科恩克萊斯分布

科恩分布（Cohen's class distribution）於1966年由L. Cohen首次提出，且其使用雙線性轉換亦是此種轉換形式中最通用的一種。在幾種常見的時頻分布中，Cohen's class分布是最強大的轉換之一。隨著近幾年來時頻分析發展，套用也越來越多元。Cohen's class分布和短時距傅立葉變換比較起來有較高的清晰度，但也相對的有交叉項(cross-term)的問題，不過可選擇適當的遮罩函式(mask function)來將交叉項的問題降到最低。

基本介紹

• 中文名：科恩克萊斯分布
• 外文名：Cohen's class distribution

簡介

科恩分布（Cohen's class distribution）於1966年由L. Cohen首次提出，且其使用雙線性轉換亦是此種轉換形式中最通用的一種。在幾種常見的時頻分布中，Cohen's class分布是最強大的轉換之一。隨著近幾年來時頻分析發展，套用也越來越多元。Cohen's class分布和短時距傅立葉變換比較起來有較高的清晰度，但也相對的有交叉項(cross-term)的問題，不過可選擇適當的遮罩函式(mask function)來將交叉項的問題降到最低。

數學定義

其中 為模糊函式(Ambiguity Function) ，且 為一遮罩函式，通常是低通函式用來濾除噪聲。

短時距傅立葉變換

短時距傅立葉變換是傅立葉變換的一種變形，用於決定隨時間變化的信號局部部分的正弦頻率和相位。實際上，計算短時傅立葉變換(STFT)的過程是將長時間信號分成數個較短的等長信號，然後再分別計算每個較短段的傅立葉變換。通常拿來描繪頻域與時域上的變化，為時頻分析中其中一個重要的工具。