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基于经验模态分解的Wigner-Ville分布交叉项抑制方法

         

摘要

针对Wigner-Ville分布(Wigner-Ville distribution,简称WVD)在多分量信号时频表示中固有的交叉项问题,提出了一种结合经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)的WVD交叉项抑制新方法.对待分析信号进行经验模态分解,得到一系列本征模态函数分量,为了进一步保证本征模态函数分量之间的正交性,对本征模态分量进行独立分量分析(independent component analysis,简称ICA ),根据WVD定义,正交信号之和的WVD等于正交信号WVD的和,通过分别求分解分量WVD并求和的方式,得到最终的WVD时频表示,可以有效抑制多分量信号WVD的交叉项,并保持WVD的时频聚集性.

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