信号处理理论与算法 Cohen类时频分布 张朋 自动化工程学院
信号处理理论与算法 Cohen类时频分布 张 朋 自动化工程学院
Cohen类 1966年,Cohens给出了时一频分布的更一般表示形式: C.(.Q:g)=x(u+r/2)x"(u-r/2)g(O.r)e--dudrd0 式中g(日,)称为时一频分布的核函数,也可以理解为是加在 原Wigner分布上的窗函数。不同的g(0,t),可以得到不同类 型的时一频分布。 目前已提出的绝大部分具有双线性形式的时一频分布都可 以看作是Cohen类的成员
1966年,Cohen给出了时-频分布的更一般表示形式: 式中 称为时-频分布的核函数,也可以理解为是加在 原Wigner分布上的窗函数。不同的 ,可以得到不同类 型的时-频分布。 目前已提出的绝大部分具有双线性形式的时-频分布都可 以看作是Cohen类的成员。 , : , x u 2 x u 2 g e dud d 2 1 C t g j t u x g , g , Cohen类
Vigner分布与模糊函数 模糊函数的定义 令xt为一复信号,由定义x(t)的瞬时自相关函数为 r,(t,r)=x(t+7/2)x"(t-7/2) (4.2.1) 并定义r,(,)相对T的傅立叶变换 W(t,2)=∫ru,md (4.2.2) 为xt)的WVD
模糊函数的定义 令 为一复信号,由定义 的瞬时自相关函数为 (4.2.1) 并定义 相对 的傅立叶变换 (4.2.2) 为 的WVD。 xt xt 2 2 r t x t x t x , r t, x W t r t d j x , x , xt Wigner分布与模糊函数
Vigner分布与模糊函数 xd)的对称模糊函数A(O,x)定义为r(,)相对变量 t的傅立叶反变换,即: a0=元jk.kw (4.2.3) 由(4.2.3)式,有 r(6,t)=∫A(0,t)ed0 4.2.4) 对该式两边取相对变量T的傅立叶变换,立即可得 Wt,2)=∬A,(o,te+addr (4.2.5) 该式说明,信号的WVD是其AF的二维傅立叶变换
的对称模糊函数 定义为 相对变量 的傅立叶反变换,即 : (4.2.3 ) 由(4.2.3)式,有 (4.2.4 ) 对该式两边取相对变量 的傅立叶变换,立即可得 (4.2.5 ) 该式说明,信号的WVD是其AF的二维傅立叶变换。 x t , A x r t, x t j t x x rt A e d , , W t A e d d j t x , x , r t e dt 2 1 A j t x x , , Wigner分布与模糊函数
Vigner分布与模糊函数 模糊函数的定义 令x(t为一复信号,定义x(t),x,()分别是作正、 负移位和正、负频率调制所得到的新信号,即: x(t)=x(t+x/2)e/2 (4.2.6a) x2(t)=x(t-7/2)e-ia/2 (4.2.6b) 式中T为时移,O为频移,显然 (x以x,(》=∫xt+/2)x*(t-t/2)ead =2πA0,x) (4.2.7) 即:模糊函数可理解为信号在作时移和频率调制后的 内积
模糊函数的定义 令 为一复信号,定义 , 分别是作正、 负移位和正、负频率调制所得到的新信号,即: (4.2.6a) (4.2.6b) 式中 为时移, 为频移,显然 (4.2.7) 即:模糊函数可理解为信号在作时移和频率调制后的 内积。 x( )t 1 x t( ) 2 x t( ) 2 1 2 j t x t xt e j t 2 x t x t 2 e 2 2 , 1 2 2 2 A x t x t x t x t e dt j t , Wigner分布与模糊函数