信号相位与延时的关系

信号相位与延时的关系，加延时对相位曲线的影响实验。相位与延时的公式。Tg(f)= -dΦ/dωΦ是相位响应， d ω是角频率=2πf =360*F，即延时=-相位角/角频率，也可以变为T=-（相位角/360） * （1/频率） 1MS= 0.001S= -(3600/360)*(1/10000)

T= 1/F F=1/T

相位噪声基础及测试原理和方法

相位噪声基础及测试原理和方法 相位噪声指标对于当前的射频微波系统、移动通信系统、雷达系统等电子系统影响非常明显，将直接影响系统指标的优劣。该项指标对于系统的研发、设计均具有指导意义。相位噪声指标的测试手段很多，如何能够精准的测量该指标是射频微波领域的一项重要任务。随着当前接收机相位噪声指标越来越高，相应的测试技术和测试手段也有了很大的进步。同时，与相位噪声测试相关的其他测试需求也越来越多，如何准确的进行这些指标的测试也愈发重要。 1、引言 随着电子技术的发展，器件的噪声系数越来越低，放大器的动态范围也越来越大，增益也大有提高，使得电路系统的灵敏度和选择性以及线性度等主要技术指标都得到较好的解决。同时，随着技术的不断提高，对电路系统又提出了更高的要求，这就要求电路系统必须具有较低的相位噪声，在现代技术中，相位噪声已成为限制电路系统的主要因素。低相位噪声对于提高电路系统性能起到重要作用。 相位噪声好坏对通讯系统有很大影响，尤其现代通讯系统中状态很多，频道又很密集，并且不断的变换，所以对相位噪声的要求也愈来愈高。如果本振信号的相位噪声较差，会增加通信中的误码率，影响载频跟踪精度。相位噪声不好，不仅增加误码率、影响载频跟踪精度，还影响通信接收机信道内、外性能测量，相位噪声对邻近频道选择性有影响。如果要求接收机选择性越高，则相位噪声就必须更好，要求接收机灵敏度越高，相位噪声也必须更好。 总之，对于现代通信的各种接收机，相位噪声指标尤为重要，对于该指标的精准测试要求也越来越高，相应的技术手段要求也越来越高。 2、相位噪声基础 2.1、什么是相位噪声 相位噪声是振荡器在短时间内频率稳定度的度量参数。它来源于振荡器输出信号由噪声引起的相位、频率的变化。频率稳定度分为两个方面：长期稳定度和短期稳定度，其中，短期稳定度在时域内用艾伦方差来表示，在频域内用相位噪声来表示。 2.2、相位噪声的定义

信号时频分析-讲义-WVD

Wigner-Ville 分布 Wigner-Ville 分布可以看作是一大类分布的原型，它们和短时傅立叶变换谱有着本质的 不同。它首先由Wigner 提出，用于量子力学领域问题的研究，后由Ville 引入到信号分析。因为在计算中，信号需要用到两次，因此Wigner-Ville 分布被称为一种二次型分布。 基本定义及计算 Wigner-Ville 分布可由信号x (t )本身或它的频谱)(ωX 定义为如下两种等价方式 ττ+τ-=ωτω -+∞∞-?d )e 21()21(π21)(i t x t x ,t WVD *x , (2.1.1) τθ+ωθ-ω=ωθ+∞∞-?d )e 2 1 ()21(π21)(i t *x X X ,t WVD . (2.1.2) 其中*表示复数共轭。要证明上面两式是等价的，只需将信号写成它的频谱形式，然后将其代入到(2.1.1)式，即可得到(2.1.2)式。式(2.1.1)中，)2/()2/(* ττ+-t x t x 称为信号的瞬时相关函数，因此Wigner-Ville 分布实质上是对信号的瞬时相关函数的傅立叶变换，它的结果能够反映信号的时频特征。 例2.1.1 对于信号 )π400sin()(t t x = )10(≤≤t (2.1.3) 其采样频率为1000 Hz 。图2.1.1是其Wigner-Ville 分布，频率轴划分区间数为512。图中清楚显示，该信号在整个时间段上，只含有一个频率为200Hz 的分量。需要说明的是，图中显示的是Wigner-Ville 分布的绝对值，后面所有图中，如果没有特别注明，都默认显示的是绝对值。 图2.1.1 信号(2.1.3)的Wi gn er-Vi ll e 分布 W i g n e r -V il l e 分布 500 0.2 0.4 0.6 1 0.2 0.4 0.6 0.8

多波束天线通道幅相一致性校正及实现(精)

多波束天线通道幅相一致性校正及实现 朱丽龚文斌杨根庆 （中科院上海微系统与信息技术研究所,上海 200050） 摘要：本文针对多波束天线接收机的通道幅相一致性校正，提出了一种基于自适应算法的校正方法并在FPGA 中实现了该方法。在满足系统要求的前提下，该方法不但实现起来相对容易，而且算法的精度和动态范围也有一定的保证。仿真和试验结果表明，该方法是可行的。关键词：多波束天线，通道失衡，幅相误差，最小均方误差，校正 1．引言 随着人们对卫星通信要求的不断提高，卫星通信技术得到了很大的发展。其中，卫星多波束天线目前己成为提高卫星通信性能、降低系统成本的一项关键性技术。 多通道接收机是DBF 天线系统中信号的必经之路，正是这种多接收通道的结构，使DBF 天线系统增加了幅度和相位误差的潜在来源。与多个天线阵列相连接的多个接收机通道必须要有很高的一致性，否则通道间的失配将严重影响数字波束系统的性能。对多通道间误差的校正正是星载数字多波束天线的关键技术之一。由于目前国内对星载DBF 天线的研究还处于初级阶段，所以需要更多的借鉴智能天线、自适应天线和雷达等领域已有的研究成果。 本文主要针对基于卫星应用的两维阵列DBF 天线系统，采用目前最常用的LMS 算法设计并在FPGA 中实现了对其前端射频多通道接收机的幅相校正系统，最后给出了测试结果。测试结果表明，这种采用定点数制的LMS 算法对系统的幅相误差具有较好的校正性能。 2．数字多波束天线的幅相校正原理

数字多波束天线的组成如图1所示。前端天线阵是由多个天线单元组成两维阵列，阵元接收的信号经射频前端电路、A/ D 转换电路、数字下变频器后送入数字波束形成器处理。[2][1] 设计一个六边形排列的7单元天线阵，A/D后端的数字下变频器和波束形成器均采用FPGA 实现。天线阵接收到的信号首先通过射频通道混频后得到中频信号，再将此模拟中频信号经过ADC 后得到数字中频信号，然后送入DDC 进行下变频；下变频后，每路信号分为正交的I、Q 两路，这些正交的信号再送入波束成形器中进行波束成形，最后的输出即为合成的波束。接收通道在制造时的各种误差、电路器件的选择，A/D的量化精度、DDC 的性能、I/Q两路的正交误差等因素都会引起信号幅度和相位的变化。为了能够正确的波束成形，达到系统的精度要求，就必须要对多通道接收机进行校正，校正系统原理图如下图2 所示。

声频信号的时频分析

班级 011304 学号 1301120308 题目声频信号的时频分析 学院通信工程学院 专业通信与信息系统 学生姓名白小慧

摘要 我们生活在一个信息社会里，而信息的载体就是信号。在我们身边以及在我们身上，信号是无处不在的。如我们随时可听到的语音信号，随时可看到的视频图像信号，伴随着我们生命始终的心电信号，脑电信号以及心音、脉搏、血压、呼吸等众多的生理信号。 语言作为人类最重要最自然的交流工具，是人类获得信息的重要来源之一.研究声频信号的特性和工业控制领域的语音识别技术，开发实用的语音识别和控制系统，对于语音识别技术的普及与应用具有十分重要的意义。 本文从声音的产生开始，分析声音的特性进而用傅里叶变换和短时傅里叶变换分析声频信号。 关键词：语音识别，傅里叶变换，短时傅里叶变换

ABSTRACT As the most important and natural tool for human's communication, language is one of the most significant sources for human to get information. The research on the characteristics of the audio signals and the speech recognition technology in the field of industrial control and the development of utility system of speech recognition and control are very significant and necessary for the popularization and application of the speech recognition technology. This paper introduces the generation of sound ，some analyses on the characteristics of speech are given. In addition, the audio signals is analyzed via the Fourier transform and short-time Fourier transform. Keywords ：speech recognition，Fourier transform，short-time Fourier transform

信号时频分析-讲义

- - 从Fourier 分析到小波分析 1 Fourier 分析 所有客观存在的事物都包含着大量标志其本身所存的时间空间特征的数据，这就是该事物的信息。当人们要了解事物某方面的情况时，通常要以各种手段把所需的信息表达出来，供人们观测和分析，这种对信息的表达形式称之为“信号”，所以信号是信息的载体。信号是无处不在的。如我们随时可听到的语音信号，随时可看到的视频图像信号，发电机组运行时的温度信号和振动信号等。 对一个给定的信号或过程，如)(t x ，我们可以用众多的方法来描述它， 如)(t x 的函数表达式，通过Fourier 变换所得到的)(t x 的频谱，即)(?ωx ，再如)(t x 的相关函数，其能量谱或功率谱等。在这些众多的描述方法中，有两个最基本的物理量，即时间和频率。Fourier 变换和反Fourier 变换作为 桥梁建立了信号)(t x 与其频谱)(?ωx 之间的一对一映射关系，从时域到频域的映射关系为Fourier 变换： ?∞ ∞--=dt e t x x t j ωω)()( (1-1) 反过来，从频域到时域的映射关系为反Fourier 变换： ?∞ ∞-=ωωπωd e x t x t j )(21 )( (1-2) Fourier 变换的本质思想是用一些简单的基本函数的加权和来近似和表示一个复杂的函数，这样的近似和表示有很多优点，它给我们分析和认识复杂现象提供了一种有效的途径，一些在时域内难以观察的现象和规律，在频域内往往能十分清楚地显示出来。 Fourier 变换和反Fourier 变换属于整体或全局变换，即只能从整体信号的时域表示得到其频谱，或者只能从整体信号的频域表示得到信号的时 域表示。也就是说频谱)(?ωx 的任一频点值都是由时间过程)(t x 在整个时域(-∞,∞)上的贡献所决定；反之，过程)(t x 在某一时刻的状态也是由其频谱)(?ωx 在整个频域(-∞,∞)上的贡献所决定。也就是说，)(t x 在任何时刻的微

时频信号分析课程报告

时频信号分析作业报告 一．短时傅里叶变换 1.1程序功能及参数说明 实现的Matlab功能函数为：(,,,) 。 tfr stft x N F w 1.1.1程序输入输出参数说明 输入参数：x为输入信号矢量，为后面程序计算方便规定必须为列矢量；N为窗长，默认为信号长度的四分之一；F为计算的FFT 点数，默认为信号长度；w为窗函数类型，默认为‘Hamming’窗。 输出参数：tfr为信号的短时傅里叶变换矩阵，矩阵的每一列存储短时信号的傅里叶变换结果。 1.1.2程序功能说明 该功能函数的核心功能就是计算一个列矢量信号的短时傅里叶变换并输出其频谱图。能自由指定窗函数的类型及窗长、FFT长度，程序也能在这些参数缺失的条件下自动的指定默认参数值，程序能对用户的非法操作输出提示结果，比如：没有输入参数时，会提示‘x must have only one column’。 1.2运行结果 例7.4要求我们对一个具有高斯包络的线性调频脉冲在加高斯窗

的条件下，计算其时频谱。信号和窗函数的数学表达式为： ()()22201/41/4/2/2/2()/()/t j t j t t s t e h t e αβωααπαπ-++-== ， (1-1) 仿真参数设定：01550020αβω===，，，=512F ，='Gauss'w ， =32128N 和。仿真结果如图1.1所示： ()a ()b 图1.1 ()a 为=32N 窗长，()b 为=128N 窗长时所得的结果 由图1.1可以看出，随着窗的长度变长，频谱图的时间分辨率变差，频率分辨率变好。

1.3体会 频谱图的时间分辨率、频率分辨率分别决定于所加窗的时宽、带宽。时窗越窄，时间分辨率越高；频窗越窄，频率分辨率越高；窗宽一旦确定，频谱图的时间分辨率、频率分辨率就确定了。 受窗函数不确定原理的约束，同一个窗的时宽和带宽不能同时任意的窄，因而频谱图的时间分辨率和频率分辨率不可能同时很高。 频谱图是一簇时频分布，随窗函数的不同而不同。实践中应根据信号的特点和应用需求灵活选取窗函数。 二．Vigner 分布 2.1原理说明 Vigner 分布定义式为：*j 1(,)()()e d 2π22W t s t s t ωτττωτ+∞--∞= -?+?，实际中，信号()s t 是时域有限的，且t 不同，τ也会不同，为了能正确的计算出信号的Vigner 分布，有必要确定在不同的t 的情况下，τ的取值范围。 对信号()s t ，设12t t t ≤≤，对特定时刻012,t t t ∈????，可以得到： 10202011020102 2()2()22()2()2t t t t t t t t t t t t t t ττττ?≤-≤?-≤≤-?????-≤≤-??≤+≤?? (2-1) 对长度为a 的信号来说，在编程实现时，可以令120,t t a ==，则(2-1)式变为：

信号时频分析作业

短时傅里叶变换（STFT）算法研究与仿真实现 学号： 姓名：

短时傅里叶变换（STFT）算法研究与仿真实现 摘要：本文首先介绍了时频分析的发展，然后主要介绍了一种时频变换技术——短时傅里叶变换（STFT）的基本原理和特点，并应用短时傅里叶变换的方法对仿真信号进行了时频分析。最后，介绍了时频变换在雷达方面的具体应用。 关键词：时频分析，STFT 1引言 傅里叶变换是应用最广泛的信号分析工具之一，其基本观点是一个任意信号总是可以分解成一组不同频率的正弦信号，即实质上是将信号投影为一组基函数的过程，每一个基函数是频率固定的正弦波，投影的结果形成了原始信号的傅里叶变换，它在一个特定频率的值是信号与该频率正弦基相似性的度量，因此，信号的频率特性可以通过傅里叶变换表现出来。 现实世界中许多信号的频率是随时间变换的，在这种情况下，利用简单的正弦波作为基函数并且通过频谱来描述信号不总是最好的办法，时频变换就是为了描述信号的时变频率分量而发展起来的。时间信号的时频表示开始于Gabor，称为短时傅里叶变换（STFT）。它是一个移动窗口傅里叶变换，通过移动时间窗口来分析信号频率分量，这样得到一个二维的时频分布，称为谱图，谱图包含了信号在不同时间的频率信息。 时频变换主要分为两类：线性时频变换和双线性变换。本文主要讨论的STFT 是线性时频变换，而双线性变换的典型算法是Wigner-Ville分布(WVD)。 本文主要研究了短时傅里叶变换（STFT）的基本原理和特点，并应用短时傅里叶变换的方法对仿真信号进行了时频分析。最后，介绍了时频分析在雷达方面的具体应用。

2 短时傅里叶变换(STFT) 2.1 连续信号的STFT 分析时变频率分量信号的一种标准方法是把时间信号分成许多段，然后对每傅里叶变换，即为STFT 操作，信号()x t 的短时傅里叶变换定义如下： ()()(),j x t x t e d STFT ττττηΩ∞* Ω=-?-∞ （0-1） 短时傅里叶变换与傅里叶变换唯一的区别就是给定了一个窗函数()t η去截取()x t ，对截下来的局部信号做傅里叶变换，即可得到t 时刻的该段信号的傅里叶变换。由于窗函数()t η的存在使短时傅里叶变换具有了局部特性，它既是时间的函数，又是频率的函数。对给定的时间t ，(),x t STFT Ω可以看作是该时刻的频谱。为了提高短时傅里叶变换的时间分辨率，需要选择尽可能短的窗函数()t η；另一方面要得到高的频率分辨率，要求选择的时间的窗函数()t η的时间宽度尽可能的长，因此与时间分辨率的提高相矛盾。对于非平稳信号，利用短时傅里叶变换方法很难找到一个合适的时间窗口来适应不同的时间段，这是它最大的不足之处。 与其它的时频分布（如Wigner 分布）的方法相比，基于短时傅里叶变换的微多普勒有速度快、算法简单、易实现等特点。 2.2 离散信号的STFT 实际应用中要实现一个信号的STFT ，必须对该信号进行离散化，且为有限长。设采样后的信号为()n x ，0,1,,1n L =-L ，对应式（（0-1）有 ()()()()(),,j j n j n x n m e x n n mN e x n g n mN e STFT g ωωω* -=-=-∑ （0-2） 式子中N 是在时间窗函数移动的步长；s T ω=Ω是圆周频率，s T 为由()x t 得到()n x 的采样间隔。式（0-2）对应傅里叶变换中的DTFT ，即时间是离散的，频率是连续的。为了在工程中实现，还应将ω离散化，令2k k M π ω= ，则

音频分析原理

一、音频信号及音频分析 音频是多媒体中的一种重要媒体。我们能够听见的音频信号的频率范围大约是 20Hz-2OkHz，其中语音大约分布在300Hz-4kHz之内，而音乐和其他自然声响是全范围分布的。声音经过模拟设备记录或再生，成为模拟音频，再经数字化成为数字音频。这里所说的音频分析就是以数字音频信号为分析对象，以数字信号处理为分析手段，提取信号在时域、频域内一系列特性的过程。 各种特定频率范围的音频分析有各自不同的应用领域。例如，对于300－4kHz之间的语音信号的分析主要应用于语音识别，其用途是确定语音内容或判断说话者的身份；而对于20－20kHz之间的全范围的语音信号分析则可以用来衡量各类音频设备的性能。所谓音频设备就是将实际的声音拾取到将声音播放出来的全部过程中需要用到的各类电子设备，例如话筒、功率放大器、扬声器等，衡量音频设备的主要技术指标有频率响应特性、谐波失真、信噪比、动态范围等。 二、音频分析原理 音频分析的原理主要涉及数字信号处理的基本理论、音频分析的基本方法以及音频参数测量和分析内容，其中数字信号处理是音频分析的理论基础。 1．音频分析技术基础 傅立叶变换和信号的采样是进行音频分析时用到的最基本的技术。傅立叶变换是进行频谱分析的基础，信号的频谱分析是指按信号的频率结构，求取其分量的幅值、相位等按频率分布规律，建立以频率为横轴的各种“谱”，如幅度谱、相位谱。信号中，周期信号通过傅立叶级数变换后对应离散频谱，而对于非周期信号，可以看作周期T为无穷大的周期信号，当周期趋近无穷大时，则基波谱线及谱线间隔(ω=2π/T)趋近无穷小，从而离散的频谱就变为连续频谱。所以，非周期信号的频谱是连续的。 在以计算机为中心的测试系统中，模拟信号进入数字计算机前先经过A/D变换器，将连续时间信号变为离散时间信号，称为信号的采样。然后再经幅值量化变为离散的数字信号。这样，在频域上将会出现一系列新的问题，频谱会发生变化。由模拟信号变成数字信号后，其傅立叶变换也变成离散傅立叶变换，涉及到采样定理、频率混叠、截断和泄漏、加窗与窗函数等一系列问题。 2．音频分析方法 通常在对某音频设备音频测量分析时，该设备被看成是一个具有输入端口和输出端口的黑箱系统。将某种己知信号输入该系统，然后从输出端获取输出信号进行分析，从而了解该系统的一些特性，这就是音频分析的一般方法。输入音频设备的信号，称作激励信号。激励信号可以是正弦、方波等周期信号，也可以是白噪声、粉红噪声等随机信号，还可以是双音、多音、正弦突发等信号。最常用的检测分析方法有正弦信号检测、脉冲信号检测、最大长度序列信号检测等。 三、音频参数测量及分析 音频测量一般包括信号电压、频率、信噪比、谐波失真等基本参数。大部分音频参数都可以由这几种基本参数组合而成。音频分析可以分为时域分析、频域分析、时频分析等几类。由

语音信号的噪声分析及滤除

第一节语音信号的噪声分析及滤除一般过程 选择一个语音信号作为分析的对象，或录制一段格式为 *.wav各人自己的语音信号，对其进行频谱分析；利用MATLAB中的随机函数产生噪声加入到语音信号中，模仿语音信号被污染，并对其进行频谱分析；设计数字滤波器，并对被噪声污染的语音信号进行滤波，分析滤波后信号的时域和频域特征，回放语音信号。其流程图如下所示： 第二节音频信号、噪声的分析 一、音频信号分析 音频信号的频率范围在20Hz-20000Hz，是人耳可以听到的频率范围，超过这个范围的音频信号没有意义。语音的频率范围在30-1000Hz之间。 二、噪声的产生 噪声的来源一般有环境设备噪声和电气噪声。环境噪声一般指在录音时外界环境中的声音，设备噪声指麦克风、声卡等硬件产生的噪声，电气噪声有直流电中包含的交流声，三极管和集成电路中的无规则电子运动产生的噪声，滤波不良产生的噪声等。这些噪声虽然音量不大(因为在设备设计中已经尽可能减少噪声)，但参杂在我们的语音中却感到很不悦耳，尤其中在我们语音的间断时间中，噪声更为明显。 第三节 A/D转换 A/D转换可分为4个阶段：即采样、保持、量化和编码。 采样就是将一个时间上连续变化的信号转换成时间上离散的信号，根据奈奎斯特采样定理fsZZfh，如果采样信号频率大于或等于2倍的最高频率成分，则可以从采样后的信号无失真地重建恢复原始信号。考虑到模数转换器件的非线性失真、量化噪声及接收机噪声等因素的影响，采样频率一般取2．5～3倍的最高频率成分。 要把一个采样信号准确地数字化，就需要将采样所得的瞬时模拟信号保持一段时间，这就是保持过程。保持是将时间离散、数值连续的信号变成时间连续、数值离散信号，虽然逻辑上保持器是一个独立的单元，但是，实际上保持器总是与采样器做在一起，两者合称采样保持器。图给出了A/D采样电路的采样时序图，采样输出的信号在保持期间即可进行量化和编码。 量化是将时间连续、数值离散的信号转换成时间离散、幅度离散的信号；编码是将量化后的信号编码成二进制代码输出。到此，也就完成了A/D转换，这些过程通常是合并进行的。例如，采样和保持就经常利用一个电路连续完成，量化和编码也是在保持过程中实现的。

音频信号及音频分析

音频信号及音频分析 音频信号及音频分析 音频是多媒体中的一种重要媒体。我们能够听见的音频信号的频率范围大约是 20Hz-2OkHz，其中语音大约分布在300Hz-4kHz之内，而音乐和其他自然声响是全范围分布的。声音经过模拟设备记录或再生，成为模拟音频，再经数字化成为数字音频。这里所说的音频分析就是以数字音频信号为分析对象，以数字信号处理为分析手段，提取信号在时域、频域内一系列特性的过程。 各种特定频率范围的音频分析有各自不同的应用领域。例如，对于300－4kHz之间的语音信号的分析主要应用于语音识别，其用途是确定语音内容或判断说话者的身份；而对于20－20kHz之间的全范围的语音信号分析则可以用来衡量各类音频设备的性能。所谓音频设备就是将实际的声音拾取到将声音播放出来的全部过程中需要用到的各类电子设备，例如话筒、功率放大器、扬声器等，衡量音频设备的主要技术指标有频率响应特性、谐波失真、信噪比、动态范围等。 音频分析原理 音频分析的原理主要涉及数字信号处理的基本理论、音频分析的基本方法以及音频参数测量和分析内容，其中数字信号处理是音频分析的理论基础。 1．音频分析技术基础 傅立叶变换和信号的采样是进行音频分析时用到的最基本的技术。傅立叶变换是进行频谱分析的基础，信号的频谱分析是指按信号的频率结构，求取其分量的幅值、相位等按频率分布规律，建立以频率为横轴的各种“谱”，如幅度谱、相位谱。信号中，周期信号通过傅立叶级数变换后对应离散频谱，而对于非周期信号，可以看作周期T为无穷大的周期信号，当周期趋近无穷大时，则基波谱线及谱线间隔(ω=2π/T)趋近无穷小，从而离散的频谱就变为连续频谱。所以，非周期信号的频谱是连续的。 在以计算机为中心的测试系统中，模拟信号进入数字计算机前先经过A/D变换器，将连续时间信号变为离散时间信号，称为信号的采样。然后再经幅值量化变为离散的数字信号。这样，在频域上将会出现一系列新的问题，频谱会发生变化。由模拟信号变成数字信号后，其傅立叶变换也变成离散傅立叶变换，涉及到采样定理、频率混叠、截断和泄漏、加窗与窗函数等一系列问题。 2．音频分析方法 通常在对某音频设备音频测量分析时，该设备被看成是一个具有输入端口和输出端口的黑箱系统。将某种己知信号输入该系统，然后从输出端获取输出信号进行分析，从而了解该系统的一些特性，这就是音频分析的一般方法。输入音频设备的信号，称作激励信号。激励信号可以是正弦、方波等周期信号，也可以是白噪声、粉红噪声等随机信号，还可以是双音、多音、正弦突发等信号。最常用的检测分析方法有正弦信号检测、脉冲信号检测、最大长度序列信号检测等。 音频参数测量及分析 音频测量一般包括信号电压、频率、信噪比、谐波失真等基本参数。大部分音频参数都可以

信号时频分析

第三章 信号时频分析 信号分析的目的是要寻找一种简单有效的变换方法对该信号进行变换,使该信号所包含的重要特征能够显示出来,从而提取出有用的信号特征。用各种不同的方法对信号进行分析通常需要作各种不同的先验假设，当这种假设成立时,其对应的分析方法可以给出正确的分析结果,显然,对不同的信号必须有不同的假设,采用不同的分析方法。在“信号分析与处理”课程中, 我们对信号只是在时域或频城进行分析和处理, 通常信号用时间作自变量表示, 通过付里叶变换将其分解成不同的频率成分,也就是说信号可以用频率作为自变量来表示。在前面讨论随机信号时,平稳的随机信号用它的二阶统计量进行表示,即在时域用相关函数,频域用功率谱,相关函数与功率谱之间也以付里叶变换作为桥梁。前面的这些讨论是对平稳的或时不变的信号而言的。 本章我们讨论非平稳或时变信号的分析方法----信号的时频表示与分析，它是在时间-频率域而不是单一的时间域或频率域来表示信号。所谓时变就是指信号的统计特性是随时间而变化的。由于平稳信号只是非平稳信号的一种特殊情况,即最简单的非平稳信号，因而信号的时频分析适合于平稳和非平稳、时变和非时变信号。但是,我们讨论的只是线性时频表示,主要包括:短时付里叶变换,Gabor 变换和小波变换的基本概念。 第一节 概论 一. 基本概念 付里叶变换与付里叶反变换建立了信号)(t f 和它的频谱)(ωF 之间的对应关系: ? ∞∞ --==dt e t f f F t j ωωω)()(?)( (3-1。1) ωωπω?∞∞ -= d e f t f t j )(?21)( (3-1。2) 其重要性在于Fourier 变换是域变换，它把时间域与频率域联系起来，在时间域内难以观察的现象和规律，在频率域内往往能十分清楚地显示出来。时间域和频率域构成了一个信号的两种表示方式。。虽然付里叶变换建立了从一个域到另一个域的一种数学表示方法,但是这两个域是不同的,它们并没有构成一个通一的域。信号的时间信息在频域是很难得到的,频谱)(ωF 只是显示任一频率ω包含