多分量非平稳声信号时频分析

为了准确提取信号所包含的主要频率分量,对多分量非平稳声信号进行了时频分析。利用短时傅立叶变换将多分量非平稳声信号由时域变换到时频域,根据谱图提取信号的主要频率分量。分析结果表明:多分量非平稳信号的各主要频率分量及其时频域特性参数可以准确提取。短时傅立叶变换是提取多分量非平稳声信号主要频率分量的有效方法。

非平稳声信号下的小波变换去噪方法研究

针对多噪声环境下非平稳声信号的去噪问题,为提高信号识别精度,利用小波变换具有多分辨分析的特点,提出一种改进的小波阈值去噪方法,并对阈值的选取和阈值函数的选择做出改进。利用对数函数的特性拟合分解层变量对噪声的影响,提出一种动态阈值计算方法,保证了阈值在随分解层数增加时会随之变化,优化了采用固定阈值带来的信号过度滤波问题;利用指数函数的特性设计了一个阈值函数,解决了采用传统阈值函数带来的信号重构偏差大的问题;最后,以信噪比和均方根误差为性能指标进行实验,对比了不同阈值和阈值函数下的去噪精度。结果表明,文中设置的动态阈值计算方法在去噪时误差最小,更加逼近目标信号,所设计的方法提高了信号识别精度,提升了小波变换的实用价值。

基于Wigner-Ville分布和Wavelet时间尺度的飞机非平稳抖杆背景声分析

飞机黑匣子中舱音记录器记录的舱音主要是由话语音、噪声和具有不同物理意义的背景声组成的复杂混合体,增加了舱音分析的难度,用传统的辨听和分析方法难以解决舱音特征等技术难题。以舱音记录器记录的抖杆背景声为例,针对传统Fourier变换的一次型时间/频率和短时Fourier变换的二次型能量在舱音辨听、分析的不足,将Wigner-Ville时频和Wavelet时间尺度引入到飞机舱音分析中,扩展了舱音分析方法。对比分析结果表明:平滑伪Wigner-Ville分布(SPWVD)及其时频分布的重排具有高的时频分辨率、时频凝聚性,而且没有交叉项干扰,适合分析非平稳舱音背景声;同时,离散小波变换的时间尺度分析技术确定抖杆背景声基频频率及位置,为获得非平稳舱音背景声特征提供一种值得借鉴的途径。