《局域波分析理论及工程应用》:
2.2.1局域波分解
为了使用瞬时频率的概念,必须把一个信号数据序列分解成基本内蕴模式函数分量。局域波分解的结果是,对于一个复杂的信号(或数据),在一个时刻会有多于一个的瞬时频率。下面介绍局域波分解原理的筛选算法。
不同于先前的大多数方法,局域波方法是基于对信号的直接观察得来的。分解所用的基是基于数据本身的,也是从数据中得来的。这种方法的关键是在信号的时间幅度特性上识别它的振荡模式,然后以此为依据分解数据。正如Drazin所说的,数据分析的第一步就是用眼观察数据,通过这些观察,可以从两方面直接地识别出信号的不同特性:
(1)通过连续交替的局部最大值与最小值之间的时间间隔。
(2)通过连续的过零点之间的时间间隔。
这些交错的极值点与过零点给出了复杂的信号数据序列:一个波动骑在另一个波动之上,而它们又可能骑在其他的波动之上。这些起伏波动中的每一个分量都定义了数据的一个特定尺度特征。可用连续极值点之间的时间间隔作为一个局部振荡模式的时间尺度,因为它不但给出了局部振荡模式的更好解析度,而且可用于单一符号的信号数据,不管该信号数据是正值或是负值,或没有过零点。
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