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。