数字信号处理-时域离散随机信号处理(丁玉美)第5章.ppt

第五章的讲解主要聚焦于时频分析这一主题，它是一种超越传统傅里叶变换的分析方法，能够同时揭示信号在时间和频率两个维度上的特性。时频分析尤其适用于那些频谱随时间变化的信号，比如非稳态信号或者随机信号。 5.1 引言部分提到了傅里叶变换作为经典的信号分析工具，它通过正变换和逆变换将信号从时域转换到频域。然而，傅里叶变换的连续性质使其在计算机处理中受到限制，而离散傅里叶变换（DFT）则解决了这个问题，使得信号在离散的时间和频率域中都能进行分析。傅里叶变换的频谱和能量谱是确定性信号或平稳随机信号分析的基础。 5.2 短时傅里叶变换（STFT）是时频分析的核心概念，它允许我们观察信号频谱随时间的变化。STFT通过在信号上滑动一个窗函数（如高斯窗），对每一小段时间段进行傅里叶变换，生成一个二维的时频分布。定义一强调了窗函数在时间轴上的移动，而定义二则通过傅里叶变换的卷积性质来表述。从傅里叶变换的角度，STFT可以看作是信号与窗函数卷积后的傅里叶变换；从线性滤波的角度，STFT可以理解为信号经过频率调制后再通过一个低通滤波器的过程。 5.3 维格纳变换（WD）是另一种时频分析方法，它提供了更为全面的时频分布表示，尤其是在处理非高斯信号时更为有效。 5.4 时域离散信号的维格纳变换是将维格纳变换应用于离散信号，以便在数字信号处理中进行时频分析。 5.5 时频分布的统一表示式则是为了提供一个通用的框架，整合不同的时频分析方法，使分析更加一致和直观。 5.6 时频分析在编队目标架次检测中的应用展示了理论如何转化为实际问题的解决方案，例如在雷达或通信系统中，通过时频分析可以更准确地识别和跟踪多目标的运动状态。 总结来说，时频分析是一种强大的工具，尤其适用于处理复杂的时间变异信号。短时傅里叶变换和维格纳变换是其中的关键技术，它们能够揭示信号在时间和频率上的动态特性，对于理解和处理各种工程问题，如目标检测和信号分类，具有重要意义。