1引言时频分析能清楚地揭示信号的时变频谱特性,是对时变、非平稳信号进行分析与处理的有力工具。分离谱处理在信号展开过程中使用频率窗,这种给信号加窗的方法正是时频变换的基本手段,因此可以利用时频分析的思想,通过研究信号在相空间上的特性,了解其时频局部化信息及能量分布,从而为确定信号频带宽度提供依据。本文在时频分析的基础上,提出了确定超声信号的频带范围及频率窗个数的方法。WD具有很高的时间和频率分辨率,同时又有其它一些优良的性质。WD对单个chirp信号其结果是非常理想的,但对于两个信号的和,由于存在交叉项,严重地影响了信号的时频表示。关于交叉项的消除(或减弱)方法,可以先将实信号转变成解析信号,再进行WD分析,可消除这种频谱正负部分之间的交叉干扰项。文章给出了实验加以论证。而随着MATLAB软件尤其是MATLAB的信号处理工具箱Simu-link仿真工具的不断完善,不仅使时频分析设计有了可能,而且还可以使设计达到最优化。2时频分析基础2.1短时傅立叶变换STFT[8]从历史上看,信号的时频分析用的最多的是短时傅立叶变换,这种变换的基本思想是用一个窗函数乘时间信号,该窗函数的时宽足够窄,使取出的信号可以被看成是平稳的,然后进行的傅立叶变换可以反映该时宽中的频谱变化规律,如果让窗函数随时间轴移动,可以得到信号频谱随时间变化的规律。对于时变信号,了解不同时刻附近的频域特征是至关重要的。因此,人们采用时间频率描述时变信号,将一维的时域信号映射到一个二维的时域平面,全面反映观测信号的时频联合特征。短时傅立叶变换反映了这一思想,对于时变信号,采用某一滑动窗函数截取信号,并认为这些信号是准平稳的,然后,再分别对其进行傅立叶变换,构成时变信号的时变谱。短时傅立叶变换是一种常用的时频域分析方法,其基本思想是在傅立叶变换的基础上实现时域的局部化。由于傅立叶变换在时域和频域的对偶关系,所以短时傅立叶变换可以从时域、频域来描述,相应的短时傅立叶变换可以从傅立叶变换以及频域滤波的观点来考虑。短时傅立叶变换的定义(1):STFTx(n,w)=m=-x(m)w(n-w)e-jwm(1)式中:w(n)是一个窗函数,其作用是取出;在x(n)某时刻附近的一小段信号进行傅立叶变换,当n变化时,窗函数随n移动,从而得到信号频谱随时间n变化的规律,此时的傅立叶变换是一个二维域(n,w)的函数。2.2维格纳变换:WD(WignerDistribution)信号f(t)的WD定义为:Wf(t,w)=f(t+2)f*(t-2)e-jwtd(时间域)(2)-WDx(,t)=12m=+X(+2)X*(-2)ejtd(频率域)(3)其中,f(t)是实际信号s(t)的解析信号,积分限从-到+。WVD变换在分析信号时具有很好的能量集中特性,但存在的问题是由于它是一种非线性变换,因此它在分析多分量信号时将产生交叉干扰项(Cross-terms)和人工产物(Artifacts)。WD存在两个主要问题:一是有负值,这就影响了WD作为信号能量密度的物理解释;二是对两个信号的和,其WD存在交叉项,交叉项出现在自主项中间,且呈振荡状态。由于交叉项的存在,势必会影响到时频表示的分辨率。所以人们提出了许多降低干扰的核设计方法和分布。3STFT和WD变换程序设计实例3.1STFT的MATLAB设计设计过程:考虑如下信号:解析信号x(t)=ejkt2,技术指标为:k=6,0T5,信号带宽:fc=kT=30,采样频率fS=4fc,采样点数N=TfS=600,用短时傅立叶变换分析其在时域、频域特性,经过STFT和WD运算后的时频分

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