Преобразование Вигнера — Вилла (англ. Wigner — Ville transform) — один из эффективных методов спектрально-временного анализа нестационарных сигналов[1][2][3][4]. Встречаются другие названия: преобразование Вигнера — Вилля, распределение Вигнера — Вилла (англ. Wigner — Ville distribution), распределение Вигнера — Вилля, функция Вигнера.
Вычисление
правитьРаспределение может принимать только действительные значения (включая отрицательные).
Несмотря на высокое разрешение как по частоте, так и по времени, распределение может порождать побочные частотные компоненты[3][4], затрудняющие анализ сигнала. Это связано с нелинейностью преобразования.
Существует несколько методов, позволяющих уменьшить интенсивность побочных компонент, используя определённые процедуры усреднения. Один из них − использование окна h(t) во временной области. В результате получается так называемое псевдопреобразование Вигнера[2][3][4]:
Если окно прямоугольное:
то при псевдопреобразование Вигнера переходит в обычное преобразование Вигнера — Вилла. При уменьшении t0 интенсивность побочных спектральных компонент снижается, плата за это — ухудшение частотного разрешения.
При анализе оцифрованного сигнала псевдопреобразование Вигнера удобнее вычислять с помощью быстрого преобразования Фурье (БПФ) в скользящем окне[3]. Для этого перед вычислением процедуры БПФ выборку из сигнала s[n], выделенную скользящим окном размером Nwin отсчетов, преобразуют по следующему алгоритму:
если размер окна нечётный, то
для четного размера окна
чтобы результат процедуры БПФ получился действительным, необходимо перед её вычислением выполнить циклическую перестановку полученного сигнала s1[n] влево на (Nwin−1)/2 (если Nwin — нечётное) или на Nwin/2-1 (если Nwin — четное).
При построении вычисленного спектрально-временного распределения все значения на шкале частот следует разделить на 2
Пример использования
правитьДля иллюстрации метода пригодна бесплатная компьютерная программа PSE Lab[5].
Результат построения спектрально-временного распределения для сигнала, смоделированного на компьютере:
состоящего из двух ЧМ компонент, мгновенная цифровая частота одной из них меняется по синусоидальному закону в диапазоне от 0 до 0,1, а другой — от 0 до 0,2, приведены на рисунках.
На рис. 1 представлено спектрально-временное распределение энергии, полученное с помощью псевдопреобразования Вигнера c размером окна Nwin=500 отсчетов. По оси абсцисс отложено время (увеличивается слева-направо), по оси ординат — цифровая частота. Более темные участки распределения соответствуют большей интенсивности.
Для сравнения, на рис. 2 представлена Фурье-спектрограмма, вычисленная с таким же размером окна.
Качественно можно видеть, что спектрально-временное распределение Вигнера — Вилла (рис. 1) имеет более высокое частотно-временное разрешение, по сравнению со спектрограммой (рис. 2).
При увеличении размера окна количество и интенсивность побочных частотных компонент в распределении Вигнера — Вилла увеличиваются, что может осложнить анализ основных частотных компонент (рис. 3).
Примечания
править- ↑ Коэн, 1989.
- ↑ 1 2 Лазоренко, 2008.
- ↑ 1 2 3 4 Лупов, 2011.
- ↑ 1 2 3 Диссертация, 2012.
- ↑ PSELab.
Литература
править- Коэн Л. Время — частотные распределения: Обзор // ТИИЭР. — 1989. — Т. 77, № 10. — С. 72-120.
- Лазоренко О. В. Сверхширокополосные сигналы и физические процессы. 2. Методы анализа и применение // Радиофизика и радиоастрономия. — 2008. — Т. 13, № 4. — С. 270-322.
- Лупов С. Ю., Кривошеев В. И. Модификация преобразования Вигнера — Виля для анализа интерферометрических данных газодинамических процессов // Вестник ННГУ. — 2011. — № 5(3). — С. 95-103.
- Лупов С. Ю. Частотно — временной анализ интерферометрических данных о газодинамических процессах: Диссертация на соискание учёной степени кандидата физико — математических наук (01.04.03 — Радиофизика). — Н. Новгород, 2012. — 147 с.
Ссылки
править- PSE Lab . — бесплатный программный продукт позволяет вычислить спектрально-временное распределение нестационарных сигналов различными методами (преобразование Вигнера — Вилла и др.). Позволяет оценить спектральную плотность мощности отрезка сигнала различными методами (периодограмма, метод Прони, MUSIC и др.). Дата обращения: 29 августа 2013. Архивировано 16 сентября 2013 года..
- Некоторые оконные функции и их параметры.