Fourier变换-Gabor变换-Wigner分布-小波变换实例分析.docx

Fourier 变换、Gabor 变换、Wigner 分布、小波变换实例分析 Fourier 变换是一种常用的信号处理方法，通过对信号进行傅里叶变换，可以将时域信号转换为频域信号，从而获取信号的频率信息。Gabor 变换是一种短时傅里叶变换，通过对信号进行窗口函数的滑动，以获取信号在不同时间点的频率信息。Wigner 分布是一种时频分析方法，通过对信号进行 Wigner 变换，可以获取信号的时频信息。小波变换是一种多分辨率信号处理方法，通过对信号进行小波变换，可以获取信号的时频信息。 1. 短时 Fourier 变换和 Gabor 变换分析信号 通过对信号进行短时 Fourier 变换和 Gabor 变换，可以获取信号的时频信息。在 Matlab 程序中，我们使用短时 Fourier 变换和 Gabor 变换对信号进行分析，结果如图 1-3 和图 1-4 所示。从图中可以看出，短时 Fourier 变换和 Gabor 变换都能够显示信号的频率信息，但是短时 Fourier 变换的时间分辨率和频率分辨率较低，而 Gabor 变换的时间分辨率和频率分辨率较高。 2. Wigner 分布、伪 Wigner-ville 分布、平滑伪 Wigner-ville 分布和 Cohen 分布分析信号 通过对信号进行 Wigner 分布、伪 Wigner-ville 分布、平滑伪 Wigner-ville 分布和 Cohen 分布，可以获取信号的时频信息。在 Matlab 程序中，我们使用 Wigner 分布、伪 Wigner-ville 分布、平滑伪 Wigner-ville 分布和 Cohen 分布对信号进行分析，结果如图 2-2 到图 2-5 所示。从图中可以看出，Wigner 分布、伪 Wigner-ville 分布、平滑伪 Wigner-ville 分布和 Cohen 分布都能够显示信号的时频信息，但是它们的时频分辨率和频率分辨率不同。 通过对信号进行短时 Fourier 变换、Gabor 变换、Wigner 分布、伪 Wigner-ville 分布、平滑伪 Wigner-ville 分布和 Cohen 分布，可以获取信号的时频信息，并且可以选择合适的分析方法根据信号的特点。