魏格纳分布的交叉项抑制方法主要有哪些？魏格纳分布属于二次型时频分布，不受Heisenberg不确定性原理的制约，因此具有非常高的时频分辨能力。通过对几种典型信号做魏格纳时频分析可以知道，对于单分量信号，其魏格纳分布只在该信号频率处有脉冲值，因此魏格纳分布具有极高的时频分辨能力，可以精确的展现原始信号的时频分布，但是当输入信号包含两个或者两个以上分量时，魏格纳分布就会存在交叉项的干扰，导致其在实际应用中受到了限制。

除此之外，还有很多方法，包括自适应核函数法，都属于改变核函数抑制交叉项的类型。信号分解法这类交叉项抑制方法的出发点是将信号分解成一系列单分量信号，然后对各个分量的信号分别做魏格纳分布，最后线性相加，从而避免了多分量引起的交叉项问题。信号分解的方式有基于经验模态分解的，基于小波包变换的，以及基于频率域CLEAN等。

1、能否帮忙 分析一下 频谱图

不知道频谱 leak是什么意思。在频谱上，123信号的强度比别人高很多，那怎么隐藏呢？它们可能是独立的信号源，不会互相干扰，但在传输中人为叠加时，很可能会互相干扰，但它们的频谱状态还是这样；矩形频谱在一定频率范围内可以认为是群信号，它们具有相当大的能量；比如白噪声放大后再经过高阶带通滤波器，频谱大概就是这样；。

2、如何通过 分析 频谱图来检测材料内部裂纹

常用的无损检测方法如下:磁粉检测、渗透检测、超声波检测和射线照相检测。叶片进水口前侧(压力分布面)靠近上冠处、叶片出水口前侧中部、叶片出水口后侧靠近上冠处、叶片与下环连接处等容易产生裂纹的应力集中部位，由于射线照相布置困难，无法采用射线照相方法进行无损检测。根据水轮机转轮叶片表面粗糙、结构复杂、厚度变化大的特点，一般应采用渗透、磁粉、超声波等方法进行无损检测。

信号的3、 频谱 分析图怎么看?

-0/告诉我们这个信号包含哪些正弦函数。例如，信号X(t)2sin(3t)。Its 频谱只有一个点:(3，2)。也就是说，这个信号只包含角频率为3，振幅为2的正弦函数。傅立叶定理指出，任何周期函数都可以分解成许多正弦函数之和。此外，我们可以把一个非周期函数看作一个具有无限周期的周期函数。傅立叶定理应用广泛。

4、怎样 分析 频谱图

先测试你的产品，再和其他样品比较。光谱相似度越高越好，了解被监测对象典型故障的频谱特征，根据频率沿横轴的分布、高低频与倍频和通频的比值、频率和相位的稳定性以及频率和相位的变化与转速、负载等因素的关系，判断是否存在故障。