| 主权项 |
基于快速独立分量分析的Wigner‑Ville分布交叉项消除的信号处理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1 对多分量信号<img file="506585dest_path_image001.GIF" wi="21" he="20" />进行预处理；步骤1.1 对多分量信号<img file="551027dest_path_image001.GIF" wi="21" he="20" />进行中心化处理，得到信号<img file="843468dest_path_image002.GIF" wi="98" he="22" />；步骤1.2 分解信号<img file="762882dest_path_image003.GIF" wi="17" he="20" />的协方差矩阵<img file="457169dest_path_image004.GIF" wi="22" he="25" />，<img file="171047dest_path_image005.GIF" wi="132" he="26" />，计算其特征值<img file="278680dest_path_image006.GIF" wi="140" he="29" />，<img file="673889dest_path_image007.GIF" wi="21" he="23" />为酉矩阵,<img file="783534dest_path_image008.GIF" wi="67" he="25" />；求取白化矩阵<img file="871576dest_path_image009.GIF" wi="20" he="23" />,<img file="200926dest_path_image010.GIF" wi="86" he="31" />；将白化矩阵<img file="399827dest_path_image009.GIF" wi="20" he="23" />左乘信号<img file="865443dest_path_image003.GIF" wi="17" he="20" />,完成信号<img file="124386dest_path_image003.GIF" wi="17" he="20" />的白化处理，得到信号<img file="941032dest_path_image011.GIF" wi="58" he="20" />；步骤2 利用快速独立分量分析方法对信号<img file="241826dest_path_image012.GIF" wi="21" he="23" />进行解混处理得到若干独立分量信号<img file="765211dest_path_image013.GIF" wi="41" he="32" />，<img file="257372dest_path_image014.GIF" wi="45" he="32" />，…，<img file="233419dest_path_image015.GIF" wi="45" he="32" />，具体包括：步骤2.1 根据实际情况估计独立分量的个数<img file="836438dest_path_image016.GIF" wi="15" he="17" />，令迭代次数<img file="479909dest_path_image017.GIF" wi="47" he="28" />；步骤2.2 随机选取一个初始向量<img file="877392dest_path_image018.GIF" wi="23" he="26" />，令<img file="184744dest_path_image019.GIF" wi="58" he="26" />；步骤2.3 计算<img file="263559dest_path_image020.GIF" wi="251" he="30" />，函数<img file="823853dest_path_image021.GIF" wi="30" he="22" />是非二次型函数<img file="329921dest_path_image022.GIF" wi="32" he="22" />的一阶导数，<img file="608455dest_path_image023.GIF" wi="33" he="25" />是<img file="490961dest_path_image022.GIF" wi="32" he="22" />的二阶导数；步骤2.4 对<img file="905761dest_path_image024.GIF" wi="22" he="26" />进行正交化处理：<img file="848310dest_path_image025.GIF" wi="160" he="51" />；步骤2.5 对<img file="850026dest_path_image024.GIF" wi="22" he="26" />进行归一化处理：<img file="332960dest_path_image026.GIF" wi="139" he="34" />；步骤2.6 若<img file="805530dest_path_image024.GIF" wi="22" he="26" />不收敛，返回步骤2.3；步骤2.7 令<img file="715717dest_path_image027.GIF" wi="82" he="29" />，如果<img file="640947dest_path_image028.GIF" wi="54" he="27" />，返回步骤2.2；步骤2.8 重复步骤2.3‑2.7依次得到归一正交化的向量<img file="927572dest_path_image029.GIF" wi="19" he="19" />其中i=1，2，...，n，获得解混矩阵<img file="254648dest_path_image030.GIF" wi="144" he="29" />，由此可得<img file="99851dest_path_image031.GIF" wi="73" he="23" />，<img file="574695dest_path_image032.GIF" wi="34" he="26" />，<img file="337115dest_path_image033.GIF" wi="41" he="29" />，…，<img file="581014dest_path_image034.GIF" wi="40" he="29" />即为解混后得到的独立分量信号；步骤3 对各独立分量信号<img file="36266dest_path_image032.GIF" wi="34" he="26" />，<img file="998406dest_path_image033.GIF" wi="41" he="29" />，…，<img file="564517dest_path_image034.GIF" wi="40" he="29" />分别进行Wigner‑Ville分析，得到对应的时频分布<img file="164387dest_path_image035.GIF" wi="49" he="25" />，<img file="790541dest_path_image036.GIF" wi="52" he="25" />，…，<img file="239977dest_path_image037.GIF" wi="52" he="25" />，然后在此基础上对其进行线性叠加重构多分量信号<img file="406516dest_path_image001.GIF" wi="21" he="20" />不含交叉项的总体Winger‑Ville分布<img file="562691dest_path_image038.GIF" wi="50" he="24" />。 |
