非平穩信號的主要分析方法

Ⅰ 什麼叫平衡模擬輸入非平衡

平衡輸出用的是XLR三腳端子。腳1是接地的，腳2和腳3分別傳送正負信號，其中美規為2正3負而歐規是2負3正。由於平衡輸出的正負信號是分開傳輸的而且有接地，因此抗干擾能力很強，多用於專業領域。在HIFI領域則不一定比非平衡輸出好。
對不起，我承認復制 不知這有沒用

Ⅱ 非平穩信號處理高手進，高分！

1,、非平穩濾波和平穩濾波的根本區別就在於小窗截斷時窗函數是否固定，平穩信號濾波可以船用固定的短時傅里葉變換，然而，非平穩信號濾波需要根據不同的情況時刻變化短時窗函數，這樣才能最優化濾波。
2、數字信號上的濾波原理是基礎，其基本思想是適用於任何情況的濾波的，至於平穩與非平穩濾波的差距，只在於實際的應用，工具在手了，怎麼用需要看實際情況了不是，所以，書上提供的是手段，而不是死板的工具。
3、嚴重的錯誤可能不會有，但是應該達不到理想的濾波效果，因為非平穩信號的時變性包含了很多方面，採用單一的手段和窗函數，必然會產生一些不可避免的誤差，可能出現不完整濾波，嚴格上不算錯誤。
4、至於參考書方面，找卡爾曼濾波器方面的書，卡爾曼濾波原理是非常典型的非平穩濾波原理。

Ⅲ 什麼是平穩信號和非平穩信號怎麼區別

平穩信號和非平穩信號都是隨機信號，區別在於特性和定義不同。

隨機信號是隨機過程，其每個時間點都是一個隨機變數。

如同你學概率論提到的 隨機變數沒有值的說法，它只有觀測值，也就是說你對隨機變數進行一次測量會得到一組值。

但是僅此而已，你如果想知道隨機變數的真正特性，就要對其進行統計觀測 比如大量測量，才能對其概率分布進行估計。

平穩與非平穩最直觀的理解就是。

平穩信號包含的信息量小，其統計特性隨時間不變化，典型代表高斯白雜訊和人類口腔中的濁音。

這種信號的特點就是我說的統計特性不變。

而非平穩就不是了 就是統計特性隨時間在變，它的信息量是變化的。

Ⅳ 非平穩信號的原理是什麼

實際應用中，所遇到的信號大多數是不平穩的，至少在觀測的全部時間段內不是平穩的.機械的運行過程屬隨機過程，在其運行過程的監鍘信號中，存在大量突變和時變性特殊隨機信號，如齒輪折斷、氣流沖擊、鋼絲斷裂、啟動停車、機床切削顫振等以及機械繫統的爬行、死區、間隙非線性動態響應信號具有不連續性和時變性，用傳統的信號分析方法進行全局處理僅能得出時域和頻域的平均結果，無法有效地反映信號本質的局部特徵，對反映這類局部瞬時工況特徵信號的分析和處理方法的研究具有重要的現實意義和理論價值，如更清晰的揭示設備運行狀態，實現故障特徵的精細分析。

Ⅳ *小波分析方法

小波分析方法是近年來發展起來的新的數學方法，小波的概念最早由法國地球物理學家J.Morlet和A.Grossmann在20世紀70年代分析處理地震數據時提出的，廣泛應用於信號處理、圖像處理、模式識別、地球物理勘探等領域。

長期以來，信號處理中最基本的數學工具是Fourier分析。Fourier分析能有效地分析平穩信號，能通過頻譜函數方便地指明平穩信號的主要諧波成分。然而在實際應用中，我們常常需要分析頻域特性隨時間變化的非平穩信號，如音樂信號、語音信號、地球物理信號等，需要了解某些局部時域信號所對應的頻率特性，也需要了解某些頻率的信息出現在哪些時間或空間段上。上述情形都提出了關於短時段時域信號所對應的局部頻域特性，即時-頻局部化的要求。

為了克服Fourier變換在時-頻局部化方面的不足，D.Gabor提出了窗口Fourier變換（簡記為WFT）方法。WFT在Fourier分析的基礎上取得了進步，用WFT分析信號可在時-頻窗這個局部范圍內觀察信號；但是WFT無法使時-頻窗形狀是自適應變化的，即對低頻信號，其窗口形狀自動變得扁平，對高頻信號，其窗口形狀自動變得瘦長。小波變換可以克服WFT的這一缺點。

連續小波變換定義為

地球物理勘探概論

設定

地球物理勘探概論

則稱函數系ψ_a，b（t）為小波函數或簡稱為小波（Wavelet），它是由函數ψ（t）經過不同的時間尺度伸縮和不同的時間平移得到的。式（3-7-30）中的R表示實數域；ψ（t）稱為母小波；a是時間軸尺度伸縮參數，大的a值對應於小的尺度，相應的小波ψ_a，b（t）伸展較寬；反之，小的a值對應的小波在時間軸上受到壓縮；b是時間平移參數，不同b值的小波沿時間軸移動到不同位置。系數｜a｜ ^－1/2是歸一化因子，它的引入是為了使不同尺度的小波保持相等的能量。

一個函數ψ（t）能夠作為母小波，必須滿足：

地球物理勘探概論

該式的物理意義是：ψ（t）是一個振幅衰減得很快的「波」，「小波」即由此得名。

連續小波變換可以看成是連續變化的一組短時傅里葉變換的匯集，這些短時傅里葉變換對不同的信號頻率使用了寬度不同的窗函數。具體來說，即高頻用窄時域窗，低頻用寬時域窗。小波變換具有的這一寶貴性質稱為「變焦距」性質。

小波變換是重磁異常分解的有效工具，利用小波多尺度分析方法，可以將重磁異常分解到不同尺度空間中，不同尺度的重磁異常反映了不同地質體的規模和埋深。作為一種新而有效的位場分離途徑，小波多尺度分析方法為重磁資料解釋和研究地殼提供了新的思路，在國內外得到了廣泛的應用。侯遵澤、楊文采等（1995，1997）對中國大陸布格重力異常進行了小波多尺度分解，得到中國大陸地殼內及上地幔各種尺度成分意義下密度不均勻分布情況。高德章等（2000）採用二維小波多尺度分解技術，對東海及鄰區自由空間重力異常進行分解，得到了沉積基底面和莫霍面產生的重力異常，所得到的四階小波細節與東海陸架沉積盆地及鄰區沉積基底面的起伏具有較好的一致性。

小波多尺度分析又稱多分辨分析，它把一個信號分解為逼近部分和細節部分，表示為

，A_i是逼近部分，D_j細節部分。圖3-7-11為三層多尺度分析結構圖，其中，S是信號，A₁、A₂、A₃是逼近部分，D₁、D₂、D₃是細節部分。

圖3-7-11 三層多尺度分析結構圖

把圖3-7-11 多尺度分析方法應用於磁測資料處理，野外觀測值ΔT經一階小波分解，得到局部場ΔT_局1和區域場ΔT_區1，把 ΔT_區1作二階小波分解得到ΔT_局2和ΔT_區2，再把ΔT_區2作三階小波分解可得ΔT_局3和ΔT_區3…還可以繼續分解。根據異常的特徵和地質情況來決定分解到幾階，解釋時要賦予小波逼近部分和各階的細節明確的地質意義。

地球物理勘探概論

把大冶鐵礦ΔZ磁異常［圖3-7-12（a）］用多尺度分析方法分解為1～5階細節和5階逼近，用譜分析方法得出一階細節場源似深度26m［圖（b）］，局部異常反映露天礦及淺表磁性不均勻以及人文活動干擾（如鐵礦開采、鑽探等鋼鐵製品干擾）。二階細節場源似深度144m［圖（c）］，三階細節場源似深度235m［圖（d）］，反映地表至約200m深鐵礦體的磁異常，異常特徵為正負伴生，兩側都有負值，表明鐵礦體是下延有限的形體。四階細節場源似深度488m［圖（e）］，圖中磁異常正負伴生，正異常幅值大於1000nT，兩側有負異常伴生，表明500m左右深仍有磁性強的鐵礦體存在。

圖3-7-12 大冶鐵礦ΔZ磁異常小波多尺度分解

五階細節場源似深度912m［圖（f）］，西段已經看不出明顯局部異常，推測在1000m深以下不太可能有鐵礦體存在。東段尖山-犁頭山在五階細節上有400nT局部異常，推測該處深部磁性體埋深1000m左右。從異常特徵看，東段尖山-犁頭山磁性體要比中西段尖林山、龍洞磁性體深。圖中西北角的鐵門坎區還存在有強度大於800nT沒有閉合的正異常，是深部區域場，還是與局部異常有關，尚不清楚其性質。從異常特徵看，它與尖山-犁頭山段局部異常特徵完全不一樣。五階逼近（圖未列出）為西南負、東北正的磁場特徵，反映大冶鐵礦區西南部為無磁性大理岩，而東北部為具磁性的閃長岩體。

Ⅵ 如何用C++形成一個非平穩信號

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include "math.h"
#include "memory.h"
int main(int argc,char *argv[])
{
FILE *left,*jiaocha;
//left jiaocha兩個文件的創建 和 打開
if(argc!=3)
{printf("you forgot to enter a filename\n");

}
if((left=fopen(argv[1],"r"))==NULL)
{
printf("can't open left.yuv\n");

}
}

if((jiaocha=fopen(argv[2],"w"))==NULL)
{
printf("can't open jiaocha.yuv\n");

}
//把left復制到jiaocha中
int i;
for(i=0;i<100;i++)
{
fseek(left,i*640*480*3/2,SEEK_SET);
fseek(jiaocha,i*640*480*3/2,SEEK_SET);
memcpy(jiaocha,left,640*480*3/2);
}
fclose(left);
fclose(right);
fclose(jiaocha);
return 0;
}

Ⅶ 時頻分析的主要方法

時頻分析
時頻分析（jtfa）即時頻聯合域分析（joint
time-frequency
analysis）的簡稱，作為分析時變非平穩信號的有力工具，
成為現代信號處理研究的一個熱點，它作為一種新興的信號處理方法，近年來受到越來越多的重視。時頻分析方法提供了時間域與
頻率域的聯合分布信息，清楚地描述了信號頻率隨時間變化的關系。
時頻分析的基本思想是：設計時間和頻率的聯合函數，用它
同時描述信號在不同時間和頻率的能量密度或強度。時間和頻率的這種聯合函數簡稱為時頻分布。利用時頻分布來分析信號，能在
每一時間指示出信號在瞬時頻率串附近的能量聚集情況，並且能夠進行時頻濾波和時變信號綜合。
信號時頻分析的重要性
（1）時間和頻率是描述信號的兩個最重要的物理量。
（2）信號的時域和頻域之間具有緊密的聯系。
時頻分析的主要方法
（1）窗口傅立葉變換（gabor變換）；
（2）連續小波變換；

Ⅷ 非平穩信號分析與處理的方法有哪些

1、 時間序列 取自某一個隨機過程，如果此隨機過程的隨機特徵不隨時間變化，則我們稱過程是平穩的；假如該隨機過程的隨機特徵隨時間變化，則稱過程是非平穩的。
2、 寬平穩時間序列的定義：設時間序列 ，對於任意的 , 和 ，滿足： 則稱 寬平穩。

Ⅸ 什麼是平穩信號和非平穩信號，怎麼區別

就好比學習成績，有人一直考70多分，有人成績就飄忽不定