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瞬时频率估计是信号处理领域的重要课题,尤其在非平稳信号分析中具有关键作用。本文介绍一种基于同步压缩短时傅里叶变换高阶形式的新方法,它能有效克服传统时频分析方法的局限性。
同步压缩短时傅里叶变换通过将时频系数"压缩"到瞬时频率附近,显著提高了时频分辨率。而高阶形式的引入进一步改善了在强噪声和复杂信号条件下的性能表现。该方法首先对信号进行多阶时频变换,然后通过优化的能量重分配策略实现精确的瞬时频率跟踪。
相比传统希尔伯特变换或Wigner-Ville分布,这种方法的优势在于能够有效抑制交叉项干扰,同时保持对多分量信号中各成分频率的区分能力。高阶处理的核心在于建立了更准确的瞬时频率与相位导数之间的关系模型,使得估计结果更加稳定可靠。
实际应用中,该方法特别适合处理具有快速频率变化的信号,如机械振动分析、生物医学信号处理和雷达信号解调等场景。通过调整变换阶数,可以在计算复杂度和估计精度之间取得良好平衡。