论文摘要
本文研究了一种区域优化时频分布,在抑制多成分信号时频分布交叉项的同时也提高了时频分辨率。此分布是建立在一个信号的时频能量分布模型的基础上的,这个模型在合理的描述了信号的时频能量结构的同时还能够鉴别出近似的信号成分数和信号各个成分在时频平面内所占据的区域。本文选用了高斯混合模型来构建此能量模型。在确定了模型的结构之后,还需要对模型的参数进行进一步的估计和优化。整个参数优化过程分成两步,首先将初始的能量时频描述看作是信号真实能量结构的一个抽样,以此为基础运用最大期望算法对成分数固定的模型中的高斯函数的参数进行优化。然后利用函数合并算法确定模型中高斯成分的近似数目。参数确定后的模型能够近似的鉴别出信号中所含的成分数和每个信号成分所占据的时频区域。用这些信息来对原信号进行分解,然后对每个信号成分进行分析之后再加和,就生成了最终的分布。
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