导读:本文包含了高斯窗论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:实值离散Gabor变换,时频分辨率,进化谱
高斯窗论文文献综述
李锐,陶亮[1]（2013）在《基于多高斯窗的实值离散Gabor变换》一文中研究指出传统的单窗复值离散Gabor变换具有固定的时频分辨率,由于受窗函数时宽-带宽之间的制约关系,即不确定性原理限制,其时间分辨率和频率分辨率是矛盾的关系。为了改善传统离散Gabor变换时频分辨率并加快其变换速度,提出了一种基于多高斯窗的实值离散Gabor变换,实验结果表明能有效改善联合时频域内的聚集性,从而提供了一种快捷地计算非平稳信号进化谱方法。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2013年05期）
陈淑红,袁晓峰,李智,王学文[2]（2012）在《周期信号高精度测量中高斯窗的优化配置研究》一文中研究指出周期信号的高精度测量中,附加高斯窗能够有效地改善由于采样周期与信号周期不同步而造成的幅值测量精度降低问题.如何利用已获取的被测信号的相关信息进行参数设定尚无严格的理论依据,因而通常采用缺省配置.这在一定程度上限制了高斯窗最佳效能的发挥.本文从高斯窗的逼近入手,提出了一种既能降低远程频谱泄漏又能避免频谱混迭的参数设置方法,并进行了仿真实验.实验结果表明,该参数设置方法能有效地提高周期信号的幅值测量精度.(本文来源于《测试技术学报》期刊2012年06期）
李锐[3]（2012）在《基于多高斯窗的实值离散Gabor变换与展开》一文中研究指出Gabor变换是一种重要的时频变换理论,在数字信号和数字图像中有广泛的应用。近几十年围绕Gabor变换的研究课题主要有对偶窗的求解方法,Gabor变换的计算问题,时频分辨率问题。本文主要围绕基于多斯窗的离散Gabor变换进行了研究。论文首先回顾信号时频分析的一般理论以及发展历程,然后重点介绍了Gabor变换的发展状况和最近研究成果。近十几年来国内外学者提出了很多计算Gabor系数的方法,但是这些计算方法都是基于复数运算的,计算复杂性很高,而近年来实值离散Gabor变换理论降低了Gabor变换计算的复杂性；其快速算法的提出也提高了离散Gabor变换实时应用性。然而,在对Gabor展开与变换及应用深入研究中,我们发现上述研究的Gabor展开与变换使用的都是固定的单窗(单个分析窗或综合窗),根据Heisenberg不确定性原理,单窗Gabor展开与与变换有一突出缺点：其时频局域性(或时频分辨精度)受到很大限制。由于窗函数是固定的,时频谱的时间分辨精度与频率分辨精度也是固定的,并且不可能同时都好,二者是矛盾的。时域较窄高斯窗对应的时间分辨精度较好但频率分辨精度较差；反之,时域较宽高斯窗对应的时间分辨精度较差但时间分辨精度较好。对包含具有不同时间和频率局域性分量(即具有持续时间不同和频带范围不同的分量)的信号,其单窗Gabor变换对应的时频谱就无法对信号所有分量进行有效地表示。论文研究了基于多高斯窗实值离散Gabor变换上,Gabor基函数由不同带宽的高斯窗调制组成,可有效提高的时频分辨率,有为进化谱的计算提供一种新的方法,因此能很好的处理随机非平稳信号。基于多高斯窗离散Gabor变换也为进化谱的计算提供一种新的方法可更有效地分析和处理非平稳信号。(本文来源于《安徽大学》期刊2012-04-01）
金阳[4]（2011）在《加高斯窗的STFT对内燃机振声信号的适用性相关研究》一文中研究指出在内燃机振声信号的时-频分析技术中,复Morlet小波基的连续小波变换(CWT),也称为解析小波变换(AWT),使用得最为广泛。近来,也出现了S变换(ST)的应用。而短时傅里叶变换(STFT)这一最早出现的时-频分析技术因其固定分辨率的特性常被认为对内燃机振声信号是无效的。围绕加高斯窗的短时傅里叶变换(STFT)对内燃机信号的适用性这一中心问题进行了如下研究工作：研究了数字信号处理中高斯窗的时-频集聚性问题,给出了保证其具有较佳的时-频集聚性的条件,并提出了用连续时间域中的窗宽而非高斯窗的点数作为输入来生成高斯窗的思想。从仿真试验中总结出了加高斯窗的STFT的时-频分辨率经验限值,对正确解释STFT、AWT或ST谱,以及根据信号的先验信息选择窗宽具有指导作用。从理论上推导了加高斯窗的STFT、解析小波变换(AWT)、S变换(ST)叁者之间的解析关系。将它们应用于仿真信号与实测的稳态的内燃机信号表明：加高斯窗的STFT的时-频分辨率经验限值也可用来正确解释AWT与ST谱；此外,STFT的等分辨率特性对于稳态下内燃机的振声信号而言未必是不利的,适当窗宽的STFT有可能获得信号的一个在时间分辨率与频率分辨率之间有较好平衡的时-频表示。基于Gabor系数谱与加高斯窗的STFT之间的关系以及加高斯窗的STFT线性谱分离阶次分量的能力,对现有的Gabor阶次跟踪(GOT)流程进行了改进,提高了流程的自动化程度,避免了流程中参数选择上的盲目性并确保重构的阶次波形的精度。(本文来源于《浙江大学》期刊2011-05-01）
周云松[5]（2005）在《基于LFM信号检测的高斯窗短时傅里叶变换的窗参数选择》一文中研究指出研究了高斯窗短时傅里叶变换对线性调频信号检测的窗口参数的选择。通过推导给出了对特定线性调频信号的最佳高斯窗窗口参数的选择公式及分辨不同的线性调频信号的参数选择原则,还证明了由高斯窗谱图的Radon变换可以获得线性调频信号的精确参数估计。仿真结果证明了所用公式和方法的正确性。(本文来源于《重庆邮电学院学报(自然科学版)》期刊2005年05期）
高斯窗论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
周期信号的高精度测量中,附加高斯窗能够有效地改善由于采样周期与信号周期不同步而造成的幅值测量精度降低问题.如何利用已获取的被测信号的相关信息进行参数设定尚无严格的理论依据,因而通常采用缺省配置.这在一定程度上限制了高斯窗最佳效能的发挥.本文从高斯窗的逼近入手,提出了一种既能降低远程频谱泄漏又能避免频谱混迭的参数设置方法,并进行了仿真实验.实验结果表明,该参数设置方法能有效地提高周期信号的幅值测量精度.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
高斯窗论文参考文献
[1].李锐,陶亮.基于多高斯窗的实值离散Gabor变换[J].计算机工程与应用.2013
[2].陈淑红,袁晓峰,李智,王学文.周期信号高精度测量中高斯窗的优化配置研究[J].测试技术学报.2012
[3].李锐.基于多高斯窗的实值离散Gabor变换与展开[D].安徽大学.2012
[4].金阳.加高斯窗的STFT对内燃机振声信号的适用性相关研究[D].浙江大学.2011
[5].周云松.基于LFM信号检测的高斯窗短时傅里叶变换的窗参数选择[J].重庆邮电学院学报(自然科学版).2005
标签：实值离散Gabor变换; 时频分辨率; 进化谱;