导读:本文包含了交叉项抑制论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:抑制,信号,分解,分数,多项式,模态,心电图。
交叉项抑制论文文献综述
孔慧芳,陶文益,闫嘉鹏[1]（2019）在《基于FRFT的Wigner-Ville分布交叉项抑制方法》一文中研究指出针对多分量线性调频信号的魏格纳-维尔分布(Wigner-Ville Distribution,WVD)交叉项干扰问题,提出一种抑制交叉项的方法。该方法利用分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)在最佳FRFT域中对给定的线性调频信号具有最好的能量聚集性,将多分量线性调频信号在FRFT域上分解为若干个单分量信号,线性迭加单分量信号的WVD,从而达到抑制交叉项的效果。此外,当多分量线性调频信号为周期信号时周期间存在干扰,进一步提出了在基于FRFT的WVD交叉项抑制方法中增加周期遮蔽处理。仿真结果表明,在保持较高的时频分辨率时,该方法能够有效抑制交叉项,并且有一定的抗噪声能力。(本文来源于《测控技术》期刊2019年10期）
岳应娟,王旭,蔡艳平[2]（2017）在《变分模态分解与Cohen核结合的时频分布交叉项抑制方法》一文中研究指出在非平稳信号时频分析中,使用Cohen核所得时频分布的交叉项抑制与时、频分辨率难以兼顾。针对此,提出一种将变分模态分解(VMD)与Cohen核相结合的时频分析方法。首先对信号进行VMD分解,得到一组具有不同频率成分,相互独立的变分模态函数(IMF)分量;然后对每个IMF分量进行Cohen核时-频变换;再线性迭加重构出原始信号的时频分布。通过仿真分析,结果表明:该方法可以在保持时频分布中较高时、频分辨率的基础上,有效消除交叉项的干扰。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2017年27期）
于兴林[3]（2016）在《基于EMD和盒维数的Wigner-Ville分布交叉项的抑制方法》一文中研究指出Wigner-Ville分布能够反映信号能量随时间和频率的变化趋势,但该分布易受到交叉项的干扰,限制了该方法的应用。通过分析复频信号Wigner-Ville分布的数学期望和Wigner-Ville谱图的特点,提出用均值阈值来抑制与真实频率不同的交叉项,用经验模态分解(EMD)和盒维数来抑制与真实频率相同的交叉项。仿真分析表明该方法较好地抑制了Wigner-Ville分布中的交叉项,同时该方法还具有良好的抗噪性。(本文来源于《工程建设与设计》期刊2016年12期）
胡先兵,赵国庆[4]（2016）在《引入时频聚集交叉项干扰抑制的大数据聚类算法》一文中研究指出面向大数据集管理的数据聚类方法研究在模式识别、故障诊断和数据挖掘等领域具有重要的研究意义。传统的大数据聚类算法采用混合差分进化的粒子群算法,因数据信息流分量之间的交叉作用而出现的类间交叉项干扰影响了聚类分量的正确判断,聚类效果不好。提出了一种基于时频聚集交叉项干扰抑制的大数据聚类算法。在面向传播学视域下物联网大数据库中生成大数据聚类的信息特征向量,对任意两个分簇矢量进行近邻样本的隶属度训练,在时间滑动窗口模型中进行信息调度,采用高频分量抑制方法实现对时频聚集交叉项的干扰抑制,通过频域卷积相似度融合处理,采用粒子群优化算法进行聚类适应度计算,以实现数据聚类算法改进。仿真结果表明,采用该算法进行大数据聚类,具有较好的抗干扰性和自适应性,聚类准确度较高。(本文来源于《计算机科学》期刊2016年04期）
王见,李金同,卢华玲,尹爱军[5]（2013）在《采用STFT-Wigner变换抑制Wigner-Ville分布交叉项》一文中研究指出对于多分量非平稳信号分析,维格纳时频分布Wigner-Ville(WVD)存在严重的交叉项干扰。而GWT避免了Wigner-Ville分布的交叉项干扰而且具有良好的时频聚集性。但由于Gabor变换的时频聚集性不佳,当多分量信号进行Gabor变换时如果信号中各分量频率混迭,Gabor Wigner transform(GWT)就不能得到理想的结果。提出一种改进的STFT-Wigner算法,可以有效的抑制交叉项,并保持较高的时频聚集性。通过分析仿真信号和实测振动信号表明该方法能够取得良好的效果。(本文来源于《重庆大学学报》期刊2013年08期）
李秀梅,杨国青,高广春[6]（2013）在《基于LPFT时频滤波器的WVD交叉项抑制方法》一文中研究指出本文提出一种抑制Wigner-Ville分布(WVD)交叉项的新方法。利用局部多项式傅里叶变换(LPFT)构建时频滤波器,确定自项支撑区域,再利用此滤波器对WVD进行处理,从而达到抑制交叉项的目的。通过3dB信噪比的分析可以看出,LPFT具有比短时傅里叶变换(STFT)更好的时频聚集性,因此基于LPFT的时频滤波器能更有效抑制WVD中的交叉项干扰,同时又能保留WVD的高时频聚集性。通过与Chio-Williams分布、径向高斯核函数时频分布、基于STFT时频滤波器的交叉项抑制方法的比较,验证了该方法对抑制多分量信号及非线性调频信号的交叉项以及噪声干扰的有效性,显示了该方法在保持高时频聚集性,抑制交叉项干扰,以及抑制噪声干扰方面的优势。(本文来源于《电路与系统学报》期刊2013年01期）
郝慧艳,李晓峰,刘明杰,张峰[7]（2012）在《EEMD和Cohen类联合抑制交叉项的时频特征提取方法》一文中研究指出Wigner-Ville分布是一种双线性时频分布,对多分量信号分析存在交叉项干扰.本文提出了一种基于EEMD和Cohen类时频融合算法,该算法采用EEMD算法将信号从频域上分离为若干个固有模态函数之和,再对伪分量之外的各分量进行Cohen类时频变换并迭加,得到信号的时频分布,消除了信号内部各模态函数之间时频分布的交叉项.通过对EEMD和Cohen类时频融合算法进行仿真,与小波分解和Cohen类联合时频算法、EMD和Cohen类联合时频算法的仿真进行比较,结果表明,该算法抑制交叉项效果最好,重构误差最小,同时抑制了噪声对时频特征的干扰.(本文来源于《应用基础与工程科学学报》期刊2012年06期）
王雪飞,尚朝轩,马月红[8]（2012）在《多分量调频信号的阵列处理时频交叉项的抑制方法》一文中研究指出在应用时频-MUSIC方法对多分量调频信号进行到达角估计的问题中,针对时频分布中交叉项的存在对估计性能的影响,提出了一种基于阵列信号处理抑制时频分布交叉项的新方法。该方法利用多信源在各阵元上的延迟对时频分布交叉项振荡相位的影响,联合运用多通道信号处理和图像处理的方法,采用二维乘法滤波,减小高频振荡交叉项在时频图像中的占据区域,从而达到抑制交叉项的目的。仿真实验显示该方法具有良好的效果。(本文来源于《数据采集与处理》期刊2012年04期）
蔡坤[9]（2012）在《抑制Winger分布交叉项的胎心电半盲分离方法》一文中研究指出根据母亲心电和胎儿心电在时域上具有的局部稀疏特性,提出了一种新的基于抑制源信号Wigner-Ville时频分布交叉项的胎心电信号半盲分离方法。该方法首先搜索腹部观测信号中母亲心电信号和胎儿心电信号局部稀疏的区域,再将该区域观测信号变换到Winger-Ville时频域,并在其中搜索源信号的子项和交叉项,以构建盲分离的目标函数提取胎儿心电信号。该方法将被认为无用的时频交叉项引入盲分离算法实现了胎儿心电信号的分离。模拟信号的实验证明,该算法与传统利用伪Wigner-Ville时频分布去除Wigner-Ville交叉项的盲分离方法性能非常接近。临床实验表明,该方法与FastICA方法和传统去除Wigner-Ville交叉项的盲分离方法获得的提取信号相似系数分别为0.953 3和0.970 8。(本文来源于《仪器仪表学报》期刊2012年04期）
黄跃平[10]（2011）在《分数傅里叶域中的Wigner分布交叉项抑制方法》一文中研究指出在自然界和工程实践中，经常遇到许多非平稳信号，譬如：语音、生物医学信号、雷达和声纳信号等。单纯的时域或频域的分析方法已经达不到工程上实践的要求，而时频分析方法的发展为非平稳信号提供了有效处理手段。时频分析方法一般可以分为线性时频表示和非线性时频表示。对多分量非平稳信号进行时频分析时，线性时频表示方法虽然不会产生交叉项，但时频分辨率低，满足不了一些工程实践上的要求。非线性时频表示方法有着非常高的分辨率，和良好时频聚集性质，但受困于多分量非平稳信号交叉项的干扰。典型的非线性时频分析方法包括：魏格纳维尔分布（WVD）。本文对非平稳信号在WVD的交叉项进行了详细地研究。在深入研究和分析信号分解的自适应时频分布方法的基础上，借助自适应时频分布与原信号的Wigner分布所具有的密切关系，提出将自适应分解得到时频分布与Wigner分布进行相关的运算，将得到一种改进的自适应时频表示方法。最后，在理论分析的基础上，论文给出了算法的实现方法，并分析了算法性能。实验仿真结果表明：改进后的时频分布不仅无窗口效应，有着与WVD分布相当的分辨率，而且还能够几乎完全消除交叉项干扰。(本文来源于《哈尔滨工程大学》期刊2011-12-23）
交叉项抑制论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在非平稳信号时频分析中,使用Cohen核所得时频分布的交叉项抑制与时、频分辨率难以兼顾。针对此,提出一种将变分模态分解(VMD)与Cohen核相结合的时频分析方法。首先对信号进行VMD分解,得到一组具有不同频率成分,相互独立的变分模态函数(IMF)分量;然后对每个IMF分量进行Cohen核时-频变换;再线性迭加重构出原始信号的时频分布。通过仿真分析,结果表明:该方法可以在保持时频分布中较高时、频分辨率的基础上,有效消除交叉项的干扰。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
交叉项抑制论文参考文献
[1].孔慧芳,陶文益,闫嘉鹏.基于FRFT的Wigner-Ville分布交叉项抑制方法[J].测控技术.2019
[2].岳应娟,王旭,蔡艳平.变分模态分解与Cohen核结合的时频分布交叉项抑制方法[J].科学技术与工程.2017
[3].于兴林.基于EMD和盒维数的Wigner-Ville分布交叉项的抑制方法[J].工程建设与设计.2016
[4].胡先兵,赵国庆.引入时频聚集交叉项干扰抑制的大数据聚类算法[J].计算机科学.2016
[5].王见,李金同,卢华玲,尹爱军.采用STFT-Wigner变换抑制Wigner-Ville分布交叉项[J].重庆大学学报.2013
[6].李秀梅,杨国青,高广春.基于LPFT时频滤波器的WVD交叉项抑制方法[J].电路与系统学报.2013
[7].郝慧艳,李晓峰,刘明杰,张峰.EEMD和Cohen类联合抑制交叉项的时频特征提取方法[J].应用基础与工程科学学报.2012
[8].王雪飞,尚朝轩,马月红.多分量调频信号的阵列处理时频交叉项的抑制方法[J].数据采集与处理.2012
[9].蔡坤.抑制Winger分布交叉项的胎心电半盲分离方法[J].仪器仪表学报.2012
[10].黄跃平.分数傅里叶域中的Wigner分布交叉项抑制方法[D].哈尔滨工程大学.2011
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