加伯韋格納轉換（Gabor Wigner Transform）是一種時頻分析的工具，由加伯轉換（Gabor Transfrom）及韋格納轉換（Wigner Transform）兩種時頻分析工具所組合而成，加伯轉換根據丹尼斯蓋博所命名，而韋格納轉換則是根據尤金維格納，原名維格納帕爾耶諾所命名。加伯轉換是一窗函式為高斯函式的短時距傅立葉變換，由於傳統短時距傅立葉變換的窗函式常為一矩形函式，由於矩形函式的傅立葉變換為一個 Sinc 函式，所以在做時頻分析的時候容易會有 Side lobe 的現象，所以加伯轉換嘗試利用高斯函式來當作窗函式，三角波為兩個矩形函式卷積而來，高斯函式則為無限多個矩形函式卷積而來所以在頻域上代表無限多個 Sinc 函式相乘而來，這樣相乘原先 Sinc 函式小於 1 的數值越乘越小，Side lobe 的影響也跟著變小，但它必須遵守海森堡測不準原理，所以它的清晰度有它的極限。而韋格納轉換由於是對訊號的自相關函式做傅立葉轉換，所以清晰度可以成功超越測不準原理所規範的極限。但它的缺點在於當一個訊號有兩個以上的成分 component 所組成，分析出來的時頻圖就會產生嚴重的 crossterm 的現象。為了結合兩者的優點所以 SC Pie 和丁建均（JJDing）在 2007 年提出了加伯 韋格納轉換。 數理定義 加伯 韋格納轉換 原始定義 D_x tfG_x tftimes W_x tf1 其中 G_x tf W_x tf 分別代表加伯轉換以及韋格納轉換的函式型式，定義如下 G_x tf int_inftyinfty epi taut2 ej2pi ftau x tau dtau W_x tfint_inftyinfty x ttau2 xttau2 ej2pitauf dtau 推廣定義 D_x tfminG_x tf2W_x tf2 D_x tfW_x tftimes G_x tf0253 D_x tfG_x26tf W_x07tf 4 圖例 圖 a 為一訊號利用加伯 韋格納轉換的原始定義所呈現出來的結果，圖 bcd 則分別是用加伯 韋格納轉換的推廣定義所呈現出來的圖，在不同的情況以及需求下我們可以使用不同型別的加伯 韋格納來符合我們的要求，例如 1 以及 4 時常被拿來分析地震，而 3 因為擁有較難評估的門檻值 threshold，所以並不適合用於地震分析，在影像處理上，124 也都具有不錯的效果，而目前 4 看起來有最好的成效，有此看來加伯 韋格納轉換在時頻分析上十分的有彈性。 特性 不會有 crossterm 問題 crossterm 問題主要發生在韋格納轉換 W_x tf 的過程中，因韋格納轉換並非線性，當被轉換函式 x t 有超過兩個物件 component 或其因次 order 超過三，就有可能在時間 頻率關係圖中產生幹擾 distortion，導致 CrossTalk 的產生。 考慮函式 x tag tbs t 根據定義 W_x tfint_inftyinfty x ttau2 xttau2 ej2pitauf dtau 帶入函式 x tag tbs t W_x tfint_inftyinfty ag ttau2bs ttau2 ag ttau2bs ttau2 ej2pitauf dtau W_x tfa2W_g tfb2W_s tfint_inftyinfty abg ttau2 sttau2abgttau2 s ttau2 ej2pitauf dtau 式子後面的積分項即為 crossterm，其將影響時頻分析的表現 performance。加伯 韋格納轉換利用線性的加伯轉換對於韋格納轉換做乘積，將 crossterm 消掉，因此不會有 crossterm 問題，這對於濾波器設計的應用來說非常的重要。 圖例 假設 x t2cos t534pit，下圖是各種時頻轉換所呈現出來的圖形，這裡我們需要注意的是圖 b 有嚴重的 crossterm 的現象 在某些情況下比加伯轉換擁有更好的清晰度 加伯轉換 G tf 在一些輸入函式 x t 之下會有模糊 blur 的問題，考慮當被轉換函式： x tejat2jbt 的情況。 韋格納轉換在這種情況會有比加伯轉換要好的表現，在加伯 韋格納轉換中，利用韋格納的轉換的特性去加強加伯轉換的清晰度不足的問題。 應用 加伯 韋格納轉換在影像處裡 image processing、濾波器設計 filter design、訊號取樣 sampling、訊號調變 modulation 解調變 demodulation、語音處理及生醫工程上都有很好的表現。 濾波器設計 濾波器設計的目標是希望移除訊號中我們不需要的部分，並盡量保留所需要的部分，利用加伯 韋格納轉換，我們可以將原本在時域或頻率域上的濾波器同時考慮，即為一種時頻分析。其主要想法如下表示。 訊號調變 調變的目的是想將訊號放入一段特定時間或一段特定頻段中，利用加伯 韋格納轉換，我們能同時考慮在訊號的時間和頻率上面如何放入更多或更適合的訊號型式 pattern，且因沒有 crossterm 問題的關係，會比韋格納轉換有更好的表現， 由上圖圖 WDF 一，也能發現當使用韋格納轉換 WDF，其產生的 crossterm 會對調變造成很嚴重的影響。 加伯韋格納轉換實現方法 簡化技巧 1 由於加伯轉換相較於韋格納轉換複雜度較低，所以通常我們會優先選擇計算加伯轉換，韋格納轉換時則僅需要計算加伯轉換不為 0 地方，因為其餘地方數值趨近於 0，相乘完數值依舊趨近於 0，以數學式子表達也就是當 G_X tfapprox 0 D_x tf G_xalpha tf W_xbeta tf approx 0 2 當 x t 是實函式時，對加伯轉換而言 X f Xf 這樣我們在設計記憶體的時候就能夠大幅的減少記憶體所需要的面積 整理 時頻轉換 優點 缺點 複雜度 加伯轉換 沒有 cross term 清晰度較低 低 韋格納轉換 清晰度高 有 cross term 中 加伯 韋格納轉換 清晰度高且沒有 cross term 運算時間長 高 補充 在數理定義中，我們提到不同型別的加伯 韋格納轉換，在這裡我們做一個簡單的比較與分析 今天假設有一個地震波反應 seismic response，這個地震波在 2 到 3 秒是由一個 8 赫茲的 sin 波以及 α 值為 1 的高斯訊號所組成，在 3 到 7 秒則為 4 赫茲以及 α 值為 1 的高斯訊號所組成所組成 x t begin cases 0 t2 5ealpha t2sin 2pi 8t 2leq tleq375ealpha t2sin 2pi 4t 3leq tleq 7 end cases 我們將一般繪畫頻譜圖 spectrograms，紅色區域 白色區域 代表最大的振幅 或者最大的能量，而藍色區域 黑色區域 則代表最小的震幅 或者最低的能量。 我們分別代表加伯轉換，韋格納轉換，利用 2 出來的加伯 韋格納轉換以及利用 4 出來的加伯 韋格納轉換。 同時考慮到不同的窗函式長度 Window length 對各種時頻分析的影響程度 數值越小代表效果越好 我們發現相較於 STFT，GT 有更好的表現尤其在窗函式長度 N 256 的時候 數值為 1155。在相同長度下 WVD 能達到 1069，GWT 124 分別能達到更好的表現，尤其在窗函式長度為 512 並利用 GWT 4 能達到最低的熵 數值為 906 參考 JianJiun Ding Time frequency analysis and wavelet transform lecture note National Taiwan University NTU Taipei Taiwan 2012 S C Pei and J J Ding Relations between Gabor transforms and fractional Fourier transforms and their applications for signal processing IEEE TransSignal Processing vol 55 no 10 pp 48394850 Oct 2007 JianJiun Ding Time frequency analysis and wavelet transform class notes Graduate Institute of Communication Engineering National Taiwan University NTU Taipei Taiwan 2017 Roshan KumarP SumathiAshok KumarAnalysis of frequency shifting in seismic signals using GaborWigner transform2015 Category 積分變換 JianJiun Ding Time frequency analysis and wavelet transform class notes Graduate Institute of Communication Engineering National Taiwan University NTU Taipei Taiwan 2018