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基于信号自适应分解算法的非平稳信号分析及应用
其他题名Non-stationary Signal Analysis and Its Applications Based on Signal Adaptive Decomposition Algorithms
沈滨
学位类型工学博士
导师彭思龙
2005-11-03
学位授予单位中国科学院研究生院
学位授予地点中国科学院自动化研究所
学位专业模式识别与智能系统
关键词非平稳信号分析 信号自适应分解 Emd 局部窄带信号分解 直接法 Non-stationary Signal Analysis Signal Adaptive Decomposition Empirical Mode Decomposition Local Narrow Band Signal Decomposition Direct Method
摘要非平稳信号分析是信号处理学科的重要领域,也是一个难点,其目的是分析和处理非平稳信号的局部特性,用某些时变的统计量来刻画信号。本论文对非平稳信号的自适应分解算法及应用进行了研究。 本论文首先对已有的非平稳信号分析方法进行了综述,介绍了两个非平稳信号的自适应分解算法——EMD和局部窄带信号分解——以及两个算法之间的联系,将原来仅用于一维信号处理的EMD方法推广到二维纹理图像的分析中,并对一维EMD方法中存在的一些问题提出了解决办法。 本论文在非平稳信号分析的应用方面也进行了探索。首先,结合二维EMD方法和图像的AM−FM模型,将图像表示为AM−FM形式,并对模型中的重要参数提出了估计方法;其次,瞬时频率是非平稳信号的一个非常重要的物理量,瞬时频率的估计也有很多应用,在详细介绍了瞬时频率及其估计方法后,结合EMD和局部窄带信号分解两个算法,提出了用一个估计瞬时频率的新方法——直接法。 理论分析与实验结果表明,本论文的算法在创新性、精确度、复杂度、适用性等方面有着各自的优势。
其他摘要The non-stationary signal analysis is one of the significant and difficult domains in signal processing technology. Its aim is to analyze and process the locality of non-stationary signals and describe the signals with some time-varying statistics. This dissertation summarizes the methods for analyzing non-stationary signals, introduces the two algorithms of adaptive signal decomposition, i.e. empirical mode decomposition and local narrow band signal decomposition, and describes the relationship between the two algorithms. It also proposes 2D empirical mode decomposition to process 2D texture images, and at the same time, modifies some defects of empirical mode decomposition. This dissertation also makes researches in the application domain of non-stationary signal analysis. First of all, it represents images as AM-FM combined with bidimensional empirical mode decomposition and image AM-FM model, and proposes methods for estimating the important parameters of the model. Secondly, instantaneous frequency is a significant measurement for non-stationary signals. The estimation of instantaneous frequency had been applied into many fields. This dissertation introduces the concept of instantaneous frequency and estimating technology of instantaneous frequency in detail, and then, proposes a new method, i.e. the direct method, to estimate instantaneous frequency based on empirical mode decomposition and local narrow band signal decomposition. Theory analysis and experiment results indicate that the algorithms proposed in this thesis have respective advantages, such as innovation, accuracy, simplicity, applicability, etc.
馆藏号XWLW951
其他标识符200218014603216
语种中文
文献类型学位论文
条目标识符http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/5880
专题毕业生_博士学位论文
作者单位中国科学院自动化研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
沈滨. 基于信号自适应分解算法的非平稳信号分析及应用[D]. 中国科学院自动化研究所. 中国科学院研究生院,2005.
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