连续Gabor展开离散化后的混叠问题

为能进行数值计算，需对连续Ｇａｂｏｒ展开离散化有限化。本文就时域与频域两种情况，给出了在过采样率的一般情况下，有限离散化后的Ｇａｂｏｒ展开系数与原连续Ｇａｂｏｒ展开系数之间的关系，并由此推出了离散Ｇａｂｏｒ展开系数不产生混叠的条件——连续Ｇａｂｏｒ展开离散化的采样定理。

Gabor变换在模态参数辨识中的应用

对Gabor时频变换在模态参数辨识中的应用进行了探讨,将基于Gabor系数展开的时频滤波方法作为参数辨识的前处理手段之一,该方法对于平稳、非平稳信号都适用。根据信号在时频域内的分布特征,可以直接观测系统的频率分布情况、模态密集程度、能量聚集性、各通道响应信号所含特征量的多少等信息,从而对响应信号的特征构成进行初步判断,并通过剔除、截取等操作实现对响应信号的滤波,更有利于模态参数的辨识。

离散Gabor展开双正交条件的Zak变换域表示

Ｇａｂｏｒ展开中，选择满足双正交条件的辅助函数是一个很重要的问题．给山了过采样率为有理数时离散Ｇａｂｏｒ展开双正交条件的Ｚａｋ变换域表示，从而可在Ｚａｋ变换域对辅助函数施加约束或进行解算．所得结果是Ｊ．Ｍ．Ｍｏｒｒｉｓ等人要求过采样率为整数所得结果的广义化．实验结果表明在Ｚａｋ域解算双正交条件可节省计算时间与内存．

基于辅助双正交的实值离散多Gabor变换

为了改善传统离散Gabor变换的时频分辨率,降低离散Gabor变换计算的复杂性,提出了一种基于多高斯窗的实值离散Gabor变换分析窗的快速求解算法。对多高斯窗下离散Gabor变换双正交关系式进行了简化,给出了分析窗组的代数方程表达式。该算法相对于多高斯Gabor展开的计算复杂度明显降低,仿真实验的结果也证明了该算法的有效性。

有限离散Gabor展开的不同形式及相互关系

离散Ｇａｂｏｒ展开已有三种不同的定义形式．给出了另一种形式的离散Ｇａｂｏｒ展开；讨论了有限长离散信号在使用不同形式的离散Ｇａｂｏｒ展开时，各种Ｇａｂｏｒ系数及辅助函数之间的关系．

基于实值离散Gabor变换的瞬变信号表示

实值离散Gabor变换(RDGT)是先前提出的用于对非平稳信号进行联合时频分析的一种快速变换方法。基于RDGT,该文提出了一种快速的瞬变信号Gabor表示算法,该算法能够有效地在联合时频域中区分多个具有不同频率和不同到达时间的被白噪声污染的瞬变信号。文章结尾还给出了一些实验来验证算法的有效性。

基于多高斯窗的实值离散Gabor变换

传统的单窗复值离散Gabor变换具有固定的时频分辨率,由于受窗函数时宽-带宽之间的制约关系,即不确定性原理限制,其时间分辨率和频率分辨率是矛盾的关系。为了改善传统离散Gabor变换时频分辨率并加快其变换速度,提出了一种基于多高斯窗的实值离散Gabor变换,实验结果表明能有效改善联合时频域内的聚集性,从而提供了一种快捷地计算非平稳信号进化谱方法。

离散Gabor展开及其关系

Ｇａｂｏｒ 展开是一种分析非平稳信号的工具。为了能进行数值计算，需要对连续 Ｇａｂｏｒ展开进行离散化和有限化。在过采样的一般情况下，给出了有限离散时域 Ｇａｂｏｒ 展开系数与有限离散频域 Ｇａｂｏｒ 展开系数之间的关系，并给出了一个计算实例。

实值离散Gabor变换用于雷达信号的表示

针对雷达在检测弱目标能力的不足,基于雷达信号与噪声的实际模型,为构建基于实值离散Gabor变换的移动目标检测系统(MTD),提出了一种基于实值离散Gabor变换(RDGT)的快速的雷达信号Gabor表示算法。基于DCT的实值离散Gabor变换是一种重要的联合时频域分析工具,文中采用基于DCT的实值离散Gabor变换的算法对雷达信号进行Gabor域表示,并给出了一些仿真实验来验证算法的有效性。仿真结果表明该算法能够将被白噪声污染的不同多普勒频率不同到达时间的雷达目标回波信号在联合时频域中进行有效地区分。

非平稳随机信号的时频分析方法研究

Hilbert-Huang变换(HHT),利用时间序列上下包络的平均值确定"瞬时平衡位置",进而提取固有模态函数。通过实际测试比较STFT、WVD、DGS、HHT等方法。采用HHT算法实现时频信号模态的分解和提取,从DGS时频能量分布图形上可看到对交叉项的抑制,该优点WVD方法不具备。而采用DGS不用像STFT那样受窗函数选择的矛盾困扰,对信号的时频分辨高于STFT。

离散Gabor变换在电网瞬态信号滤波中的应用

提出一种基于离散Gabor变换的滤波算法,可以对瞬态信号进行时频分析,并选择合适的阀值抑制噪声,实现瞬态波形和噪声的分离。大量的数字处理结果表明该方法可以有效地恢复信号且保持信号的原始特征。