[发明专利]一种基于流式算法的自适应时频变换方法

说明书

本发明适用于信号处理领域，提供了一种基于流式算法的自适应时频变换方法，其中，所述自适应时频变换方法包括：对实数离散信号进行滑动时窗处理，得分段信号；对所述分段信号进行傅里叶级数展开并引入时变傅里叶系数，以将所述分段信号表示为包含时变傅里叶系数的形式；根据所述包含时变傅里叶系数的形式，利用流式算法自适应更新所述时变傅里叶系数，确定所述实数离散信号的局部时频谱。本发明解析计算正则化条件下的数学欠定问题，避免了局部时频变换中的迭代算法，有效的节约了计算过程中的内存成本；同时，本发明参数选取灵活，可以自主选取频率采样间隔和频率范围，只保留有效的频率信息，节省了数据存储空间。

技术领域

本发明属于信号处理领域，尤其涉及一种基于流式算法的自适应时频变换方法。

背景技术

许多技术领域的信号大都是非平稳信号，如地球物理勘探、医学和通信等。传统的傅里叶变换只能表征信号的全局频谱特征，不适于处理和分析非平稳信号。时频分析研究了信号的频率信息随时间的变化规律，能更全面、细致地表征信号的特征，对非平稳信号的处理与解释具有重要意义。

20世纪40年代，Gabor提出了短时傅里叶变换(STFT)，该变换通过对信号进行加窗处理实现分段傅里叶变换，可以表征非平稳信号的时频特征，但是固定的窗函数会限制STFT的时频分辨率。小波变换通过伸缩平移基本小波对信号进行多尺度分析，实现了信号的多分辨率分析，但是小波变换存在尺度频率转换和小波基选取等问题。Stockwell等于1996年提出了S变换，它采用时窗长度与频率成反比的高斯函数，具有可变的时频分辨率。Liu等提出局部时频变换(LTFT)方法，该方法定义时变傅里叶系数来表征时频谱，且利用整形正则化条件求解关于时变傅里叶系数的最小二乘解的欠定问题。LTFT参数选取较灵活，通过平滑半径参数约束时频分辨率，且能够自主选取频率采样间隔和频率范围，但是LTFT中的迭代算法会导致运算速度慢、内存成本高等问题。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种基于流式算法的自适应时频变换方法，旨在解决现有的局部时频变换方法存在运算复杂、内存成本高等问题。

本发明实施例是这样实现的，一种基于流式算法的自适应时频变换方法，包括：

对实数离散信号进行滑动时窗处理，得分段信号；

对所述分段信号进行傅里叶级数展开并引入时变傅里叶系数，以将所述分段信号表示为包含时变傅里叶系数的形式；

根据所述包含时变傅里叶系数的形式，利用流式算法自适应更新所述时变傅里叶系数，确定所述实数离散信号的局部时频谱。

本发明实施例提供的基于流式算法的自适应时频变换方法，通过对实数离散信号进行滑动时窗处理，利用傅里叶级数匹配目标信号并引入时变傅里叶系数，将傅里叶分析与非平稳回归分析相结合，通过流式计算理论使时变傅里叶系数随着数据的改变而自适应更新，可以有效的表征非平稳信号的时频特征。本发明解析计算正则化条件下的数学欠定问题，避免了局部时频变换中的迭代算法，有效的节约了计算过程中的内存成本；同时，本发明参数选取灵活，可以自主选取频率采样间隔和频率范围，只保留有效的频率信息，节省了数据存储空间。

附图说明

图1为本发明实施例提供的一种基于流式算法的自适应时频变换方法的实现流程图；

图2为本发明实施例提供的另一种基于流式算法的自适应时频变换方法的实现流程图；

图3为本发明实施例提供的具有两个交叉线性调频信号的合成信号；

图4为本发明实施例提供的线性调频信号的理论频率；

图5为本发明实施例提供的经过本发明时频变换方法处理后的时频谱图；

图6为本发明实施例提供的经过本发明时频变换方法反变换后的信号图；