时频分析基本理论
时频分析方式综述
几种时频分析方式简介1． 傅里叶变换（Fourier Transform ）12/20122/0()()()()1()()()(::::)N j nk N ft N ft j nk N n H T h kT e H f h t e d DFT FT IFT IDFT t NT k h t H f e dt h nT H e N NT ππππ--∞--∞∞--∞⎫=⎫⎪=⋅⎪⎪−−−−−−−→⎬⎬⎪⎪=⋅=⎭⎪⎭∑⎰⎰∑离散化(离散取样)周期化（时频域截断） 2． 小波变换（Wavelet Transform ）a. 由傅里叶变换到窗口傅里叶变换（Gabor Transform(Short Time Fourier Transform)/）从傅里叶变换的概念可知，时域函数h(t)的傅里叶变换H(f )只能反映其在整个实轴的性态，不能反映h （t ）在特按时刻区段内的频率转变情形。
若是要考察h(t)在特按时域区间（比如：t ∈[a,b]）内的频率成份，很直观的做法是将h(t)在区间t ∈[a,b]与函数[][]11,t ,()0,t ,a b t a b χ⎧∈⎪=⎨∈⎪⎩，然后考察1()()h t t χ傅里叶变换。
可是由于1()t χ在t= a,b 处突然截断，致使中1()()h t t χ显现了原先h （t ）中不存在的不持续，如此会使得1()()h t t χ的傅里叶转变中附件新的高频成份。
为克服这一缺点，在1944年引入了“窗口”傅里叶变换的概念，他的做法是，取一个滑腻的函数g(t),称为窗口函数，它在有限的区间外等于0或专门快地趋于0，然后将窗口函数与h(t)相乘取得的短时时域函数进行FT 变换以考察h(t)在特按时域内的频域情形。
22(,)()()()()(,)ft f ftf STFT ISTF G f h tg t e dth t df g t G f ed T ππτττττ+∞--∞+∞+∞-∞-∞=-=-⎰⎰⎰：：图：STFT 示用意STFT 算例cos(210) 0s t 5scos(225) 5s t 10s (t)=cos(250) 10s t 15s cos(2100) 15s t 20st t x t t ππππ≤≤⎧⎪≤≤⎪⎨≤≤⎪⎪≤≤⎩图：四个余弦分量的STFTb. 窗口傅里叶变换（Gabor ）到小波变换（Wavelet Transform ）图：小波变换概念知足条件： ()()()()2=ˆ=00ˆ0t dt t dt f df fψψψψ+∞-∞+∞<+∞-∞+∞-∞⎰<+∞−−−−−−→⇔⎰⎰假定：的平方可积函数ψ(t)(即ψ(t)∈L 2（—∞，+∞）)为——大体小波或小波母函数。
时频测量原理（内含模拟内插法技术说明）
时频测量原理（内含模拟内插法技术说明）（转载）⽬录1 调制域测量1）什么是调制域测量2）为什么要进⾏调制域测量2 时频测量原理—如何实现调制域测量1）瞬时频率测量原理2）⽆间隔计数器的实现3）提⾼测量速度与分辨⼒的⽅法4）调制域分析的应⽤5）发展动态正⽂内容1）什么是调制域测量？电信号的完整关系：可采⽤三个量以及之间的关系来描述。
这三个量就是时间、频率和幅度，其中：幅度-时间关系：⽰波器；幅度-频率关系：频谱仪频率-时间关系：调制域分析仪下图描述了同⼀信号在时域（V-T）、频域（V-F）、调制域（F-T）的特性。
调制域分析仪：能够完成时间与频率关系测量的仪器。
调制域即由频率轴（F）和时间轴（T）共同构成的平⾯域。
调制域测量技术是对时域和频域测量技术的补充和完善。
◆时域与频域分析的局限性⼀个实际的信号可以从时域和频域进⾏描述和分析，时域分析可以了解信号波形（幅值）随时间的直观变化；频域分析则可以了解信号中所含频谱分量，但是，却不能把握各频谱分量在何时出现。
◆调制域概念在通信等领域中，各种复杂的调制信号越来越多地被⼈们使⽤，因⽽，常常需要了解信号频率随时间的变化，以便对调制信号等进⾏有效分析——即调制域分析。
调制域即指由频率轴(F)和时间轴(T)共同构成的平⾯域。
1 调制域测量2）为什么要进⾏调制域测量？在通信等领域中，各种复杂的调制信号越来越多地被⼈们使⽤，因⽽，常常需要了解信号频率随时间的变化，以便对调制信号等进⾏有效分析——即调制域分析。
⽅便地表达出频域和时域中难以描述的信号参数和信号特性。
为⼈们对复杂信号的测试和分析提供了⽅便直观的⽅法，解决了⼀些难以⽤传统⽅法或不可能⽤传统⽅法解决的难题。
4.9.2 时频测量原理1）瞬时频率测量原理◆瞬时频率的概念信号频率随时间的变化，可将频率量视为时间t的连续函数，⽤f(t)表⽰。
f(t)也代表了时间t时的瞬时频率。
◆平均频率实际上，由于测量上的困难，瞬时频率只是⼀种理论上的概念。
信号理论讲义6(时频分析)
频域位移不变性
若
s( ) s( 0 )
则 P(t , ) P(t , 0 )
若 则
s (t ) e
j0t
s (t t0 )
P(t , ) P(t t0 , 0 )
线性尺度变换：
若 则
s (t ) as (at ) P (t , ) P ( at , / a )
特点：
原理简单明确 有合理的物理意义 计算容易。
特性分析：
总能量
E＝ Psp (t , )dtd | st ( ) |2 dtd ˆ | s( t ) |2 | g ( ) |2 dtd ˆ ( | g ( ) |2 | s ( t ) |2 dt )d ˆ | g ( ) |2 d s
1.将信号和窗函数离散化。 s (t ) {s (n)} g (t ) {g (n)} 2.将s (n)与g (n－m)相乘，得到{s (n) g (n－m)}。 3.对{s (n) g (n－m)}作离散傅立叶变换。 DSTFT ( s )(m, l ) s (n) g (n－m)e
？
二次型时频分布：
信号项
若 则
z (t ) c1 x(t ) c2 y (t ) Pz (t , ) | c1 |2 Px (t , ) | c2 |2 Py (t , )
* * c1c2 Px , y (t , ) c2c1 Py , x (t , )
交叉项
3.对函数st ( )作傅立叶变换 1 ˆ st ( ) st ( )e j d 2 1 s ( ) g ( t )e j d 2 因此，在t时刻信号的能量密度频谱是 ˆ Psp (t , )＝|st ( ) |2
时频分析理论和应用_刘林
设计与应用计算机自动测量与控制.2001.9(4) Computer Autom ated Measurement &Control 收稿日期:2000212215。
作者简介:刘林(1973-),男,江西省赣州市人,硕士研究生,主要从事故障诊断、信号处理、计算机应用方面的研究。
文章编号:1007-0257(2001)04-0044-02 中图分类号:TN91117 文献标识码:A时频分析理论和应用刘 林,郝保国(北京科技大学环境工程系,北京,100083)摘要:介绍了时频分析理论及常用的时频分析方法,概述了时频分析的应用和研究状况。
关键词:信号处理;时频分析;小波变换Theory and Application of Time -Frequency AnalysisL IU Lin ,HAO Bao 2guo(Department of Environmental Engineering ,Beijing University of Science and Technology ,Beijing 100083,China )Abstract :The theory of Time -Frequency Analycis and general method of Time -Frequency Analysis are introduced.The situation of application and research of Time -Frequency Analysis is described.K ey w ords :signal processing ;time -frequency analysis ;wavelet transform 在工程实践中,需要传递各种数据,其目的是把某些信息借一定的信号传递出去。
信号是信息的表现形式,信息则是信号的具体内容。
信息的利用程度和信号与信息处理技术的发展紧密相关。
信号时频分析理论
g 0 (t ) 4 2e t
—— 凝聚态
窗函数的数学定义
wt L1 R , 且twt L2 R 如果函数
,
则 wt 被称为窗函数.它的中心和半径分别 定义为： 1 2 t wt dt 中心： t 0 2
w
2
半径：
1 2 2 w (t t 0 ) wt dt w 2
Teff Beff
1 2
不相容原理
例如：g (t ) (t ) Teff 0 Beff 理想的时间分辨率 理想的频率分辨率 时宽－带宽乘积 Teff Beff 频率分辨率的丧失 时间分辨率的丧失
G( f ) ( f ) Beff 0 Teff
1 的窗函数： 2
(3) Wavelet transform (4) Time-Variant Basis Expansion
(5) Hilbert-Huang Transform (唯一逃脱Fourier transform 的架构)
局域变换
<信号取局部，核函数取全局>
<信号取全局，核函数取局部>
信号取局部,核函数取全局的两个典型例子 例1: 短时Fourier变换 Short-time Fourier Transform
1 f (t ) 2
ˆ ( )e i t d , R f
信号的 Fourier 变换能给出信号的频率特性, 即其频谱分析。由于Fourier变换和逆变换具有很好
的对称性, 使得信号的重构很容易进行. 特别是后来
离散Fourier变换(DFT)的发展,
ˆ X m xn e
连续时间信号的时域分析和频域分析
时域与频域分析的概述
时域分析
研究信号随时间变化的规律，主 要关注信号的幅度、相位、频率 等参数。
频域分析
将信号从时间域转换到频率域， 研究信号的频率成分和频率变化 规律。
02
连续时间信号的时
域分析
时域信号的定义与表示
定义
时域信号是在时间轴上取值的信号， 通常用 $x(t)$ 表示。
表示
时域信号可以用图形表示，即波形图 ，也可以用数学表达式表示。
05
实际应用案例
音频信号处理
音频信号的时域分析
波形分析：通过观察音频信号的时域波形，可 以初步了解信号的幅度、频率和相位信息。
特征提取：从音频信号中提取出各种特征，如 短时能量、短时过零率等，用于后续的分类或 识别。
音频信号的频域分析
傅里叶变换：将音频信号从时域转换 到频域，便于分析信号的频率成分。
通信系统
在通信系统中，傅里叶变 换用于信号调制和解调， 以及频谱分析和信号恢复。
时频分析方法
01
短时傅里叶变换
通过在时间上滑动窗口来分析信 号的局部特性，能够反映信号的 时频分布。
小波变换
02
03
希尔伯特-黄变换
通过小波基函数的伸缩和平移来 分析信号在不同尺度上的特性， 适用于非平稳信号的分析。
将信号分解成固有模态函数，能 够反映信号的局部特性和包络线 变化。
频域信号的运算
乘法运算
01
在频域中，两个信号的乘积对应于将它们的频域表示
相乘。
卷积运算
02 在频域中，两个信号的卷积对应于将它们的频域表示
相乘后再进行逆傅里叶变换。
滤波器设计
03
在频域中，通过对频域信号进行加权处理，可以设计
三角级数法构建路面下的半车模型时频分析
2020/12车辆工程与技术丨Vehicle engineering and technology140车时代AUTO TIME 目前，对不平路面时域激励模型的建模方法主要有滤波白噪声法、三角级数法、逆傅里叶变换法等[1]。
三角级数法的基本原理是路面激励利用若干正、余弦波进行叠加而成，由于三角波的相位随机性，故可建立任意功率谱密度的路面模型。
三角级数法是一种高保真的频域模型转换方法，能够生成满足国家标准的随机路面激励[2]。
因此，本文采用三角级数法来构建随机路面不平度模型。
1三角级数路面激励模型建立1.1 路面的功率谱密度路面功率谱密度表示路面不平度能量在空间频域的分布[3]，按照国标GB7031-86《车辆振动输入―路面平度表示方法》[4]，路面不平度位移功率谱密度拟合表达式采用下式：()()00wq q n G n G n n −=（1）式（1）中：0n 为参考频率，100.1m n −=；()0q G n 为路面不平度系数，3m ；w 为频率指数，一般为2。
1.2 三角级数法基本原理设路面高程为平稳、遍历的均值为零的高斯过程[5]。
随机信号可以通过离散傅里叶变换分解为一系列不同频率的正弦波，谱密度等于由带宽划分的这些正弦波幅值的平方。
在空间频率谱密度为()q G n ，利用平稳随机过程的平均功率的频谱展开性质，路面不平度的方差2z σ为：()212n z q n G n dnσ=∫ （2）将区间（1n ,2n ）划为n 个区间，取每个小区间的中心频率()1,2,mid i n i n −=…,处的谱密度值()q mid i G n −代替()q G n 在整个小区间内的值，则离散化后近似为：()21nz q mid i i i G n n σ−=≈⋅∆∑ （3）小区间内要找到具有频率mid i n −且标准差为：()q mid i i G n n −⋅∆，则正弦波函数为：()()2sin 2q mid i i mid i i G n n n t πθ−−⋅∆⋅+将对应于各个小区间的正弦波函数叠加起来，可得路面随机输入：()()()12sin 2nq mid i i mid i i i q t G n n n t πθ−−==⋅∆⋅+∑（4）1.3 路面建模设空间频率范围为-1-10.011m 2.83m n <<[6]，车速为20m/s，利用三角级数构建C 级路面。
派克变换的基本原理
派克变换的基本原理派克变换（Parker Transform）是一种数学变换方法，主要用于对信号进行分析和处理。
该方法利用了傅里叶变换的思想，将时域信号转换为频域信号，从而实现对信号的频域分析。
本文将介绍派克变换的基本原理及其应用。
一、基本原理派克变换的基本原理是将一个信号分解为若干个局部波形，然后对每个局部波形进行傅里叶变换，得到该局部波形的频域信号。
最后将所有局部波形的频域信号合并，得到整个信号的频域表示。
具体来说，派克变换的过程包括以下步骤：1. 将信号分解为若干个局部波形，通常使用小波分解（Wavelet Decomposition）或时频分析（Time-Frequency Analysis）等方法实现。
2. 对每个局部波形进行傅里叶变换，得到该局部波形的频域表示。
3. 将所有局部波形的频域表示合并，得到整个信号的频域表示。
与傅里叶变换不同的是，派克变换并不要求信号是周期性的，也不要求信号的长度是2的幂次方。
此外，派克变换还具有局部性（Localness）和多分辨率（Multiresolution）等特点，能够更好地描述信号的局部特征和复杂结构。
二、应用领域派克变换主要应用于信号处理、图像处理、语音识别、生物信号分析、金融时间序列分析等领域。
以下是一些典型应用：1. 信号去噪由于派克变换具有局部性和多分辨率特点，可以更好地分离信号中的噪声和信号。
因此，可以利用派克变换将信号分解为若干个局部波形，对每个局部波形进行傅里叶变换，然后通过去除高频分量或阈值去噪等方法，得到去噪后的信号。
2. 图像压缩派克变换可以将图像分解为若干个局部波形，然后对每个局部波形进行傅里叶变换，得到该局部波形的频域表示。
由于图像中的大部分信息都集中在低频分量中，因此可以通过保留低频分量，去除高频分量或阈值压缩等方法，实现图像的压缩。
3. 语音识别派克变换可以将语音信号分解为若干个局部波形，然后对每个局部波形进行傅里叶变换，得到该局部波形的频域表示。
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时频分析基本理论
一、时频分析的基本概念
二、短时傅里叶变换
短时傅立叶变换（窗口傅立叶变换）是用一个很窄的窗函数取出信号，对其求傅立叶变换，假定信号在这个时窗内是平稳的，得到该时窗内的频率，并过滤掉了窗函数以外的信号频谱，确定频率在特定的时间内是存在的，然后沿着信号移动窗函数，得到信号频率随时间的变化关系，这样就得到了时频分布。
可知，短时傅立叶变换的定义为：这种变换是线性的，而且满足叠加原理。
换言之，如果s（t）是几个信号分量的线性组合，那么各个信号分量的时频线性组合可以得到s（t）的时频表示：线性由于不会产生交叉项干扰，所以是区分多分量信号的希望的性质，而且小波变换也是线性时频变换。
傅立叶变换可以分别从信号的时域和频域观察信号，但却不能把二者联合起来描述信号。
因为信号的时域中不包含任何频域信息；而频域中不包含时域信息。
同时短时傅立叶变换概念直接，算法简单，已经成为研究非平稳信号十分有力的工具，在信号瞬时频率的估计领域得到了广泛的应用，并且是其它时频分析的基础。
但是它存在两个问题：对窗函数的长度选择与窗函数的选择问题。
为了得到更好的频域效果，因为窗函数的长度与频谱图的频率分辨率密切相关，因此信号的观察时间必须比较长。
当信号变化很快时，反应频率与时间变化的关系将会受到影响；然而，当窗函数很短时，对于特定的窗函数来说，将会得到更好的效果。
对比其他方法来说，短时傅立叶变换（stft）虽然有着分辨率不高等明显缺陷，但由于其算法简单，实现容易，所以在很长一段时间里成为非平稳信号分析标准和有力的工具，而且不会产生多信号交叉干扰项，同时我们采用短时傅里叶变换算法估计瞬时频率对于频率分集和频率编码脉冲信号来说会更加方便。
四、总结
通过对时频分析理论的研究，介绍了线性时频表示、双线性时频表示等时频分析方法，论述了各种时频方法的优缺点，使得我们更加准确而且形象的了解了信号的变化。