性;而CWD所对应的3个网络指标均呈现较好的规律,能够更有效地揭示气液两相流复杂的流动行为。 展开更多

关键词 流量计量 气液两相流 流动特性 时频分析 复杂网络 choi-williams分布

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利用时频分析方法在阵列声波测井中区分油水层 被引量：15

13

作者 张学涛 王祝文 原镜海 《岩性油气藏》 CSCD 2008年第1期101-104,共4页

时频分析方法已经在许多领域得到了应用,而且都取得了良好的效果。将Choi-Williams时频分析方法引入阵列声波测井信号分析处理,用以区分不同性质的储集层。Choi-Williams分布具有较明显的物理意义,根据Choi-Williams分布中不同模式波能... 时频分析方法已经在许多领域得到了应用,而且都取得了良好的效果。将Choi-Williams时频分析方法引入阵列声波测井信号分析处理,用以区分不同性质的储集层。Choi-Williams分布具有较明显的物理意义,根据Choi-Williams分布中不同模式波能量在不同时间、不同频率下具有的不同分布特征,来区分油水层,取得了较理想的效果。 展开更多

关键词 阵列声波测井 时频分布 信号分析 choi-williams能量分布

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常用时频分析方法在数字地震波特征量分析中的应用 被引量：20

14

作者 姚家骏 杨立明 冯建刚 《西北地震学报》 CSCD 北大核心 2011年第2期105-110,共6页

地震波属于非平稳信号,传统的傅立叶变换因缺乏信号局域性的信息而无法对非平衡信号进行全面描述。对此时频分析是有力的分析工具。本文简介了短时傅立叶变换(STFT)、S变换、CWD分布、ZAM分布四种时频分析方法,通过对算例及实际地震信... 地震波属于非平稳信号,传统的傅立叶变换因缺乏信号局域性的信息而无法对非平衡信号进行全面描述。对此时频分析是有力的分析工具。本文简介了短时傅立叶变换(STFT)、S变换、CWD分布、ZAM分布四种时频分析方法,通过对算例及实际地震信号的分析,总结出这四种时频分析方法在分辨地震波中的应用效果及优缺点。 展开更多

关键词 时频分析 短时傅立叶变换 S变换 cwd分布 ZAM分布 数字地震波

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变质量矩形贮箱流固耦合系统动力学特性分析 被引量：4

15

作者 马驰骋 张希农 +1 位作者 罗亚军 张春林 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第7期109-116,共8页

为了研究质量减小(燃料消耗)过程中矩形贮箱的动力学特性,提出了一种基于PATRANNASTRAN-MATLAB的建模仿真方法。根据虚拟质量法对变质量矩形贮箱流固耦合结构进行简化,建立了结构动力学有限元模型;结合PATRAN-NASTRAN-MATLAB对该动力学... 为了研究质量减小(燃料消耗)过程中矩形贮箱的动力学特性,提出了一种基于PATRANNASTRAN-MATLAB的建模仿真方法。根据虚拟质量法对变质量矩形贮箱流固耦合结构进行简化,建立了结构动力学有限元模型;结合PATRAN-NASTRAN-MATLAB对该动力学模型进行计算仿真,求得了系统的位移响应;鉴于傅里叶变换在处理非稳态信号时的不足,使用ChoiWilliams时频分布处理变质量系统的动力学响应信号,得到了时频响应谱图。结果表明:系统质量的减小在引起系统振动频率增大的同时还产生了一个附加的负阻尼,使得系统的振动衰减减慢;系统质量减小引起的负阻尼与系统的质量变化率成正比,如果系统的质量变化较快,就会产生一个比较大的负阻尼,当负阻尼的作用超过结构阻尼的作用时,将使系统的振幅增大,甚至会超出贮箱结构的弹性范围,造成结构的破坏。 展开更多

关键词 液体火箭 变质量 矩形贮箱 流固耦合 choi-williams时频分布 负阻尼

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基于去噪卷积神经网络的雷达信号调制类型识别 被引量：21

16

作者 肖易寒 王亮 郭玉霞 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第8期2300-2307,共8页

针对低截获概率雷达(LPI)信号处理复杂,低信噪比条件下识别率低的问题,该文提出一种基于去噪卷积神经网络和Inception网络的信号分类识别系统。首先对8种LPI雷达信号进行Choi-Williams分布(CWD)时频变换,得到2维时频图像,然后使用去噪... 针对低截获概率雷达(LPI)信号处理复杂,低信噪比条件下识别率低的问题,该文提出一种基于去噪卷积神经网络和Inception网络的信号分类识别系统。首先对8种LPI雷达信号进行Choi-Williams分布(CWD)时频变换,得到2维时频图像,然后使用去噪卷积神经网络进行时频图像去噪处理,最后将图像发送到Inception-V4网络进行特征提取,并使用softmax分类器进行分类,实现LPI雷达信号的有效分类识别。仿真结果表明,该方法在–10 dB信噪比(SNR)下,识别率仍然可以达到90%以上。 展开更多

关键词 低截获概率雷达信号 choi-williams分布时频变换 去噪卷积神经网络 Inception-V4网络

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基于时频分析自动识别睡眠脑电的梭形波 被引量：4

17

作者 宦飞 郑崇勋 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第2期218-220,共3页

为了识别睡眠脑电图 (EEG)中出现的梭形波 ,使用Choi Williams分布对EEG信号进行时频变换 ,根据瞬时频谱估计局部范围里EEG的波形特征 ,在此基础上设计了一个自动识别睡眠EEG中梭形波的方法 ,对实际睡眠EEG中的梭形波进行识别 ,识别正... 为了识别睡眠脑电图 (EEG)中出现的梭形波 ,使用Choi Williams分布对EEG信号进行时频变换 ,根据瞬时频谱估计局部范围里EEG的波形特征 ,在此基础上设计了一个自动识别睡眠EEG中梭形波的方法 ,对实际睡眠EEG中的梭形波进行识别 ,识别正确率为 85 0 4 % ,并且能够提供梭形波的定量指标 .实验结果表明 ,经过进一步完善 。 展开更多

关键词 脑电图 睡眠梭形波 时频分析 自动识别 睡眠生理 choi-williams分布

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基于EMD的声波测井信息提取与火成岩裂缝地层特征分析 被引量：8

18

作者 徐方慧 王祝文 +2 位作者 刘菁华 宁琴琴 于洋 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2018年第6期936-943,共8页

火成岩储层中发育的裂缝具有不同的性质,可以采用声波测井资料进行评价。首先通过经验模态分解(EMD)将火成岩裂缝地层的阵列声波测井信号分解为多个具有瞬时频率的平稳信号——固有模态函数(IMF)分量,每个IMF分量代表声波测井信号中不... 火成岩储层中发育的裂缝具有不同的性质,可以采用声波测井资料进行评价。首先通过经验模态分解(EMD)将火成岩裂缝地层的阵列声波测井信号分解为多个具有瞬时频率的平稳信号——固有模态函数(IMF)分量,每个IMF分量代表声波测井信号中不同组分的波,即纵波、横波和斯通利波等;然后通过Fourier变换将时间域的IMF分量转换到频率域,一定程度上改善了非平稳声波信号Fourier变换的局限性;最后通过对比、分析特定IMF分量的能量、主频和到时变化规律,得到各组分波对中低角度裂缝、高角度裂缝、网状裂缝和半充填缝的响应特征。将该方法应用于辽河东部凹陷火成岩裂缝地层特征分析,结果表明:纵波、横波和斯通利波的高频成分对裂缝普遍敏感,具体表现在到时、主频和能量三个方面的变化上,敏感程度与裂缝的角度有关。一般地,裂缝的倾角越大,声波受到的影响越小,其中斯通利波对裂缝的响应最明显,横波对裂缝的敏感程度要强于纵波,纵波对高角度裂缝一般没有明显响应。 展开更多

关键词 EMD IMF分量 FOURIER变换 阵列声波信号 choi-williams分布 火成岩地层 裂缝类型

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联合时域和时频域特征的数字调制信号自动分类 被引量：5

19

作者 代翱 张海剑 孙洪 《信号处理》 CSCD 北大核心 2016年第11期1283-1292,共10页

针对ASK、PSK、QAM、FSK、MSK、LFM、OFDM信号的调制分类问题,在无任何先验知识的条件下,本文提出了一种基于模糊函数域、Choi-William分布时频域和时域特征的自动分类算法。该算法首先提取信号在不同域上的特征,然后通过主成份分析法... 针对ASK、PSK、QAM、FSK、MSK、LFM、OFDM信号的调制分类问题,在无任何先验知识的条件下,本文提出了一种基于模糊函数域、Choi-William分布时频域和时域特征的自动分类算法。该算法首先提取信号在不同域上的特征,然后通过主成份分析法降维去除特征之间的冗余信息,再利用支持向量机分类器实现信号分类。为评估算法性能及优点,本文在不同信噪比和调制信号参数条件下,做了一系列仿真实验,并将本文算法与其他分类识别算法进行了对比。最后结果验证了本文算法的可行性和有效性,以及在低信噪比条件下较好的鲁棒性。 展开更多

关键词 调制 分类 模糊函数 choi-william分布 支持向量机

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联合EMD和分数阶Fourier变换的裂缝性火成岩地层纵波和横波时频特征 被引量：6

20

作者 徐方慧 王祝文 +3 位作者 王文华 齐兴华 崔裔曈 韩锐羿 《中国石油大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第6期60-71,共12页

为了研究裂缝性火成岩地层中纵波和横波的时频特征,联合经验模态分解(EMD)和分数阶Fourier变换对阵列声波测井信号进行滤波。首先通过EMD得到高频的IMF,再利用分数阶Fourier变换的旋转特性分离高频IMF中的纵波和横波,得到不同角度裂缝... 为了研究裂缝性火成岩地层中纵波和横波的时频特征,联合经验模态分解(EMD)和分数阶Fourier变换对阵列声波测井信号进行滤波。首先通过EMD得到高频的IMF,再利用分数阶Fourier变换的旋转特性分离高频IMF中的纵波和横波,得到不同角度裂缝对应的纵波和横波Choi-Williams分布。结果表明:联合EMD和分数阶Fourier变换能有效改善纵、横波的时频耦合;相对于致密地层,裂缝性火成岩地层中的纵波和横波均幅值衰减、主频降低,同时速度减小。一般地,纵波幅值衰减与裂缝倾角呈正相关,横波幅值则相反;对于低角度裂缝,横波比纵波更敏感;纵波和横波主频在低角度裂缝和高角度裂缝地层中的差别不大;纵波和横波的速度在穿过低角度裂缝后降低更严重。 展开更多

关键词 裂缝性火成岩地层 纵波 横波 时频特征 EMD和分数阶Fourier变换 choi-williams分布

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