1．5．1 平稳信号处理方法
应用于平稳信号处理中的特征提取方法可以粗略地分为两大类：时域分析方法和频域分析方法。时域分析方法常常直接利用时域信号进行分析并给出结果，是最简单而且最直接的方法，特别是当信号中明显含有简谐成分或周期成分时更为有效。时域分析方法主要包括概率分析法、时域同步平均法、相关分析法，提取时域波形的特征量除信号的幅值、周期与频率和相位之外，还包括信号的均值、方差、方根幅值、均方根值（RMS）、峰值、偏斜度、峭度以及波形指标、峰值指标、脉冲指标、裕度指标（各特征量的具体定义式参见附录）。频域分析则以Fourier分析为核心的经典信号处理方法，包括频谱分析、倒频谱分析、包络分析。频谱分析通常能够提供比时域波形更加直观的特征信息，频谱分析的结果还可用于趋势估计；倒频谱分析是将频谱分析的结果再次利用FFT技术转换到一个新的分析域中，倒频谱具有检测和分离频谱中周期性成分的能力，会使原来谱图上成族的边频谱线简化为倒频谱上的单根谱线，从而使频谱中的复杂周期成分变得清晰易辨，以利于特征识别；包络分析是提取载附在高频信号上的低频信号，从时域上看，是为了提取时域波形的包络轨迹。
时域分析方法与频域分析方法虽然在现实应用中发挥了重要的作用，至今仍是必不可少的基本方法，但由于其自身的局限性，从本质上只适用于平稳信号的分析，难以提取信号中反映非平稳性和非高斯性的信息，越来越无法适应现代科技与经济发展提出的要求。为了更有效、更方便地获取信号特征信息，需要从一个更高、更全面的角度去观察信号，研究和发展基于非高斯、非平稳信号分析理论的特征提取方法。
1．5．2 非平稳信号时频分析方法
基于Fourier变换的信号频域表示及其能量的频域分布揭示了信号在频域的特征，为人们提供了一种从频域观察信号的手段，在传统的信号分析与处理的发展史上发挥了极其重要的作用。但由于它使用的是一种全局变换，只是建立了从时域到频域的通道，并没有将时域和频域组合在一起，因而不能同时兼顾信号在吋域和频域的局部化性质，而这种性质恰恰是非平稳信号最根本和最关键的性质。
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