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    基于時(shí)變AR模型的瞬時(shí)頻率測量

    2012-10-25 12:38:24李世平周秋平
    中國測試 2012年2期
    關(guān)鍵詞:階數(shù)時(shí)頻時(shí)變

    周 云,李世平,羅 鵬,周秋平

    (1.第二炮兵工程學(xué)院,陜西 西安 710025;2.重慶城市職業(yè)學(xué)院,重慶 402160)

    0 引 言

    人們?yōu)榱朔奖惴治?,將信號簡化為只有一個(gè)恒定頻率的平穩(wěn)信號,然而在實(shí)際生活中遇到的大多數(shù)信號都是頻率隨時(shí)間變化的非平穩(wěn)信號,因此瞬時(shí)頻率的概念就顯得尤為重要。

    瞬時(shí)頻率的定義最早是由Car son和Fry在研究調(diào)頻信號時(shí)分別提出的,在Gabor提出了解析信號的概念之后,Ville將二者結(jié)合起來,提出了現(xiàn)在普遍接受的實(shí)信號的瞬時(shí)頻率的定義,即:實(shí)信號的瞬時(shí)頻率就是該信號所對應(yīng)的解析信號的相位關(guān)于時(shí)間的導(dǎo)數(shù)[1]。該定義只對單分量信號有意義,針對單分量信號求解瞬時(shí)頻率目前有多種方法:相位法、譜峰檢測法[1]、過零點(diǎn)法、求根估計(jì)算法[2]以及Teager能量算子法[3]等。按照上述定義,文獻(xiàn)[4]指出,要使多分量信號的瞬時(shí)頻率有意義,對信號的要求十分苛刻,只有將多分量信號分解為單分量信號后瞬時(shí)頻率才有意義。因此,基于HHT、局部均值等方法求解瞬時(shí)頻率的最終落腳點(diǎn)都在求解單分量信號的瞬時(shí)頻率。該文的研究對象就是非平穩(wěn)的單分量信號。

    1 Hilbert變換求瞬時(shí)頻率

    Hilbert變換求解瞬時(shí)頻率是相位法求解瞬時(shí)頻率的一種方法[5]。實(shí)信號經(jīng)過Hilbert變換后變換為解析信號,解析信號是一種復(fù)信號,將解析信號的虛部除以實(shí)部就得到信號的相位,將信號的相位對時(shí)間求導(dǎo)即可得到解析信號的瞬時(shí)頻率。解析信號的瞬時(shí)頻率即是信號的瞬時(shí)頻率[1]。

    對某一實(shí)信號s(t)經(jīng)Hilbert變換得到解析信號為

    其中:A(t)=[s(t)2+H(s(t))2]1/2

    瞬時(shí)頻率為

    通過Hilbert變換求解瞬時(shí)頻率產(chǎn)生誤差的主要原因在于Hilbert變換是通過傅里葉變換得到,在傅里葉變換過程中會產(chǎn)生頻譜泄漏和柵欄效應(yīng)從而使信號失真。并且只有幅值A(chǔ)(t)和相位φ(t)在頻域完全分開而沒有重疊時(shí)將信號變換為解析信號才能表達(dá)信號的真實(shí)物理意義,從而用式(3)準(zhǔn)確求出瞬時(shí)頻率。

    2 W-V分布

    W-V分布是譜峰檢測法中的一種。1932年,Wigner提出了Wigner分布,最初應(yīng)用于量子力學(xué)研究。1948年,Ville將其引入信號分析領(lǐng)域。1980年,Claasen和Mecklenbraker聯(lián)合發(fā)表的論文詳細(xì)闡述了Wigner-Ville分布的概念、定義、性質(zhì)以及數(shù)值計(jì)算等問題。

    Wigner-Ville分布的定義為

    Wigner-Ville分布精確地定位了信號s(t)的瞬時(shí)頻率:

    Wigner-Ville分布滿足許多優(yōu)良的時(shí)頻分布數(shù)學(xué)特性,如邊緣特性,實(shí)值性,時(shí)、頻移不變性,一致性等。但Wigner-Ville分布的不足在于不能保證非負(fù)性,尤其是對多分量信號會產(chǎn)生嚴(yán)重的交叉項(xiàng)干擾,使得2個(gè)單分量信號在時(shí)頻平面上相距很遠(yuǎn)。不包含交叉干擾且具有Wigner-Ville分布聚集性的時(shí)頻分布是不存在的,如何降低交叉項(xiàng)干擾產(chǎn)生的誤差進(jìn)而提高Wigner-Ville分布估計(jì)瞬時(shí)頻率的準(zhǔn)確度是研究的熱點(diǎn)問題,可以通過對時(shí)間和頻率分別加窗的方法來減少交叉干擾[1,6]。同時(shí),為了消除更多的噪聲干擾,可對檢測信號進(jìn)行多次峰值檢測,即對第1次得到的估計(jì)信號進(jìn)行重構(gòu),然后對重構(gòu)后的信號重復(fù)進(jìn)行峰值檢測。經(jīng)仿真驗(yàn)證可知,此迭代方法能夠提高瞬時(shí)頻率的估計(jì)準(zhǔn)確度[7]。

    3 時(shí)變AR模型求解瞬時(shí)頻率

    大量仿真實(shí)驗(yàn)證明,AR模型對平穩(wěn)信號的測頻準(zhǔn)確度高于Hilbert變換和W-V變換??梢栽O(shè)想:將AR模型用于非平穩(wěn)信號瞬時(shí)頻率的測量能否有較高的測頻準(zhǔn)確度?但AR模型不能處理非平穩(wěn)信號,而其改進(jìn)算法時(shí)變AR模型卻能求解非平穩(wěn)信號的瞬時(shí)頻率。

    時(shí)變AR模型求解瞬時(shí)頻率的一種方法是通過求根估計(jì)算法求解瞬時(shí)頻率。首先,通過時(shí)變AR模型求解信號的參數(shù)模型;其次,求解參數(shù)模型的根;最后,尋找與單位圓最近的根,求解這個(gè)根的頻率值。距離單位圓最近根的頻率值即是此時(shí)刻的頻率。通過時(shí)變AR模型求解瞬時(shí)頻率的另一方法是求出功率譜峰值所對應(yīng)的頻率和時(shí)間t,這樣即可得到信號的頻率-時(shí)間變化圖。本文采用前一種方法。

    3.1 時(shí)變AR模型建模

    設(shè)一非平穩(wěn)過程的觀測值 s(t),t=1,2,…,N 滿足時(shí)變AR模型的條件,則:

    式中:p——模型階數(shù);

    ai(t)——t時(shí)刻模型參數(shù);

    ν(t)——服從N(0,1)且與s(t-i)相互獨(dú)立的高斯白噪聲殘差序列。

    Grenier提出的時(shí)間基擴(kuò)展方法是對ai(t)參數(shù)辨識最為常用的方法,在式(6)的基礎(chǔ)上進(jìn)一步假設(shè)ai(t)可分為時(shí)間基函數(shù)的線性組合:

    式中:gj(t)——基函數(shù),可以為多項(xiàng)式基、切比雪夫基、傅里葉基、離散余弦基函數(shù)[8-10]。

    這樣就可以將時(shí)變的模型轉(zhuǎn)化為時(shí)不變模型。

    3.2 時(shí)變AR模型求解

    利用前后向無約束最小二乘法[2,8,11],前向預(yù)測值為

    將式(6)與式(8)相減得前向預(yù)測誤差為

    從而,前向預(yù)測誤差能量為

    僅當(dāng)p+1≤t≤N時(shí),式(10)才包括所有時(shí)變AR(p)模型參數(shù)。相應(yīng)地,后向預(yù)測誤差為

    后向預(yù)測誤差能量為

    僅當(dāng) 1≤t≤N-p時(shí),式(12)才包括所有時(shí)變AR(p)模型參數(shù)??偟念A(yù)測誤差能量為

    將式(7)、式(9)~式(12)帶入式(13)并求解方程組即可求出參數(shù),具體求解方程組過程可參見文獻(xiàn)[12]。

    3.3 時(shí)變AR模型定階

    前面所述的時(shí)變AR模型求解是建立在階數(shù)p已知的情況下。然而,實(shí)際問題中,階數(shù)p往往是未知的或者根本就不存在確定的階數(shù)p,所以要考慮階數(shù)p的確定。

    目前,確定AR模型階數(shù)p的方法包括AIC準(zhǔn)則、貝葉斯方法、最大似然估計(jì)方法等[2,8]。

    3.4 由時(shí)變AR模型求解瞬時(shí)頻率

    求解多項(xiàng)式

    式中:z=ejw,得到根為 z1,z2,…,zp。

    由fi(t)=angle(zi(t))·Fs/(2π)即可得到瞬時(shí)頻率,其中 zi為 z1,z2,…,zp中距離單位圓最近的值,F(xiàn)s為采樣頻率。

    4 計(jì)算機(jī)仿真例

    設(shè)信號s(t)由2個(gè)分段線性調(diào)頻信號組成

    則理論上它的瞬時(shí)頻率f(t)為

    圖1為信號的理想瞬時(shí)頻率,在0<t<0.256s時(shí)信號的頻率單調(diào)遞增,在0.256s<t<0.512s時(shí)信號單調(diào)遞減,在0.256s處的頻率為299.8Hz。圖2為使用Hilbert變換求解并歸一化后的信號瞬時(shí)頻率,從圖2可以看出在信號兩端及轉(zhuǎn)折點(diǎn)處都出現(xiàn)了較大的失真,而在中間部分也有震蕩情況發(fā)生,這與Hilbert變換本身存在的邊界效應(yīng)有關(guān)。圖3為使用W-V分布求解并歸一化后的信號瞬時(shí)頻率,從圖中可以得知可以基本分離出信號瞬時(shí)頻率的變化趨勢,具有較好的時(shí)頻聚集度,但存在較嚴(yán)重的交叉項(xiàng)干擾。文獻(xiàn)[6]證明了不含交叉項(xiàng)干擾且具有W-V分布聚集性的時(shí)頻分布是不存在的,并且不含交叉項(xiàng)干擾而聚集性充分接近W-V分布聚集性的時(shí)頻分布一般也不存在。圖4為使用時(shí)變AR模型求解的信號瞬時(shí)頻率,采樣頻率Fs=1kHz,模型階數(shù)p=4,采用gj(t)=tj的基時(shí)間函數(shù)進(jìn)行分析。從圖4中可以看出,除了在0.256s附近出現(xiàn)了一定偏差外,其他地方效果都不錯(cuò),與圖2和圖3相比則有較大的改善。

    圖1 信號理想頻率

    圖2 Hilbert變換求解瞬時(shí)頻率

    圖3 W-V分布求解瞬時(shí)頻率

    圖4 時(shí)變AR模型求解瞬時(shí)頻率

    5 結(jié)束語

    本文分析了瞬時(shí)頻率測量的重要意義、發(fā)展現(xiàn)狀和目前主要研究方法,通過Hilbert變換、W-V分布和時(shí)變AR模型3種方法實(shí)現(xiàn)瞬時(shí)頻率的測量,并比較了3種方法的測量準(zhǔn)確度和優(yōu)缺點(diǎn)。

    通過理論推導(dǎo)和實(shí)驗(yàn)仿真可以得出:對于單分量信號,時(shí)變AR模型測量瞬時(shí)頻率具有最高的準(zhǔn)確度;Hilbert變換具有最明確的物理意義,是最直觀、最易讓人理解的求解瞬時(shí)頻率方法,但在兩端存在較大的誤差;W-V分布具有最高的時(shí)頻聚集度,但是存在不可避免的交叉相干擾。時(shí)變AR模型測量瞬時(shí)頻率具有的優(yōu)勢將吸引更多的學(xué)者進(jìn)行研究,并解決其存在的階數(shù)難以確定等問題,在以后的應(yīng)用中有較好的發(fā)展前景。

    [1]張賢達(dá),保錚.非平穩(wěn)信號分析與處理[M].北京:國防工業(yè)出版社,1998.

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