基于LMD-Teager变换的功率谱估计

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局域均值分解(LMD)方法是一种新的自适应信号处理方法,Teager能量算子是求解信号瞬时能量的非线性操作算法,能有效提取信号的瞬时能量。结合这两种方法的优点,提出一种基于LMD-Teager变换的功率谱估计方法,给出了算法原理和步骤,讨论了功率谱估计的物理意义,并在与快速傅里叶变换(FFT)方法、小波变换对比的基础上,用短数据序列和非平稳信号进行了仿真验证。结果表明:该方法突破了FFT方法中对所分析的信号必须平稳的要求,更适合于非平稳信号的处理;且对数据长度的要求较傅里叶方法低,而其分析精度和分辨率优于传统的傅氏方法和小波变换。 Local Mean Decomposition (LMD) is a new adaptive signal processing method. Teager energy operator is a nonlinear operation algorithm for solving instantaneous energy of signal, which can effectively extract the instantaneous energy of signal. Combining the advantages of these two methods, a power spectrum estimation method based on the LMD-Teager transform is proposed. The principle and steps of the algorithm are given. The physical meaning of the power spectrum estimation is discussed. Method and wavelet transform, the simulation results are verified by using short data sequences and non-stationary signals. The results show that this method breaks through the requirement of the FFT method that the signal to be analyzed must be stable, and is more suitable for the processing of non-stationary signals. The data length requirement is lower than that of the Fourier method, and its analysis accuracy and resolution are excellent In the traditional Fourier method and wavelet transform.
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