[發(fā)明專利]一種基于分數(shù)階小波變換的信號分離方法無效
| 申請?zhí)枺?/td> | 200910072915.2 | 申請日： | 2009-09-17 |
| 公開（公告）號： | CN101655834A | 公開（公告）日： | 2010-02-24 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 沙學(xué)軍;史軍;遲永鋼;吳宣利;張乃通;張欽宇;張中兆;李牧 | 申請（專利權(quán)）人： | 哈爾濱工業(yè)大學(xué) |
| 主分類號： | G06F17/14 | 分類號： | G06F17/14 |
| 代理公司： | 哈爾濱市松花江專利商標事務(wù)所 | 代理人： | 張宏威 |
| 地址： | 150001黑龍江*** | 國省代碼： | 黑龍江;23 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 一種 基于 分數(shù) 階小波 變換 信號 分離 方法 | ||
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及一種信號分離方法。
背景技術(shù)
在傳統(tǒng)時頻分析中，小波變換被公認為是最為理想的線性時頻分析工具，其應(yīng)用領(lǐng)域十分廣泛。但是小波變換對信號的分析只局限在時頻面內(nèi)，也就是說對那些在時頻面上能量不是最佳聚集的信號來說，小波變換的分析結(jié)果并不是最優(yōu)的。考慮到分數(shù)傅立葉變換的旋轉(zhuǎn)特性，若能將其與小波變換相結(jié)合，將會提供另外一種“信號表示域”、“信號運算表示域”和“資源表示域”等，從而為解決信號分析和處理中存在的各種問題提供一種思路，特別是對非平穩(wěn)信號的分析和處理尤為重要。
而在特定情況下分數(shù)域的濾波過程，譬如當研究對象為頻域非帶限信號時，根據(jù)分數(shù)傅立葉變換采樣定理可知，與頻域相比，基于分數(shù)域處理該類信號能夠獲得更好的信號分離或干擾抑制效果。在分數(shù)域處理通常采用分數(shù)傅立葉變換作為處理工具，然而分數(shù)傅立葉變換和傳統(tǒng)傅立葉變換一樣，是全局性的一維變換，可以抽取來自信號分數(shù)譜的細節(jié)，但是信號中關(guān)于分數(shù)譜的位置信息卻全部丟失了，為了解決這個問題需要對信號作加窗處理，但是加窗處理導(dǎo)致分析的時間和分數(shù)譜分辨率不可能任意小，且分辨率固定不變。對于非平穩(wěn)信號分析，這種固定分辨率的窗會造成對信號“欠擬合”或“過擬合”。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是為了解決傳統(tǒng)的小波變換方法在分析和處理非平穩(wěn)信號時效果差的問題，從而提出一種基于分數(shù)階小波變換的信號分離方法。
一種基于分數(shù)階小波變換的信號分離方法，它由以下步驟完成：
步驟一、根據(jù)輸入信號f(t)的時頻分布獲得輸入信號f(t)在分數(shù)域最佳能量聚集的階數(shù)，從而獲得分數(shù)階小波變換的變換階數(shù)α；
步驟二、根據(jù)輸入信號f(t)的分數(shù)域帶寬，獲得分數(shù)階小波變換分解信號的層數(shù)L；
步驟三、根據(jù)步驟一獲得的變換階數(shù)α和步驟二獲得的層數(shù)L，對輸入信號f(t)作階數(shù)為α、層數(shù)為L的分數(shù)階小波變換，獲得各層細節(jié)部分的變換系數(shù)di；
步驟四、根據(jù)步驟三獲得的各層細節(jié)部分的變換系數(shù)di計算各層細節(jié)部分包含的信號能量，獲得每層的信號能量值，并判斷每層獲得的信號能量值是否大于預(yù)先設(shè)定門限Vth，如果判斷結(jié)果為是，則執(zhí)行步驟五一；如果判斷結(jié)果為否，則執(zhí)行步驟五二；
步驟五一、保留該層細節(jié)部分對應(yīng)的變換系數(shù)，記錄并存儲該變換系數(shù)，結(jié)束信號分離；
所述每層保留的細節(jié)部分為輸入信號f(t)各分量成分fn(t)，所述n＝1，2，……，M，M為輸入信號f(t)的分量數(shù)；
步驟五二、丟棄該層細節(jié)部分對應(yīng)的變換系數(shù)，結(jié)束信號分離；
所述每層丟棄的細節(jié)部分為疊加在輸入信號f(t)上的噪聲或干擾信號；
所述α為-2到2之間的實數(shù)；
所述L為正整數(shù)；
所述i＝1，2，……，L。
有益效果：本發(fā)明的分數(shù)階小波變換將傳統(tǒng)小波變換的頻域多尺度分析的方法推廣到了分數(shù)域，實現(xiàn)了頻域非帶限信號的分數(shù)域多尺度分析。本發(fā)明的方法能夠在基本不影響分析精度的前提下減少計算量，解決當前基于分數(shù)域濾波的信號分離、干擾抑制等問題；本發(fā)明的方法與傳統(tǒng)小波變換相比較，增加了變換階數(shù)的維度，能夠在不同的分數(shù)域上對信號進行多分辨分析，使得對信號的處理和分析更加靈活。
附圖說明
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