声振论坛

 找回密码
 我要加入

QQ登录

只需一步,快速开始

查看: 1745|回复: 8

[综合] 请问各位:对非平稳随机信号的处理(比如冲击信号),除了小波分析。。

[复制链接]
发表于 2008-12-1 20:17 | 显示全部楼层 |阅读模式

马上注册,结交更多好友,享用更多功能,让你轻松玩转社区。

您需要 登录 才可以下载或查看,没有账号?我要加入

x
rt,包括侵彻硬目标信号,各种冲击信号,除了小波分析以外,目前比较前沿和常用的分析方法和算法都有哪些?十分感谢

[ 本帖最后由 liming235 于 2008-12-1 20:19 编辑 ]
回复
分享到:

使用道具 举报

发表于 2008-12-1 20:45 | 显示全部楼层
我也想问这方面的问题,高阶谱应该可以吧,期待大侠们回复
 楼主| 发表于 2008-12-1 20:52 | 显示全部楼层
呵呵,谢谢楼上的,一起等待大牛的出现
 楼主| 发表于 2008-12-1 20:57 | 显示全部楼层
目前,对于UWB/冲激雷达的信号处理研究的比较多,对于超宽带LFM信号的研究也比较热,其采用的一些处理方法有:时频分析、高阶谱分析、小波变换、核函数(Kernel)分析技术、神经网络等。
(1)时频分析——主要指短时傅立叶变换(STFT)和 Wigner-Ville分布由于FFT只能从整体上获得信号的频谱分布,而不能对时变的、非平稳信号进行局部分析,短时傅立叶变换(STFT)和Wigner-Ville分布是解决时变信号时频分析的重大突破,但STFT的窗口是固定的,在时域和频域上的两维分辨力是固定的,时频分辨力不能兼顾;对于多个信号迭加的情况,Wigner-Ville分布存在严重的交叉项干扰,从而严重影响了它们的应用。所以,近年来又研究了Wigner-Hough变换,从而消除了多分量LFM的交叉项干扰,而在Wigner-Hough变换平面内出现了一系列分离的尖峰。
(2)高阶谱分析法——当回波信号中含有大量高斯噪声及其它具有对称概率密度的噪声时,利用高阶方法进行信号检测和目标特性分析显示其独有的优越性,不仅如此,高阶谱更能精确表征目标特性。
(3)小波变换——小波变换不但在时域和频域同时具有良好的局部化性质,而且对高频成分采用逐渐精细的时域或空域步长,从而可聚焦到任意细节,因而被誉为“数学显微镜”,所以在超宽带雷达信号处理中,小波变换可有效地提供目标回波瞬态信息。
(4) 核函数——针对多分量线性调频信号,自适应高斯核分布在抑制交叉项并保持较高时频分辨力方面有效,自适应核相对于固定核具有很大优势。
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
这是我找的一些资料,虽不是一个领域但可供参考,同时期待有人能解答我的问题:@)

评分

1

查看全部评分

 楼主| 发表于 2008-12-1 21:14 | 显示全部楼层
本帖最后由 wdhd 于 2016-9-13 14:00 编辑
原帖由 gyy_0303 于 2008-12-1 20:45 发表
我也想问这方面的问题,高阶谱应该可以吧,期待大侠们回复

我找了些资料,有篇95年的博士论文谈论了高阶谱的分析,说明高阶谱不是目前很前沿很新的分析方法
发表于 2008-12-2 09:34 | 显示全部楼层

回复 5楼 liming235 的帖子

我觉得应该算是识别冲击信号比较好的方法,相对来说还是从近几年开始发展的吧,我也是刚开始研究振动信号中的冲击信号识别,所以咱们要多等牛人来指导,呵呵
发表于 2008-12-2 09:50 | 显示全部楼层
请参考EMD算法
请搜索本论坛
已有好多帖子
 楼主| 发表于 2008-12-2 19:03 | 显示全部楼层
本帖最后由 wdhd 于 2016-9-13 14:00 编辑
原帖由 baobao1982 于 2008-12-2 09:50 发表
请参考EMD算法
请搜索本论坛
已有好多帖子

多谢您的回答,希望能继续得到您的支持
 楼主| 发表于 2008-12-3 14:32 | 显示全部楼层
http://techtransfer.gsfc.nasa.gov/HHT/这个网站不错,可以看看,希望没有发重
您需要登录后才可以回帖 登录 | 我要加入

本版积分规则

QQ|小黑屋|Archiver|手机版|联系我们|声振论坛

GMT+8, 2024-11-13 21:54 , Processed in 0.067972 second(s), 21 queries , Gzip On.

Powered by Discuz! X3.4

Copyright © 2001-2021, Tencent Cloud.

快速回复 返回顶部 返回列表