基于广义S变换的高斯领域时频滤波方法

发布时间：2017-10-13 17:30

本文关键词：基于广义S变换的高斯领域时频滤波方法

【摘要】：针对S变换时频滤波局部时频区域选择问题,提出了一种高斯邻域阈值滤波方法。首先,利用S变换的二维时频特性,构建时频分辨率可调的广义S变换,提高分析信号的时频分辨率。然后根据不同时频分布类型,定义了3种不同的高斯邻域时频滤波模型。针对不同模型高斯邻域,对信号中S矩阵高斯邻域内的时频数据采用局部阈值处理,保留有用信息,通过广义S反变换得到滤波后的信号。仿真与实验结果表明,广义S变换高斯邻域时频阈值滤波方法具有较高的滤波精度,该滤波模型能有效减小滤波均方差。
【作者单位】：长沙医学院计算机系;合肥工业大学电气与自动化工程学院;
【关键词】： S变换 广义S变换 高斯邻域 时频分析 滤波
【基金】：湖南教育厅科学研究(12C0502) 国家自然科学基金(61201108)资助
【分类号】：TN911.2
【正文快照】： 1引言时频分析方法作为非平稳信号分析和处理的有效方法,广泛的应用于电子测试与测量、生物医学和地震科学中[1-4]。目前,在线性时频滤波方面,主要有基于傅里叶变换的频域滤波方法和基于小波变换的分解阈值滤波方法。传统的频域滤波方法主要针对信号做一维的频域滤波,并没有考

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