论文研究-时频聚集性能优化的广义S变换.pdf

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S变换是一种具有短时傅里叶变换和小波变换优点的时频分析方法,已有的一些基于能量聚集度量的优化方法集中度不高,影响了信号检测等应用中时频域局部定位的精度。为了提高S变换的时频聚集性能,提出了一种新的时频能量聚集度量方法优化广义S变换,提高了算法的时频集中度和短时傅里叶变换、S变换、广义S变换等方法实验比较,表明提出的方法能有效地提高广义S变换的能量集中度,并具有较强的抗噪声性能。
第12期 胡学友,等:时频聚集性能优化的广义S变换 3827 可以看出提出的算法具有较好的时频集屮度,交叉分量分离较和具有变化的时频分辨率并且能够借鉴傅里叶变换核的线性 好,并且在快速变化频率分量处集中度乜较好。为了考察不文时颍表小算法。与STFT、WVD以及标准ST、GST优化方法进 算法在噪声情况下的性能,添加不同的高斯臼噪声,几种算法行实验比较,本文算法具有铰好的酎频聚集性和较强的抗噪 间的时频聚集性能由表2给出,从中可以得出本文的优化方法性,是一种有效的时频分析算法。 具有较强的抗噪声性能,在噪声丨扰下能够保持较好的吋频聚参考文献 集性能。 [1] IOCKWELL R G, MANSINHA L, LOWE R P. Localization of the complex spectrum the S-transform J. IEEE Trans on Signal Pro- cessing,996,44(4):998-1001 [21 BARKAT B, BOASHASH B. Design of higher order polynomial Wigner-Ville distributions[ J. IEEE Trans on Signal Processing 0.2040.60.8 00.2040.60.81 1999,47(9):2608-2611 [3] KARLHEINZ G. Foundations of time-frequency analysis[M]. [S (a)测试信号t2(1) (b)sTFT分析 ] Birkh iuser Boston, 2001: 67-75 80 [4 DJLROVIC L, STANKOVIC L I A virtual instrument for time fre- quency analysis[J]. IEEE Trans on Instrumentation and Mea surement,199,48(6):1086-1092 L5 DJUROVIC I, SEJDI C E, JIANG Jin. Frequency-based window 0.20.4060.8 00.10.20.30.40.50.60.70.80.91 width optimization for S-transformJ. AEU International Journal (c)WVn分析 (d)标准ST of Electronics and communications, 2008, 62 (4): 245-250. 100 L6 SEJDIC E, DJUROVIC I, JIANG Jin. A window width optimizex S- 80 transform[ J_. eUrASiP Journal on Advances in Signal Pro- cessing,2008,2008:59 8401 [7 WANG Iin, MENG Xia-feng. An adaptive generalized S-transform for instantaneous frequeney estimation[J]. Signal Processing 00.10.20.3040.50.60.70.80.91 00.10.20.30,40.50.60,70.80.9 time/s 2011,91(8):1876-1886. (e)CMI方法优化的ST (f)本文CM方法优化的GST [8]迟华山,王红星,张敏,等、基于广义S变换的时裐调制时频聚集 图2测试信号x2(1)及其时频表示 性能优化[冂].拉京邮电大学学报,2012,35(1):125-128 表2STFT、WVD、ST、GST和木文算法在加噪下时频聚集性度量 [9 BISWAL. M, DASH P K. Measureme nl and classific Ht ion of simulta neous power signal patterns with an S-transform variant and fuzzy deci 时频分析算法 ETF ETP(SNr =25 dB) FTp( SRN=15 rB sion tree J. IEEE Trans on Industrial Informatics, 2013, 9 STFT 0.009696 0.009383 0.008474 4):1819-1827 WVD 0.008289 0.00804: 0.007611 标准ST 0.012668 0.012058 0.010548 [10]王娟,何怡刚,方葛丰,等,归一化窗S变换和TT交换联合时频 CⅥ1方法优化的GST0.014421 0.013453 0.011375 滤波[J].计算机应用研究,2012,29(11):4254-4256,4258 本文算法 0.0151620.014279 0.012525 [1]张先武,高云泽,方广有·带有低通滮波的广义S变换在探地雷达 层位识别屮的应月[J.地球物理学报,2013,56(1):309-316. 5结束语 [12 PEI S C, HUANG S G. STFT with adaptive window width based or the chirp rate[ J]. IEEE Trans on Signal Processing, 2012, 60 木文提出了一种改进的时频聚集性度量方法的GST,是 (8):4065-4080 (上接第3779页)评论树与微博社区相结合的意义所在,通过实 and tracking algorithm based on dynamic evolution model J]. Jour 验寻找到∫热度评价模型的最优参数。以此为基础,本文提出 nal of Computer Research and Development, 2004, 41(7) 了一种基于评论树的微博社区热门话题检测方法,并通过实验 1273-1280 证明了该方法的有效性。 [6]张欣,中文Blσg热门话短检测技术研究[J].软件导刊,2011 10(9):6-9 检测微博社Ⅸ热门话题有助于了解社区动态,把握社区兴[71丁伟莉,赵华,郑德权,等,中文Bg热门话题检测与排序技求 趣所在。如何通过对热门话题的分析,准确高效地挖掘社区的 研究[C]/中国中文信息学会二十五周年学术会议论文集.北 固有偏好,并结合当前热点事件建立社区行为预测模型是一个 京:中国中文信息学会,2006 值得深入研究的问题,今后的卞要工作将针对比问题展开。 [8 SHARFI B, HLTTON M A, KALITA J. Summarizing microblogs with 参考文献: topic models[C//Proc of NAACL-Hlt. 2010: 685-688 [9 GUO Jing, ZHANG Peng, GUO Li. Mining hot topics from Twitter 1』中国互联网络信息中心.第31次肀国互联网络发展状况统计报 streams[J. Procedia Computer Science, 2012, 9: 2008-2011 告[R].北京:中国互联网络信息中心,2013 [10]孙胜平.肀文微博热点话题检测与跟踪技术研究[D].北京:北 [2 ALLAN J, LAVRENKO V, FREY D, et aL. UMass at TDT 2000 京交通大学,2011 [CJ/ Proc of Topic Detection and Tracking Workshop.[S.L]:Na[11]王琳,冯时,徐伟丽,等.一种面向微博客文本流的噪音判别与 tional Institute of Standar and Technology, 2000: 109-115 内容相似性双亘检测的过滤方法[J].计算机应用与软件 I3 YANG Y, PIERCE T, CARBONELL J. A study on retrospective and 012,29(8):25-29 on-line event detection L C]//Proc of the 2lst Annual International [ 12] BLEI D M, NG A Y, JORDAN M I Latent dirichlet allocation[J] ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Journal of Machine Learning Research, 2003, 3(4-5): 993-1022 [13]张晨逸,孙建伶,丁轶群.基于 模型的微博主题挖掘 [4 WALLS F, JIN II, SISTA S, et al. Topic detection in broadcast news [J].计算机研究与发展,2011,48(10):1795-180 [C]//Pr of DARPA Brudleast News Workshop. 1999: 193-198 [14]闫光辉,郃昕,马志程,等.基于主题和链接分祈的微埒社区发 [5. JIA Zi-yan, HE Qing, ZHANG Hai-jun, et al. A new event det tection 现算法[冂].计算杌应用研究,2013,30(7):1953-1957

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