[发明专利]获取信号时频函数的方法

说明书

技术领域

本发明涉及电子行业信号处理技术领域，尤其涉及一种获取信号时频函数的方法。

背景技术

现代信号处理中的信号一般具有时间参数和频率参数。对于非平稳信号即信号的频率可能会随时间的改变而变化，此时，时间和频率参数转换为时间频率函数，简称时频函数。而获取信号时频函数的方法，本领域内称之为时频分析。对雷达信号计算出信号的时间频率函数，可以用来检查信号的线性度、分离信号的成分、计算出信号的多普勒频率。非平稳信号的时频分析还被广泛应用于地震、声纳、振动检测等许多领域。因此对于信号来说，时间和频率的函数非常重要，有必要对信号做时频分析。

信号处理领域使用最频繁的傅里叶变换可以计算出信号的频率，但是它是一种整体性的从时间域到频率域的变换，不具有时间分辨率，基于此缺陷，Gabor于1946年引入了短时傅里叶变换(STFT)，其基本思想是利用窗函数来截取一段信号，对截取的信号进行傅里叶变换，由于所截取的信号时间较短，因此可以作为平稳信号处理，通过窗函数的不断移位，便可以计算出各个时刻的信号频率，STFT没有交叉项的干扰。分数阶傅里叶变换尤其对线性调频信号具有很好的时频聚集性，因此在对非平稳信号进行时频分析时具有特别的优势，而且分数阶傅里叶变换不存在交叉项干扰，分数阶傅里叶变换在时频分析上有其独到的优势。

然而，在利用现有的STFT进行信号时频分析时，虽然没有交叉项的干扰，但是其自项不是十分集中，其傅里叶变换的频谱带宽较宽，STFT不能精确计算出其对应时刻的频率，因此会产生较大的计算误差。此外，还有一些时频分析方法其算法精度有限，不能满足一些高精度的要求。

发明内容

(一)要解决的技术问题

鉴于上述技术问题，本发明提供了一种高精度的获取信号时频函数的方法。

(二)技术方案

本发明获取信号时频函数的方法包括：步骤A，对待处理信号s(t)加窗长为T_w的窗函数w(t)，得到分段信号s_i(t)，其中，i＝1、2、3、……；步骤B，针对每个分段信号，计算该分段信号s_i(t)的调频斜率K′_i；步骤C，针对每个分段信号，依据预设调频斜率k，构建线性调频信号模型s_ci(t)，获取其时频函数f_ci(t)；步骤D，针对每个分段信号，利用分段信号s_i(t)与线性调频信号模型s_ci(t)混频得到调频信号x_i(t)；步骤E：针对每个分段信号，对于混频得到的调频信号x_i(t)进行离散的WVD变换，得到该调频信号x_i(t)的离散的二维频谱W_xi(t，f)和跳变点处频率F_q，其中，q＝1、2、……、Q，Q为跳变点的个数；步骤F：针对每个分段信号，利用窗长T_w内的Q个的跳变点处的频率进行线性插值计算并将插值计算结果除以2，得到分段信号的时频函数f′_i(t)，t∈[0，T_w]；步骤G：针对每个分段信号，将时频函数f′_i(t)减去线性调频信号模型s_ci(t)的时频函数f_ci(t)，得到该分段信号的时频函数F′_i(t)；以及步骤H：将各段的分段信号的时频函数按分段顺序组合起来得到整段待处理信号s(t)的时频函数。

(三)有益效果

从上述技术方案可以看出，本发明获取信号时频函数具有以下有益效果：

(1)本发明在原有采样N点时频率分辨率为其中Fs为采样率，N为采样点数，经过本发明后，时频分析的精度可以提高几十倍，具体根据系统的需求和信号的质量来决定。

(2)分数阶傅里叶变换能够克服传统STFT的不足，分数阶傅里叶变换尤其对线性调频信号具有很好的时频聚集性，因此在对非平稳信号进行时频分析时具有特别的优势，而且分数阶傅里叶变换不存在交叉项干扰，分数阶傅里叶变换在时频分析上有其独到的优势。

附图说明

图1为根据本发明实施例获取信号时频函数方法的流程图；

图2为分数阶傅里叶变坐标旋转换示意图；

图3为调频斜率较大时的时频图；

图4为调频斜率较小时的时频图；

图5为调频斜率合适时的时频图；

图6为栅栏效应示意图；