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一维同步压缩波包变换(SSWPT)的曲波变换Matlab代码-SynLab：用于分析非线性振荡信号的瞬时特性(如瞬时频率、相位和幅度)...

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简介：
SynLab是一款基于SSWPT（一维同步压缩波包变换）的Matlab工具，专门设计用于高效解析非线性振荡信号的瞬态特征，包括瞬时频率、相位及幅度等关键参数。 SynLab是Matlab和MEX例程的集合，实现了1D同步压缩波包变换（SSWPT）和2D同步压缩Curvelet变换（SSCT）。这些技术用于分析非线性振荡信号的一维瞬时特性以及叠加非线性振荡纹理的局部特征。此外，还包括3D SSWPT的应用。 具体应用领域包括： - 地球物理学：地震波场分离及地滚波去除。 - 材料科学：原子晶体图像分析、晶界和缺陷识别、弹性变形估计。 - 艺术研究：用于法医的画布绘画分析。 文献支持： [1] H. Yang。同步压缩波包变换与基于微分同构的一维通用模式分解频谱分析，应用与计算谐波分析，2015年，39（1）: 33-66。 [2] H. Yang, J. Lu 和 L.Ying。使用二维同步压缩变换的晶体图像分析，多尺度建模与仿真，2015年，第4期：1542-1572页。 [3] H. Yang和L.Ying。用于二维模式分解的同步压缩波包变换, SIAM影像科学杂志，6（4）: 1979-？

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    SynLab是一款基于SSWPT（一维同步压缩波包变换）的Matlab工具，专门设计用于高效解析非线性振荡信号的瞬态特征，包括瞬时频率、相位及幅度等关键参数。 SynLab是Matlab和MEX例程的集合，实现了1D同步压缩波包变换（SSWPT）和2D同步压缩Curvelet变换（SSCT）。这些技术用于分析非线性振荡信号的一维瞬时特性以及叠加非线性振荡纹理的局部特征。此外，还包括3D SSWPT的应用。 具体应用领域包括： - 地球物理学：地震波场分离及地滚波去除。 - 材料科学：原子晶体图像分析、晶界和缺陷识别、弹性变形估计。 - 艺术研究：用于法医的画布绘画分析。 文献支持： [1] H. Yang。同步压缩波包变换与基于微分同构的一维通用模式分解频谱分析，应用与计算谐波分析，2015年，39（1）: 33-66。 [2] H. Yang, J. Lu 和 L.Ying。使用二维同步压缩变换的晶体图像分析，多尺度建模与仿真，2015年，第4期：1542-1572页。 [3] H. Yang和L.Ying。用于二维模式分解的同步压缩波包变换, SIAM影像科学杂志，6（4）: 1979-？
     
  • 求信号的瞬时频率、瞬时幅值和瞬时相位
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    本文探讨了如何计算信号的瞬时频率、瞬时幅值及瞬时相位的方法，为分析非平稳信号提供了重要工具。 求正余弦信号的瞬时频率、瞬时幅度和瞬时相位，并画出原信号的图。
     
  • 2PSK_FEATURE_RAR_2PSK信号瞬时特性及相位提取_瞬时频率与相位分析
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    本资源为2PSK信号瞬时特性的研究提供了详细的分析和数据集，包括其瞬时频率与相位的精确提取方法。适用于通信系统中的信号处理学习与研究。 2PSK信号的产生及其瞬时幅度、瞬时相位和瞬时频率的提取方法。
     
  • 希尔伯特变换及其在信号包络、瞬时相位和瞬时频率中的应用.pdf
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    本文介绍了希尔伯特变换的基本原理，并探讨了它在提取信号包络、计算瞬时相位及瞬时频率方面的应用，为信号处理提供有效工具。 希尔伯特变换用于求解信号的瞬时幅度、相位和频率。通过应用希尔伯特变换可以得到信号的包络以及瞬时相位，进而计算出信号在任意时刻的瞬时频率。这种方法对于分析非平稳信号具有重要意义。
     
  • 基于希尔伯特变换的瞬时幅值、相位与频率计算-希尔伯特变换.txt
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    本文介绍了如何利用希尔伯特变换来分析信号，重点讨论了通过该方法计算信号的瞬时幅值、相位和频率的过程和技术细节。 希尔伯特变换可以用来求取信号的瞬时幅度、相位和频率。通过应用希尔伯特变换，可以从实值信号生成其解析表示形式，进而计算出这些时间变化特性。这种方法在分析非平稳信号中特别有用，因为它能够提供关于信号局部特征的重要信息。
     
  • Haizhao Yang/SynLab: 多维度同步压缩变换-MATLAB开发
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    多维度同步压缩变换是由海钊杨教授领导的研究团队在SynLab实验室中开发的一款MATLAB工具包。该工具为信号处理和数据分析提供了先进的同步压缩技术，适用于多种科研与工程场景中的复杂数据集解析需求。 一维同步压缩波包变换（SSWPT）用于分析非线性振荡信号的瞬时特性（包括瞬时频率、相位和幅度），适用于模式分解及一般波形的一般模式分解。 二维同步压缩曲波变换（SSCT）则用来解析叠加中的非线性振荡纹理局部特征。此外，还存在3D 同步压缩波包变换的应用场景。 在实际应用方面： - 地球物理学领域：用于地震波场分离和地滚波去除。 - 材料科学中：可用于原子晶体图像分析、晶界与局部缺陷识别以及弹性变形估计。 - 艺术鉴定：通过画布绘画的细致剖析，为艺术取证提供技术支持。
     
  • 局部最大同步压缩变换：时频分析；MATLAB下的同步压缩变换开发
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    本研究聚焦于局部最大同步压缩变换及其在时频分析中的应用，探讨了该算法的理论基础，并详细介绍了基于MATLAB平台上的实现方法与实践案例。 论文《Local maximum synchrosqueezing transform: An energy-concentrated time-frequency analysis tool》经过认真修改后已提交至机械系统与信号处理杂志。
     
  • 基于短时傅立叶变换和Wigner-Ville分布的地震信号瞬时频率分析
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    本研究采用短时傅里叶变换与Wigner-Ville分布方法，深入分析地震信号中的瞬时频率特性，为地震学提供先进的信号处理技术。 地震信号属于非平稳信号，在利用短时傅立叶变换对其进行时频分析时会受到窗口大小的影响；而采用Wigner-Ville分布方法则会产生交叉项干扰。鉴于这些局限性，提出了一种结合这两种技术的方法来计算更准确的时频分布，并通过这种方法获取到信号的瞬时频率。基于理论数据进行实验后发现：当同时使用短时傅立叶变换和Wigner-Ville两种手段得到的结果与单一方法相比，联合应用后的结果更加接近原始信号的实际瞬时频率值，表明这种结合策略在提取非平稳地震信号中的瞬时特性方面具有更高的有效性。
     
  • 【MATLAB代码】一维连续小波变换的时频分析（信号处理）.m
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    本资源提供了一维连续小波变换的MATLAB代码，用于进行信号处理中的时频分析。通过该工具可以深入研究信号的时间和频率特性。 使用cwt函数（一维连续小波变换）对线性调频仿真信号进行时频分析，并绘制时频分布图。然后将结果与短时傅里叶变换的结果进行比较。
     
  • 时频分析与信号重构的多同步压缩变换-MATLAB开发
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    本项目介绍了一种先进的时频分析及信号重构技术——多同步压缩变换（MSTC），并提供了基于MATLAB的实现代码和工具，适用于深入研究信号处理领域的学者和技术人员。 这是对“ Multisynchrosqueezing变换”（MSST）的MATLAB实现，该算法具有较高的时频分辨率并支持模式分解，并且是完全可逆的。MSST不需要任何关于信号的先验信息，只需要输入参数如信号、窗口长度和迭代次数即可运行。这是一种新颖而有效的时频分析工具。相应的论文“ Multisynchrosqueezing变换”已在IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL ELECTRONICS上发表，并在软件包中提供了所有功能与数据。用户可以直接运行从Example_1到Example_5的代码，这些例子对应于数值分析和实验验证过程。例如，“ Example_1.m”文件可以被直接拖拽至MATLAB命令窗口或者通过输入“run（绝对路径\ MSST_Y \ Exa）在该窗口中执行。