【摘 要】
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信号处理是在事件变化过程中抽取特征信号，经去干扰、分析、综合、变换和运算等处理，从而得到反映事件变化本质或处理者感兴趣的信息的过程。在实际应用中，几乎所有的信号都是非
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信号处理是在事件变化过程中抽取特征信号，经去干扰、分析、综合、变换和运算等处理，从而得到反映事件变化本质或处理者感兴趣的信息的过程。在实际应用中，几乎所有的信号都是非平稳信号，这类信号是一种非线性、非稳定信号，广泛存在于海洋、气象、地震、生物医学工程、桥梁监测、机械工程等实际过程中。对这类信号进行准确地分析和处理，无疑是信号处理成功与否的关键所在。而从非平稳信号中有效地检测出有用信号，不仅与信号的形式和干扰的性质有关，也与所选择的信号处理方法有关。对于非平稳信号，寻找最佳的处理方法来对其进行有效地分析一直是信号检测及分析处理研究领域的主要难题之一。
传统的信号分析方法从单一的时域或频域对信号进行描述，然而对于非平稳信号，其参数随时间在不断变化。因此，单一的时域或频域的分析法不能对其进行有效的处理。目前分析非平稳信号主要采用的是小波变换以及新发展起来的经验模态分解时频分析方法，但是二者的性能如何、适用范围和场合、各自的优劣等问题都缺乏系统的比较。
本文通过模拟的非平稳信号，运用经验模态分解和小波变换来分析非平稳信号，分析估计了两种方法下分解的各个分量的频率特性以及时频分布特性，比较了两种方法对非平稳信号分析的性能特点。可以看出经验模态分解之后的信号得到的Hilbert谱比小波变换分解的频谱图分辨率要高，并且不用选择复杂的小波基，具有自适应的特性，而小波变换的去噪能力比经验模态分解方法要强。这些结果为非平稳信号分析中对小波变换和经验模态分解的选择提供了具有一定科学性、实用性和客观性的参考依据，从而在分析非平稳信号时能选择不仅较为有效而且方便实用的时频谱特征分析方法，快速有效的分离噪声和信号的时频谱区域，提高参数提取的准确性和时效性的目的。
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