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基于时频空间奇异值分解的多分量线性调频信号分离与增强 被引量:1

Multi-component Chirp Signal Separating and Enhancing Based on SVD of Time-Frequency Space
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摘要 针对加性色噪声背景下的多分量线性调频信号的分离和增强问题,提出了一种新的基于时频空间奇异值分解的算法,该方法对加性噪声有较好的抑制能力。同时,对于线性调频信号的最佳分数阶傅里叶变换域估计问题提出了在低信噪比下更为有效的基于信号四阶分数阶傅里叶变换中心矩的方法。仿真实验证明了本文方法的有效性。 A new method is presented based on singular value decomposition (SVD) of timefrequency space of the observed data to separate and enhance multi-component chirp signal imbedded in additive colored noise. Firstly, a fourth-order center moment of fraction Fourier transform (Fourth-FRFT) is defined to estimate the best FRFT domain of chirp signal when the signal noise ratio is lower. Then, the fourth-FRFT and SVD are used to separate and enhance contaminated chirp signal. Simulation results show that the method is effective .
作者 汪飞 曹凡
出处 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2009年第6期767-771,共5页 Journal of Data Acquisition and Processing
基金 国家自然科学基金(60572069)资助项目 博士点专项基金(20050183073)资助项目 南京航空航天大学科研创新基金(1004906363)资助项目
关键词 线性调频 分数阶傅里叶变换 奇异值分解 chirp signal fraction Fourier transform singular value decomposition
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参考文献8

二级参考文献23

共引文献16

同被引文献3

引证文献1

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