非平稳信号的主要分析方法

Ⅰ 什么叫平衡模拟输入非平衡

平衡输出用的是XLR三脚端子。脚1是接地的，脚2和脚3分别传送正负信号，其中美规为2正3负而欧规是2负3正。由于平衡输出的正负信号是分开传输的而且有接地，因此抗干扰能力很强，多用于专业领域。在HIFI领域则不一定比非平衡输出好。
对不起，我承认复制 不知这有没用

Ⅱ 非平稳信号处理高手进，高分！

1,、非平稳滤波和平稳滤波的根本区别就在于小窗截断时窗函数是否固定，平稳信号滤波可以船用固定的短时傅里叶变换，然而，非平稳信号滤波需要根据不同的情况时刻变化短时窗函数，这样才能最优化滤波。
2、数字信号上的滤波原理是基础，其基本思想是适用于任何情况的滤波的，至于平稳与非平稳滤波的差距，只在于实际的应用，工具在手了，怎么用需要看实际情况了不是，所以，书上提供的是手段，而不是死板的工具。
3、严重的错误可能不会有，但是应该达不到理想的滤波效果，因为非平稳信号的时变性包含了很多方面，采用单一的手段和窗函数，必然会产生一些不可避免的误差，可能出现不完整滤波，严格上不算错误。
4、至于参考书方面，找卡尔曼滤波器方面的书，卡尔曼滤波原理是非常典型的非平稳滤波原理。

Ⅲ 什么是平稳信号和非平稳信号怎么区别

平稳信号和非平稳信号都是随机信号，区别在于特性和定义不同。

随机信号是随机过程，其每个时间点都是一个随机变量。

如同你学概率论提到的 随机变量没有值的说法，它只有观测值，也就是说你对随机变量进行一次测量会得到一组值。

但是仅此而已，你如果想知道随机变量的真正特性，就要对其进行统计观测 比如大量测量，才能对其概率分布进行估计。

平稳与非平稳最直观的理解就是。

平稳信号包含的信息量小，其统计特性随时间不变化，典型代表高斯白噪声和人类口腔中的浊音。

这种信号的特点就是我说的统计特性不变。

而非平稳就不是了 就是统计特性随时间在变，它的信息量是变化的。

Ⅳ 非平稳信号的原理是什么

实际应用中，所遇到的信号大多数是不平稳的，至少在观测的全部时间段内不是平稳的.机械的运行过程属随机过程，在其运行过程的监铡信号中，存在大量突变和时变性特殊随机信号，如齿轮折断、气流冲击、钢丝断裂、启动停车、机床切削颤振等以及机械系统的爬行、死区、间隙非线性动态响应信号具有不连续性和时变性，用传统的信号分析方法进行全局处理仅能得出时域和频域的平均结果，无法有效地反映信号本质的局部特征，对反映这类局部瞬时工况特征信号的分析和处理方法的研究具有重要的现实意义和理论价值，如更清晰的揭示设备运行状态，实现故障特征的精细分析。

Ⅳ *小波分析方法

小波分析方法是近年来发展起来的新的数学方法，小波的概念最早由法国地球物理学家J.Morlet和A.Grossmann在20世纪70年代分析处理地震数据时提出的，广泛应用于信号处理、图像处理、模式识别、地球物理勘探等领域。

长期以来，信号处理中最基本的数学工具是Fourier分析。Fourier分析能有效地分析平稳信号，能通过频谱函数方便地指明平稳信号的主要谐波成分。然而在实际应用中，我们常常需要分析频域特性随时间变化的非平稳信号，如音乐信号、语音信号、地球物理信号等，需要了解某些局部时域信号所对应的频率特性，也需要了解某些频率的信息出现在哪些时间或空间段上。上述情形都提出了关于短时段时域信号所对应的局部频域特性，即时-频局部化的要求。

为了克服Fourier变换在时-频局部化方面的不足，D.Gabor提出了窗口Fourier变换（简记为WFT）方法。WFT在Fourier分析的基础上取得了进步，用WFT分析信号可在时-频窗这个局部范围内观察信号；但是WFT无法使时-频窗形状是自适应变化的，即对低频信号，其窗口形状自动变得扁平，对高频信号，其窗口形状自动变得瘦长。小波变换可以克服WFT的这一缺点。

连续小波变换定义为

地球物理勘探概论

设定

地球物理勘探概论

则称函数系ψ_a，b（t）为小波函数或简称为小波（Wavelet），它是由函数ψ（t）经过不同的时间尺度伸缩和不同的时间平移得到的。式（3-7-30）中的R表示实数域；ψ（t）称为母小波；a是时间轴尺度伸缩参数，大的a值对应于小的尺度，相应的小波ψ_a，b（t）伸展较宽；反之，小的a值对应的小波在时间轴上受到压缩；b是时间平移参数，不同b值的小波沿时间轴移动到不同位置。系数｜a｜ ^－1/2是归一化因子，它的引入是为了使不同尺度的小波保持相等的能量。

一个函数ψ（t）能够作为母小波，必须满足：

地球物理勘探概论

该式的物理意义是：ψ（t）是一个振幅衰减得很快的“波”，“小波”即由此得名。

连续小波变换可以看成是连续变化的一组短时傅里叶变换的汇集，这些短时傅里叶变换对不同的信号频率使用了宽度不同的窗函数。具体来说，即高频用窄时域窗，低频用宽时域窗。小波变换具有的这一宝贵性质称为“变焦距”性质。

小波变换是重磁异常分解的有效工具，利用小波多尺度分析方法，可以将重磁异常分解到不同尺度空间中，不同尺度的重磁异常反映了不同地质体的规模和埋深。作为一种新而有效的位场分离途径，小波多尺度分析方法为重磁资料解释和研究地壳提供了新的思路，在国内外得到了广泛的应用。侯遵泽、杨文采等（1995，1997）对中国大陆布格重力异常进行了小波多尺度分解，得到中国大陆地壳内及上地幔各种尺度成分意义下密度不均匀分布情况。高德章等（2000）采用二维小波多尺度分解技术，对东海及邻区自由空间重力异常进行分解，得到了沉积基底面和莫霍面产生的重力异常，所得到的四阶小波细节与东海陆架沉积盆地及邻区沉积基底面的起伏具有较好的一致性。

小波多尺度分析又称多分辨分析，它把一个信号分解为逼近部分和细节部分，表示为

，A_i是逼近部分，D_j细节部分。图3-7-11为三层多尺度分析结构图，其中，S是信号，A₁、A₂、A₃是逼近部分，D₁、D₂、D₃是细节部分。

图3-7-11 三层多尺度分析结构图

把图3-7-11 多尺度分析方法应用于磁测资料处理，野外观测值ΔT经一阶小波分解，得到局部场ΔT_局1和区域场ΔT_区1，把 ΔT_区1作二阶小波分解得到ΔT_局2和ΔT_区2，再把ΔT_区2作三阶小波分解可得ΔT_局3和ΔT_区3…还可以继续分解。根据异常的特征和地质情况来决定分解到几阶，解释时要赋予小波逼近部分和各阶的细节明确的地质意义。

地球物理勘探概论

把大冶铁矿ΔZ磁异常［图3-7-12（a）］用多尺度分析方法分解为1～5阶细节和5阶逼近，用谱分析方法得出一阶细节场源似深度26m［图（b）］，局部异常反映露天矿及浅表磁性不均匀以及人文活动干扰（如铁矿开采、钻探等钢铁制品干扰）。二阶细节场源似深度144m［图（c）］，三阶细节场源似深度235m［图（d）］，反映地表至约200m深铁矿体的磁异常，异常特征为正负伴生，两侧都有负值，表明铁矿体是下延有限的形体。四阶细节场源似深度488m［图（e）］，图中磁异常正负伴生，正异常幅值大于1000nT，两侧有负异常伴生，表明500m左右深仍有磁性强的铁矿体存在。

图3-7-12 大冶铁矿ΔZ磁异常小波多尺度分解

五阶细节场源似深度912m［图（f）］，西段已经看不出明显局部异常，推测在1000m深以下不太可能有铁矿体存在。东段尖山-犁头山在五阶细节上有400nT局部异常，推测该处深部磁性体埋深1000m左右。从异常特征看，东段尖山-犁头山磁性体要比中西段尖林山、龙洞磁性体深。图中西北角的铁门坎区还存在有强度大于800nT没有闭合的正异常，是深部区域场，还是与局部异常有关，尚不清楚其性质。从异常特征看，它与尖山-犁头山段局部异常特征完全不一样。五阶逼近（图未列出）为西南负、东北正的磁场特征，反映大冶铁矿区西南部为无磁性大理岩，而东北部为具磁性的闪长岩体。

Ⅵ 如何用C++形成一个非平稳信号

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include "math.h"
#include "memory.h"
int main(int argc,char *argv[])
{
FILE *left,*jiaocha;
//left jiaocha两个文件的创建 和 打开
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复制到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 时频分析的主要方法

时频分析
时频分析（jtfa）即时频联合域分析（joint
time-frequency
analysis）的简称，作为分析时变非平稳信号的有力工具，
成为现代信号处理研究的一个热点，它作为一种新兴的信号处理方法，近年来受到越来越多的重视。时频分析方法提供了时间域与
频率域的联合分布信息，清楚地描述了信号频率随时间变化的关系。
时频分析的基本思想是：设计时间和频率的联合函数，用它
同时描述信号在不同时间和频率的能量密度或强度。时间和频率的这种联合函数简称为时频分布。利用时频分布来分析信号，能在
每一时间指示出信号在瞬时频率串附近的能量聚集情况，并且能够进行时频滤波和时变信号综合。
信号时频分析的重要性
（1）时间和频率是描述信号的两个最重要的物理量。
（2）信号的时域和频域之间具有紧密的联系。
时频分析的主要方法
（1）窗口傅立叶变换（gabor变换）；
（2）连续小波变换；

Ⅷ 非平稳信号分析与处理的方法有哪些

1、 时间序列 取自某一个随机过程，如果此随机过程的随机特征不随时间变化，则我们称过程是平稳的；假如该随机过程的随机特征随时间变化，则称过程是非平稳的。
2、 宽平稳时间序列的定义：设时间序列 ，对于任意的 , 和 ，满足： 则称 宽平稳。

Ⅸ 什么是平稳信号和非平稳信号，怎么区别

就好比学习成绩，有人一直考70多分，有人成绩就飘忽不定