[发明专利]一种短时傅里叶变换窗长的自适应选择方法有效
申请号: | 201811570527.2 | 申请日: | 2018-12-21 |
公开(公告)号: | CN109783767B | 公开(公告)日: | 2023-03-31 |
发明(设计)人: | 王成栋;王莉娜;黄齐;马运超;周炳 | 申请(专利权)人: | 电子科技大学 |
主分类号: | G06F17/14 | 分类号: | G06F17/14 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 611731 四川省成*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | 本发明公开了一种短时傅里叶变换中窗函数长度的自适应确定方法。其基本思想是根据信号特征将待分析信号进行分段处理,不同段的信号选择不同的最优窗长进行短时傅立叶变换。先将信号进行窗长较短的滑动加窗预处理,计算每个窗口内的短时能量;再去除短时能量的平均值及趋势项,然后对短时能量进行平滑滤波处理;然后寻找滤波处理后的短时能量的局部极值点,并滤掉幅值较小的局部极值点;再计算各对相邻局部极点连线的斜率;然后将整个信号依据斜率的大小分为不同的段,每段信号再采用最小信息熵法确定各自的最优窗长,分别用各自的最优窗长进行短时傅立叶变换;最后将各段短时傅立叶变换的结果进行整合,得到整个信号的短时傅立叶变换谱图。 | ||
搜索关键词: | 一种 傅里叶变换 自适应 选择 方法 | ||
【主权项】:
1.一种短时傅里叶变换窗长的自适应选择方法,其特征在于,对待分析信号进行分段处理,每段信号采用不同的窗长,信号的分段及每段信号的窗长都根据信号特征自适应得到,方法包括以下步骤:步骤1:对信号进行长度为L的滑动加窗预处理,L的取值比较小,一般为3~16个采样点,计算每一个窗口内信号的短时能量,得到整个信号的短时能量曲线;步骤2:去除短时能量的平均值和趋势项,并对短时能量数据进行平滑滤波处理,得到滤波后的短时能量曲线;步骤3:在滤波后的短时能量曲线中寻找各个局部极值点,并分别以能量曲线中最大值绝对值的1/k1和最小值绝对值的1/k2作为极大值和极小值的筛选阈值,其中k1、k2都为大于2.0的一个实数;步骤4:将所有局部极值点中绝对值小于筛选阈值的极值点去除,仅保留绝对值大于筛选阈值的极大值点和极小值点;步骤5:计算所有相邻极值点连线的斜率,得到极值点连线的斜率曲线;步骤6:设定斜率绝对值的阈值th,从左向右依次比较各极值点连线的斜率绝对值,将斜率绝对值小于th的连续范围内的数据作为一段,将斜率绝对值大于th的连续范围内的数据作为另一段,若所有斜率都大于或小于th,则整个信号作为一段,不需再分段;步骤7:采用最小信息熵法分别估算各段的最优窗长,即对于各段信号,依次计算窗长度从WL1到WL2时的信息熵S(WL),然后寻找其中S(WL)值最小点对应的窗长,并将此窗长作为该分段内信号的最佳窗长;设短时傅里叶变换的谱图为:G(t,f)=|STFTx(t,f)|2 (1)式(1)中t表示时间序列,f表示频率序列,x表示输入信号;设P(Au,v)为谱图中第u行、第v列对应的点出现的概率,其计算公式为:
式(2)中m和n表示谱图中共含有m行n列个点;根据公式(1)和(2),信息熵的计算公式为:
其中,a为大于1的正整数,一般情况下取2;步骤8:采用各段的最优窗长分别对各段的数据进行短时傅里叶变换,再将各段结果进行组合,得到全部信号的短时傅立叶变换谱图。
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