《时频分析技术》课件.pptVIP

小波分析的概念1小波基函数2小波变换3小波系数小波分析的性质正交性紧支性小波分析的应用图像处理信号去噪数据压缩***********************《时频分析技术》本课程将深入探讨时频分析技术，涵盖时域分析、频域分析以及时频分析的核心概念、方法和应用。我们将学习如何利用这些技术分析非平稳信号，并介绍小波分析等重要算法。课程导言1课程目标掌握时频分析的基本概念、方法和应用。2课程内容时域分析、频域分析、时频分析、小波分析等。3学习方法理论讲解、案例分析、实践操作。时域分析定义直接分析信号随时间的变化。方法波形观察、相关分析等。时域分析的意义直观直接观察信号变化。简单易于理解和实现。时域分析的应用信号处理噪声去除、特征提取。测量幅度、时间等参数测量。典型的时域分析方法1自相关函数描述信号自身相似性。2互相关函数描述两个信号之间的相似性。3均方根值衡量信号能量。频域分析傅里叶变换将信号从时域转换到频域。频谱分析分析信号的频率成分。频域分析的意义1频率信息2信号特性3应用频域分析的应用1音频处理2图像处理3通信系统频域分析的基本方法FFT快速傅里叶变换DFT离散傅里叶变换时频分析的概念小波变换多分辨率分析。短时傅里叶变换局部频谱分析。时频分析的意义非平稳信号分析非平稳信号的时变频率特性。信号特征提取信号的时频特征。时频分析的应用医学信号处理脑电图、心电图分析。地震信号处理地震波分析。时频分析的基本方法1短时傅里叶变换2小波变换3Wigner-Ville分布信号的泊松特征随机性事件发生是随机的。独立性事件之间相互独立。泊松过程的性质平稳性无记忆性叠加性泊松过程的建模参数λ(平均到达率)公式P(n,t)=(λt)^n*e^(-λt)/n!泊松过程的参数估计1最大似然估计2矩估计泊松过程的检验卡方检验Kolmogorov-Smirnov检验泊松过程的应用排队论网络分析马氏过程的概念状态转移从一个状态到另一个状态的概率。马氏过程的性质1马尔可夫性未来状态只依赖于当前状态。2齐次性状态转移概率不随时间变化。马氏过程的建模1状态空间2转移概率矩阵马氏过程的参数估计极大似然估计贝叶斯估计马氏过程的检验拟合优度检验自相关检验马氏过程的应用金融建模生物建模非平稳信号的时频分析STFT短时傅里叶变换Wavelet小波变换时频分析的算法小波变换Wigner-Ville分布小波分析1多分辨率分析2局部化特性********************************