改进STFT-Wigner算法：抑制交叉项，提升时频分析效果

"采用STFT (2013年): 对于多分量非平稳信号分析，抑制Wigner-Ville分布交叉项" 本文是自然科学领域的学术论文，主要探讨了在多分量非平稳信号分析中如何有效地抑制Wigner-Ville分布（WVD）的交叉项干扰。Wigner-Ville分布是一种常用的时频分析工具，但在处理多分量信号时，由于交叉项的存在，往往导致分析结果的不准确。为了克服这一问题，文中提出了基于短时傅里叶变换（STFT）和Wigner变换的改进算法。 Gabor变换（GWT）是一种能提供良好时频局部化的变换，它在一定程度上减少了交叉项，但当信号成分的频率相互重叠时，GWT的时频分辨率不足，无法提供理想的分析结果。因此，作者提出了结合STFT和Wigner变换的改进算法，旨在保留两者的优势，即增强时频聚集性，同时有效抑制交叉项干扰。 该方法通过巧妙地调整STFT的窗口函数和步长，优化了时间频率分辨率，使得在处理多分量非平稳信号时，能更好地分离不同频率成分，降低交叉项对分析的影响。通过对比仿真信号和实际振动信号的分析，结果显示该改进的STFT-Wigner算法在抑制交叉项的同时，保持了较高的时频聚集性，从而提高了信号分析的准确性和可靠性。 论文进一步讨论了算法的实现细节，包括参数选择和优化策略，并给出了具体的应用实例，证明了新方法的有效性。此外，该研究还受到了国家自然科学基金和中国博士后科学基金的支持，体现了其在理论研究和实际应用中的潜在价值。 关键词涉及STFT-Wigner变换、Gabor变换、Wigner-Ville分布、信号分析、交叉项和振动频率，这些是理解论文核心内容的关键。这篇论文为多分量非平稳信号处理提供了一种新的思路，对于信号处理领域尤其是时频分析的研究具有重要意义。