平稳信号和非平稳信号是信号处理中的两个重要概念，它们在特性、分析和应用方面存在显著的差异。平稳信号，顾名思义，指的是信号的特性随时间保持不变或仅呈现出规则的、可预测的变化。这种信号的主要特点是其统计特性，如均值、方差和相关函数等，不随时间的推移而发生变化。平稳信号在分析和处理时相对简...
自然界和实际应用中存在大量非平稳信号，如地震波和导波信号、生物电信号、机械振动信号、雷达波信号和语...
与任意平移后t=t1+τ−t2+τ的联合分布相等，那么它是平稳信号，又称严平稳信号。
体现了信号统计特性的不可预测性。在观测波形上，非平稳信号的稳态波可能不是直流，且随机波动不可预测。常见的非平稳信号包括各种雷达和语音信号，语音信号在短时段内可能表现为平稳，但整体来看仍是非平稳。
平稳信号和非平稳信号都是随机信号，区别在于特性和定义不同。随机信号是随机过程，其每个时间点都是一个随机变量。如同你学概率论提到的 随机变量没有值的说法，它只有观测值，也就是说你对随机变量进行一次测量会得到一组值。但是仅此而已，你如果想知道随机变量的真正特性，就要对其进行统计观测 比如...
非平稳信号中的“新息”是指当前信号值与预测信号值的差异，预测信号基于过去信号的统计特性，但非平稳性意味着这些预测无法完全准确。简单来说，如果你观察到一个像 f(t)=t 的确定信号叠加白噪声，这就是非平稳的一个实例。在非平稳信号中，稳态波不再是简单的直流，而且随机波动不可预测。例如，...
就好比学习成绩，有人一直考70多分，有人成绩就飘忽不定
《基于分数阶傅里叶变换的非平稳信号分析和处理》是依托北京理工大学，由张峰担任项目负责人的青年科学基金项目。项目摘要 本项目研究基于分数阶傅里叶变换的非平稳信号分析和处理。研究内容包括：基于分数阶傅里叶变换的非平稳信号变化特征分析；基于分数阶傅里叶变换的非平稳信号时频匹配滤波；分数阶傅里叶域二维...