[发明专利]一种基于多小波基函数和超正交前向回归的时频分析方法

摘要

本发明提出了一种基于多小波基函数和超正交前向回归的非平稳信号时频分析方法。该方法首先建立参数随时间变化的时变自回归模型，然后用基函数扩展法辨识模型参数，即将时变参数表示为一组多小波基函数的线性加权组合，时变模型转化为时不变模型辨识问题；接着，采用超正交前向回归方法辨识稀疏模型结构，排除模型冗余项，并估计稀疏模型参数，其中交互信息准则作为模型项选择标准；最后，利用所估计参数反向求解自回归模型时变参数，并根据时变参数估计值和功率谱密度公式计算信号的时频特征。与现有时频分析方法对比，本发明能同时获得较高的时间分辨率和频率分辨率，准确提取非平稳信号的时频分布特征，为非平稳信号的辨识分析提供了新的思路与计算框架。

主权项

1.基于多小波基函数和超正交前向回归的时频分析方法，其特征在于包括：步骤1.时变自回归模型：用信号自回归项作为系统模型输入，构建非平稳信号对应的时变自回归模型；步骤2.多小波自回归模型：用多小波基函数对时变自回归模型的系数进行展开，得到多小波自回归模型；步骤3.模型结构辨识：利用超正交前向回归方法选择有意义的模型项，建立稀疏模型结构，并估计模型参数；步骤4.模型重构：通过反向求解得到时变参数，并重构时变自回归模型；步骤5.时频分析：利用时变自回归模型的功率谱公式得到信号时频分析结果。