非平稳信号分析的广义解析模态分解方法
本文关键词: 时频分析 广义傅里叶变换 解析模态分解 经验模态分解 非平稳信号 出处:《电子学报》2016年06期 论文类型:期刊论文
【摘要】:现有的非平稳信号分析方法都有各自不同的缺陷,短时傅里叶变换的时频分辨率受不确定性原理的限制,希尔伯特黄变换存在端点效应和模态混叠,易导致模糊的时频分布;解析模态分解只适合分析频率恒定的多分量信号;针对包含多个时变模态、特别是频谱重叠的非平稳信号,本文提出了一种新的信号分析方法——广义解析模态分解(Generalized Analytical Mode Decomposition,GAMD).GAMD通过广义傅里叶变换将时变频率转换为频谱可分的,采用解析模态分解对其分解,再对得到的单分量信号进行逆广义傅里叶变换即可得到原始信号的分量.因此,GAMD非常适合分析时变的非平稳信号.通过仿真信号将GAMD与短时傅里叶变换和希尔伯特黄变换等方法进行了对比,结果表明GAMD方法的分解效果更精确,时频分辨率更高.
[Abstract]:The existing non-stationary signal analysis methods have their own defects. The time-frequency resolution of STFT is limited by the uncertainty principle, and Hilbert-Huang transform has endpoint effect and modal aliasing, which can easily lead to fuzzy time-frequency distribution. The analytical mode decomposition is only suitable for the analysis of multi-component signals with constant frequency, especially for non-stationary signals with multiple time-varying modes, especially the overlapped spectrum. In this paper, a new signal analysis method, Generalized Analytical Mode Decomposition.GAMD, is proposed to transform time-varying frequency into a spectrum separable by generalized Fourier transform, which is decomposed by analytic mode decomposition. The component of the original signal can be obtained by inverse generalized Fourier transform. Therefore, it is very suitable to analyze the time-varying non-stationary signal. The GAMD, short-time Fourier transform and Hilbert are combined by the simulation signal. The special yellow transformation and other methods are compared. The results show that the decomposition effect of GAMD method is more accurate and the time-frequency resolution is higher.
【作者单位】: 安徽工业大学机械工程学院;湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室;
【基金】:国家自然科学基金(No.51375152,No.51505002) 安徽省高校自然科学基金项目(No.KJ2015A080)
【分类号】:TN911.6
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本文编号:1545274
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