胡广书《现代信号处理教程》第二章.ppt

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第2章短时傅立叶变换与Gabor变换,2.1连续信号的短时傅立叶变换2.2短时傅立叶反变换2.3离散信号的短时傅立叶变换2.4Gabor变换的基本概念2.5临界抽样时连续信号展开系数的计算2.6过抽样情况下连续信号展开系数的计算,21连续信号的短时傅立叶变换（ShortTimeFourierTransform，STFT）,其STFT定义为:

式中,窗函数应取对称函数。

概念：

的频谱的形状取决于，接近于有限支撑的。

而频率中心由来决定，这样，利用STFT可实现对时频定位的功能。

由于是窗函数，因此它在时域应是有限支撑的;同理，在时域也是有限支撑的;由于在频域是线谱，所以STFT的基函数,由于,所以：

STFT的频域表达式,有了时频定位功能，下面再关心其时频分辨率。

时频分辨率,时间中心由的中心位置所决定，即,频率中心由G（v）的中心决定，即,时宽：

带宽：

时间中心在处频率中心在处分辨“细胞”为,STFT的基函数,该例说明，STFT的时间分辨率由窗函数的宽度而决定。

令，可以求出其,例1,若，则，这时，STFT减为简单的FT，这将给不出任何的时间定位信息。

其实，由于为无限宽的矩形窗，故等于没有对信号作截短。

例3,令，则,例4,可准确地实现时域定位，但无法实现频域定位。

例5,设由两个时频“原子”构成,一个时间中心在处，时宽是32，另一个时间中心在处时宽也是32，调制信号的归一化频率都是0.25。

选择为Hanning窗,窗函数的宽度为13,窗函数的宽度为55,谱图是恒正的，且是实的。

概念：

“谱图（spectrogram）”,由于,所以,谱图是信号能量的分布。

若，则,若，则,STFT和谱图的性质,2.2短时傅立叶反变换,短时傅里叶反变换有不同的表示形式：

取反变换,STFT的二维反变换来表示：

用的对偶函数来表示,2.3离散信号的短时傅立叶变换,DTFT,DFT,2.4Gabor变换的基本概念,早在1946年，Gabor就提出：

可用时频平面上离散栅格上的点来表示一个连续的一维信号：

：

栅格的时间长度：

栅格的频率长度,Gabor展开系数；,母函数,展开的基函数,移位调制,1.如何选择a和b？

2.如何选择母函数3.如何求Cm,n?

4.是否任一能量有限信号都可作Gabor分解？

？

问题？

5.时频平面离散栅格上的任一个二维函数是否都唯一地对应一个一维的信号？

如果，即栅格过稀，我们将缺乏足够的信息来恢复原信号；如果过小，必然会出现信息的冗余。

类似于对一维抽样时抽样频率过大的情况。

：

临界抽样（CriticalSampling）：

欠抽样（Undersampling）：

过抽样（Oversampling）,欠抽样将引起信息的丢失，因此很少被研究；,Gabor最早提出：

使用高斯窗取临界抽样,但是，由于展开系数计算的困难，Gabor展开长期没有被重视；从1946年1980年，人们也不断地提出一些计算的方法，但都不理想。

直到Bastians于1980年提出了用“对偶”函数计算Gabor系数的方法，这一问题才初步的被解决。

当时，考虑的是的临界情况,2.5临界抽样情况下连续信号Gabor展开系数的计算,如何计算,？

假定内积结果就是,目标：

找到的关系：

满足该条件的被认为是完备的，从而可实现对的准确重建。

求解Gabor系数的方法：

（1）选择一个母函数；

（2）求其对偶函数，使之满足双正交关系；（3）做内积，从而得到。

可以证明，若矩形窗函数的宽度等于Gabor展开中移位的步长，那么该矩形窗的移位之间是正交的，其对偶函数仍是同样的矩形窗。

对高斯窗,可以看出，在临界抽样的情况下，尽管是高斯的，但却是非高斯的，而且完全不具备能量集中的性能。

可以设想，用这样的对偶函数来重建原信号，重建结果将是不稳定的。

Gabor展开和STFT的关系,即：

Gabor系数是在离散栅格上求出的STFT,2.6过抽样情况下连续信号Gabor展开系数的计算,临界抽样，线性独立，对偶函数存在，且唯一。

有好的时频定位，却不一定；,过抽样，存在表示的冗余，但可求出，它可形成一个标架。

将标架理论推广到二维：

若构成标架，则,成立,过抽样情况下Gabor展开系数的计算:

选定一个窗函数；选定时频平面上的步长和，要求,即取为大于1的整数；计算的Zak变换；计算的Zak变换；计算,可得,做Zak反变换,计算展开系数,注意：

还要包括信号的离散化,1Gabor系数的快速计算，这包括连续Gabor展开，离散Gabor展开等；,2Gabor标架理论,3Gabor展开的应用,Gabor展开的研究大致可归纳为如下三个方面,Chirp信号的Gabor变换，q=4,