功率谱排序：概念验证
信号处理
2019-05-28 v1
摘要
目的：为刻画信号频谱的不规则性，谱熵是一种被广泛采用的度量。然而，该度量在预定义网格上各频率分量功率估计的任意置换下保持不变。这抹去了频谱固有的序结构，而该结构也是信号不规则性的重要方面。为解耦序结构并从原始数字信号中提取有意义的信息，需要新颖的分析方法。方法：提出一种通过对均匀间隔信号频率网格上的功率估计进行排序来刻画序结构的新方法。以启发式方式定义了两个将信号的实值与向量值功率谱估计映射为标量的描述子。根据定义，所提描述子能够区分具有 identical 谱熵的信号。主要结果：所提描述子在多种问题中展现出潜力。在不同病理/生理状态的脑信号与表面肌电信号中观察到显著差异（p<0.001）。伴随信号底层过程改变而发生的剧烈变化，使其成为癫痫发作检测和语音信号端点检测的候选特征。意义：本通讯探讨了生理信号频谱中此前被忽略的序结构。我们沿此方向迈出一步，提出两个具有信息增益保证且计算高效的描述子。就作者所知，这是首次揭示频谱序结构在生理信号处理中有效性的工作。
引用
@article{arxiv.1905.11003,
title = {Ranking power spectra: a proof of concept},
author = {Zhenning Mei and Xilin Yu and Chen Chen and Wei Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.11003},
year = {2019}
}