时频面上基于瞬频估计的信号提取方法

摘要

针对多分量非平稳信号的噪声抑制和信号分离问题,提出了一种新的时频滤波法.采用FMmlet自适应分解将被分析信号在时频空间内展开,得到无交叉项干扰、时频聚集性很强,且能反映信号的线性或非线性结构的时频特性的时频分布.根据时频面内能量脊与瞬时频率的对应关系,采用谱峰检测和时频加窗轮流迭代的方法,估计出信号分量的瞬时频率.在瞬时频率精确估计的基础上,设计适当的时频滤波函数,对被分析信号的Wigner-Ville分布(WVD)进行时频加窗处理,得到单分量信号的修正WVD,然后采用 WVD反变换进行信号分量的时域重构,达到从非平稳信号中分离有用分量的目的.理论分析和仿真实验表明,利用该方法从复杂非线性时变信号中提取出的信号分量失真度小.该方法在非平稳信号的深层特征提取中具有良好的应用前景.