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{{cleanup-jargon|time=2015-01-21T07:54:11+00:00}} 在時間與頻率的分析領域中,有不少的訊號的單純使用頻域或時域表示,而是同時使用時域與頻域來表示。 有幾種方法或轉換被-{}-里昂·柯恩統整組織被稱為"時頻分析",<ref>[[Leon Cohen|L. Cohen]], "Generalized phase-space distribution functions," ''Jour. Math. Phys.'', vol.7, pp. 781–786, 1966.</ref><ref>L. Cohen, "Quantization Problem and Variational Principle in the Phase Space Formulation of Quantum Mechanics," ''Jour. Math. Phys.'', vol.7, pp. 1863–1866, 1976.</ref><ref>A. J. E. M. Janssen, "On the locus and spread of pseudo-density functions in the time frequency plane," ''Philips Journal of Research'', vol. 37, pp. 79–110, 1982.</ref>最常被使用的方法稱為「二次」或「雙線性時頻分析」,而此類方法中,最被廣泛使用的方法中以韋格納分布為其中之一,其他的時頻分布則被稱為[[維格納分佈]]的摺積版。另一個被廣泛使用的方法為[[頻譜圖]],為「[[短時距傅立葉轉換]]」的平方,頻譜圖有著平方必為正的優點,容易由圖理解,但有著不可逆的缺點,如短時距傅立葉轉換不可逆計算,無法從頻譜圖找回原信號。而驗證這些理論與定義驗證可以參考「二次式時頻分布理論」。<ref>B. Boashash, “Theory of Quadratic TFDs”, Chapter 3, pp. 59–82, in B. Boashash, editor, Time-Frequency Signal Analysis & Processing: A Comprehensive Reference, Elsevier, Oxford, 2003; ISBN 0-08-044335-4.</ref> 本文主題雖是訊號處理領域,但是藉由量子力學的相空間來推導某些分布從A分布轉換至B分布的過程。一個信號在相同的狀況下,給與不同的時頻分布表示方式,透過簡單的平滑器或濾波器,計算出其他分布。 ==一般化== 如果我們用變數''ω''=2''πf'',然後,借用量子力學領域中使用的符號,就可以顯示該時間-頻率表示,如維格納分佈函數和其它雙線性時間-頻率分佈,可表示為 :<math>C(t,\omega) = \dfrac{1}{4\pi^2}\iiint s^*\left(u-\dfrac{1}{2}\tau\right)s\left(u+\dfrac{1}{2}\tau\right)\phi(\theta,\tau)e^{-j\theta t-j\tau\omega+j\theta u}\, du\,d\tau\,d\theta ,</math> (1) <math>\phi(\theta,\tau)</math>為一定義其分布及特性之二維函數。 維格納分布的核為一。但在一般型式裡任何分布的核為一沒有任何的意義,在其他狀況下維格納分布的核應為其他結果。 ==特徵方程式== 特徵方程式為雙傅立葉轉換,從方程式(1)可以得到 : <math>C(t,\omega) = \dfrac{1}{4\pi^2}\iint M(\theta,\tau)e^{-j\theta t-j\tau\omega}\, d\theta\,d\tau</math> (2) : <math>\begin{alignat}{2} M(\theta,\tau) & = \phi(\theta,\tau)\int s^*\left(u-\dfrac{1}{2}\tau\right)s\left(u+\dfrac{1}{2}\tau\right)e^{j\theta u}\,du \\ & = \phi(\theta,\tau)A(\theta,\tau) \\ \end{alignat}</math> (3) <math>A(\theta,\tau)</math> 為對稱模糊函數,特徵方程式也可易被稱為廣義模糊函式。 ==分布之間轉換關係== 假設有兩個分布 <math>C_1</math> and <math>C_2</math>,個別對應核為 <math>\phi_1</math> and <math>\phi_2</math>,特徵方程式為 : <math>M_1(\phi,\tau) = \phi_1(\theta,\tau)\int s^*\left(u-\dfrac{1}{2}\tau\right)s\left(u+\dfrac{1}{2}\tau\right)e^{j\theta u}\, du</math> (4) : <math>M_2(\phi,\tau) = \phi_2(\theta,\tau)\int s^*\left(u-\dfrac{1}{2}\tau\right)s\left(u+\dfrac{1}{2}\tau\right)e^{j\theta u}\, du</math> (5) 方程式(4)、(5)相除得 : <math>M_1(\phi,\tau) = \dfrac{\phi_1(\theta,\tau)}{\phi_2(\theta,\tau)}M_2(\phi,\tau)</math> (6) 方程式(6)相當重要,其結果使其連接特徵方程式在有線區域內之核不為零。 欲獲得兩分布之間的關係,需使用雙傅立葉轉換並使用方程式(2) : <math>C_1(t,\omega) = \dfrac{1}{4\pi^2}\iint \dfrac{\phi_1(\theta,\tau)}{\phi_2(\theta,\tau)}M_2(\theta,\tau)e^{-j\theta t-j\tau\omega}\, d\theta\,d\tau</math> (7) 用<math>C_2</math>來表示<math>M_2</math> : <math>C_1(t,\omega) = \dfrac{1}{4\pi^2}\iiiint \dfrac{\phi_1(\theta,\tau)}{\phi_2(\theta,\tau)}C_2(t,\omega^')e^{j\theta(t^'-t)+j\tau(\omega^'-\omega)}\, d\theta\,d\tau\,dt^'\,d\omega^'</math> (8) 可改寫成 : <math>C_1(t,\omega) = \iint g_{12}(t^'-t,\omega'-\omega)C_2(t,\omega')\,dt^'\,d\omega'</math> (9) 其中, : <math>g_{12}(t,\omega) = \dfrac{1}{4\pi^2}\iint \dfrac{\phi_1(\theta,\tau)}{\phi_2(\theta,\tau)}e^{j\theta t+j\tau\omega}\, d\theta\, d\tau</math> (10) ==頻譜與其他雙線性相互關係== 我們專注於其中一個從任意代表性的頻譜轉換的情況,在方程式(9)中,<math>C_1</math>為頻譜圖而<math>C_2</math> 為任意數,為了簡化符號使用以下表示,<math>\phi_{SP} = \phi_1</math>, <math>\phi = \phi_2</math>, <math>g_{SP} = g_{12}</math>,可被表示為 : <math>C_{SP}(t,\omega) = \iint g_{SP}(t^'-t,\omega^'-\omega)C(t,\omega^')\,dt^'\,d\omega^'</math> (11) 頻譜圖的核為 : <math>\begin{alignat}{3} g_{SP}(t,\omega) & = \dfrac{1}{4\pi^2}\iint \dfrac{A_h(-\theta,\tau)}{\phi(\theta,\tau)}e^{j\theta t+j\tau\omega}\, d\theta\,d\tau \\ & = \dfrac{1}{4\pi^2}\iiint \dfrac{1}{\phi(\theta,\tau)}h^*(u-\dfrac{1}{2}\tau)h(u+\dfrac{1}{2}\tau)e^{j\theta t+j\tau\omega-j\theta u}\, du\,d\tau\,d\theta \\ & = \dfrac{1}{4\pi^2}\iiint h^*(u-\dfrac{1}{2}\tau)h(u+\dfrac{1}{2}\tau)\dfrac{\phi(\theta,\tau)}{\phi(\theta,\tau)\phi(-\theta,\tau)}e^{-j\theta t+j\tau\omega+j\theta u}\, du\,d\tau\,d\theta \\ \end{alignat}</math> (12) 令<math>\phi(-\theta,\tau)\phi(\theta,\tau) = 1</math>, <math>g_{SP}(t,\omega)</math>為窗函數,然而在<math>-\omega</math>狀況下得 : <math>g_{SP}(t,\omega) = C_h(t,-\omega)</math> (13) 使其核滿足 <math>\phi(-\theta,\tau)\phi(\theta,\tau) = 1</math> : <math>C_{SP}(t,\omega) = \iint C_s(t^',\omega^')C_h(t^'-t,\omega^'-\omega)\,dt^'\,d\omega^'</math> (14) 其核亦滿足<math>\phi(-\theta,\tau)\phi(\theta,\tau) = 1</math> 其證明可見Janssen[4]. 當<math>\phi(-\theta,\tau)\phi(\theta,\tau)</math>不等於1時, : <math>C_{SP}(t,\omega) = \iiiint G(t^{''},\omega^{''})C_s(t^',\omega^')C_h(t^{''}+t^'-t,-\omega^{''}+\omega-\omega^')\,dt^'\,dt^{''}\,d\omega^\,d\omega^{''}</math> (15) : <math>G(t,\omega) = \dfrac{1}{4\pi^2}\iint \dfrac{e^{-j\theta t-j\tau\omega}}{\phi(\theta,\tau)\phi(-\theta,\tau)}\, d\theta\,d\tau</math> (16) ==參考資料== {{reflist}} [[Category:時頻分析]]
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