谱图РWVDРPWVDР指数分布Р 从以上结果中可以看出:PWVD 和指数分布效果较好,这是因为 PWVD是在 WVD 基础上加窗平滑,指数分布核函数实现低通滤波。Gabor 变换与谱图的结果也还可以。WVD 由于卷积所使用数据点数严重不同导致结果不理想,同时WVD 变换存在负频率成分。Р二:复正弦信号Р Р时间中心TMР256.5000Р时间宽度TР523.9423Р频率中心FMР0.1250Р频率宽度BР1.5280e-014Р时间-频率图РGaborР谱图РWVDРPWVDР指数分布Р从上图可以看书几种计算方法都取得了较好的结果,其中 WVD 依然存在未平滑带来的影响,Gabor 变换有最好的边缘性质。Р?三:令x(t)是由三个不同频率的复正弦信号首位相连而形成的,即Р Р时间中心TMР256.5000Р时间宽度TР523.9423Р频率中心FMР0.1640Р频率宽度BР0.2271Р时间-频率图РGaborР谱图РWVDРPWVDР指数分布Р可以看出:由于信号有多种频率成份,WVD 与 PWVD 中有交叉项的影响,而指数分布的核函数具有低通性质,对减小交叉项的影响起到了很大帮助。对于 Gabor 和谱图而言,根据定义其交叉项大小与信号之间在时频图中的距离有关,距离大则不显著。Р四:Р时间中心TMР257.0000Р时间宽度TР523.9742Р频率中心FMР-1.4302e-031Р频率宽度BР0.2216Р时间-频率图РGaborР谱图РWVDРPWVDР指数分布Р此例中, PWVD 和 WVD交叉项的影响较大,WVD 影响最为严重,Gabor变换表现很理想。Р五:为一高斯信号,取参数使时域扩展 6,最大幅值为5Р时间中心TMР256.0000Р时间宽度TР 6.0000Р频率中心FMР-7.9960e-019Р频率宽度BР0.1667Р时间-频率图РGabor
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