专利名称：基于数字下变频—希尔伯特黄变换的瞬时频率测量方法
技术领域：
本发明涉及一种无线电技术领域的方法，具体涉及一种基于数字下变频-希尔伯 特黄变换的瞬时频率测量方法。
背景技术：
非平稳信号的分析越来越受到人们的重视，对于非平稳信号，为了能反映出频谱 随时间变化的规律，人们提出了时频联合分析法，即将一维时间信号以二维时间一频率密 度函数形式表示出来，旨在揭示信号中包含多少频率分量，以及每一分量是如何随时间变 化的。时频分析的方法有很多，如短时傅立叶变换(STFT)、魏格纳一威利分布(WVD)、小 波变换(WT)，希尔伯特-黄变化等，尽管这些方法对非平稳信号的分析都做出了很大的贡 献，然而它们也存在着一些不足，这几种时频分析方法的不足具体表现为短时傅里叶变换 (STFT)存在着时间分辨率跟频率分辨率这一矛盾，在提高频率分辨率的同时，要以降低时 间分辨率为代价。魏格纳-威利分布(WVD)的分析方法会出现交叉项的干扰。小波变换 (WT)分析方法对信号分析目的性不强，需要耗费大量的时间。希尔伯特-黄变换对于两个 叠加的信号，分辨率不高，容易产生模态混淆现象。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中的不足和缺陷，提出一种基于数字下变频-希尔伯特黄变换的瞬时频率测量方法。具有抗噪声，容易通过软，硬件实现等性能。本发明时通过以下技术方案实现的，本发明对非平稳信号进行分析，在时频域内得出信号的瞬时频率。具体步骤如下1)对原始信号进行数字下变频，将感兴趣的信号变频至低频。2)将变频后的信号进行黄变换，得到各个单一频率分量。3)对各个单一频率分量的信号做希尔伯特变换，求得到变频后信号的瞬时频率。4)最后根据变频后信号的瞬时频率恢复出原始信号的瞬时频率。所述步骤1)，具体实现如下数字下变频所实现的功能包括三方面①控制振荡器(NCO)，产生本振信号。②数字混频，将待处理的数字中频信号与NCO产生的正交本振信号通过数字混频 器相乘，将感兴趣的信号下变频至低频；③低通滤波，滤除带外信号，提取有用信号，其结构如
图1所示。若假设经带通采 样后的数字中频信号为x(n) = A(n)sin[ωnn+θ (n)](1)NCO产生的震荡信号为cos (ω0n)经过数字混频后得到的信号为U (n) =s (n) X cos (ω 0n) = A (n) sin [ω nn+ θ (n) ] X cos (ω 0n)
= l/2A(n) X {[sin(con+co0)n+θ (η) ]+ [sin (ωη-ω 0) η+ θ (η)]} (2)经过低通滤波器后得到的信号为s (η) = A' (η) X [Sin(COn-Co0)n+θ (η)](3)从以上的分析可以看出数字下变频能把频率为ωη搬移到ωη-ω(1。所述步骤2)，具体实现如下黄变换方法能把非平稳、非线性信号分解成一组稳态和线性的序列集，即本征模 式函数(IMF)。且每一阶的IMF应满足两个条件1)数据的极值点和过零点交替出现，且数 目相等或最多相差一个任何点上，2)在任何点上，有局部最大值和局部最小值定义的包络 的均值必须是零。下面以时间序列X(t)介绍黄变换的一般过程。首先，找出X(t)所有极大和极小值点，并用三次样条函数对极大值点和极小值 点分别进行拟合得到x(t)的上下包络线；然后将原始数据序列减去上下包络线的均值 ml (t)，就可以得到一个去掉低频的新数据序列:hl(t) 二父⑴-！^⑴，通常！^⑴不满足 IMF的条件，还需对hi (t)重复上述处理过程。经过k次筛分后将产生第1个IMF分量 Cl (t)，即 hlk (t) = hi (k-1) (t) -mlk (t)，Cl (t) = hlk (t)。第1个IMF分量代表原始数据序列中最高频的成分。将原始数据序列X(t)减去 第1个分量Cl (t)。可以得到一个去掉高频组分的剩余数据序列rl(t)。对rl(t)行上述 筛分处理可以得到第2个IMF分量C2(t)。如此重复直到最后一个剩余数据序列m(t)不 可再被分解或达到预定数量的IMF分量为止。此时，m(t)代表原始数据序列的均值或趋势 rl (t) -C2 (t) = r2 (t)，· · ·，rn-1 (t) -Cn (t) = rn (t).最后，原始的数据序列即可由这些分量以及一个均值或趋势项表示
权利要求
基于数字下变频 希尔伯特黄变换的瞬时频率测量方法，其特征是是先通过一个控制振荡器(NCO)，产生本振信号数字，将待处理的数字中频信号与NCO产生的本振信号通过数字混频器相乘，然后通过低通滤波，把混频后的高频分量滤出掉，剩下低频分量。然后用黄变换对滤波后的信号进行处理，黄变换方法能把非平稳、非线性信号分解成一组稳态和线性的序列集，即本征模式函数(IMF)。各个(IMF)信号都是单频信号，再通过希尔伯特变换对各个单一频率的信号进行频率测量，由希而伯特变换得出的振幅和频率都是时间的函数，把振幅显示在频率一时间平面上，就可以得到希尔伯特谱H(w，t)，即可以得出信号的瞬时频率，IMF分量的瞬时频率可以表示为ωj(t)＝dθj(t)/dt。最后在ωj(t)的基础上加上NCO产生的本振信号的频率ω0(t)，即得到原始频率信号的希尔伯特谱。最后恢复出原始信号的瞬时频率。
2.根据权利要求1所述的利用数字下变频算法，可以将感兴趣的信号下变频至低频； 然后通过低通滤波，滤除带外信号，提取有用的低频信号。这对下一步的黄变换准备了很好的条件，可以提高黄变换算法的频率分辨率，比传统 的直接进行黄变换得到的希尔伯特谱的频率分辨率更高。
3.根据权利要求1所述的黄变换算法，通过黄变换方法能把非平稳、非线性信号分解 成一组稳态和线性的序列集，即本征模式函数(IMF)。且每一阶的IMF应满足两个条件1) 数据的极值点和过零点交替出现，且数目相等或最多相差一个任何点上，2)在任何点上，有 局部最大值和局部最小值定义的包络的均值必须是零。
4.根据权利要求1所述的希尔伯特变换算法，能够对黄变换分解后得到对各个单频信 号进行处理，得到信号的瞬时频率，即希尔伯特谱。
5.根据权利要求1所述的基于数字下变频_希尔伯特黄变换算法，该算法基于数字下 变频，把频率段从中频段搬移到低频段，得到了更适合于黄算法分解的信号，这使得该算法 具有更高的频率分辨率。
6.根据权利要求1所述的基于数字下变频_希尔伯特黄变换算法，该算法在实时性方 面更是优于小波变换等算法，能够很好的满足瞬时频率测量实时性的要求。
全文摘要
一种基于数字下变频-希尔伯特黄变换的瞬时频率测量方法，用于无线电技术领域，方法如下1)对原始信号进行数字下变频，将感兴趣的信号变频至零中频。2)将变频后的信号进行黄变换，得到各个单一频率分量。3)对各个单一频率分量的信号做希尔伯特变换，求得到变频后信号的瞬时频率。4)最后根据变频后信号的瞬时频率恢复出原始信号的瞬时频率。本发明既能体现出传统希尔伯特-黄(HHT)变换能够进行非线性、非平稳信号的线性化和平稳化处理的优点，又能很好的解决了传统HHT变换的频率混叠现象，体现出了具有较高的频率分辨率。本发明已经在我们设计的硬件系统中得到了验证，算法能有效的对频率进行实时估计。
文档编号G01R23/165GK101988935SQ200910219539
公开日2011年3月23日 申请日期2009年12月18日 优先权日2009年12月18日
发明者周增建, 孟繁杰, 宣宗强, 王召利, 王海, 范文晶 申请人:西安电子科技大学