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多同步压缩变换涉及时频分析,以及信号重构和后续的信号重建。

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简介:
我们在此提供算法“Multisynchrosqueezing变换”(MSST)的MATLAB实现。 该算法以其卓越的时频分辨率和模式分解能力而著称,并且具备完全可逆性。 值得一提的是,MSST无需任何关于输入信号的先验知识即可运行。 该代码仅需设置输入参数,如信号本身、窗口长度以及迭代次数,便可轻松使用。 这种方法是一种富有创新性和趣味性的时频分析工具。 与此相关的学术论文“Multisynchrosqueezing变换”已发表在IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL ELECTRONICS期刊上。 您可以在此软件包中找到本文中所包含的所有功能以及相关数据。 为了便于使用,我们提供了从“Example_1”到“Example_5”一系列示例代码,这些代码分别对应于数值分析和实验验证过程。 比如,您可以直接将文件“Example_1.m”拖拽到MATLAB软件的命令窗口中执行,或者通过在命令窗口中输入代码“run(absolute path \ MSST_Y \ Exa”来运行它们。

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客服
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  • -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。
  • MATLAB中TMSST:基于小波
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    本研究提出了一种新的信号处理方法——TMSST,它结合了小波变换与时间重分配技术,用于改进MATLAB环境下的多重同步压缩变换,有效提升信号分析的准确性和灵活性。 在实际应用中捕捉到的信号通常包含一系列具有多值瞬时频率(IF)模式的瞬态信号,这使得一些高级的时间-频率分析工具不再适用甚至失效。然而,此类信号的群延迟(GD)可以被很好地表示为单值函数与频率的关系。考虑到适合描述GD的频域模型,YG开发了一种名为小波变换(WT)结合时间重新分配的同步压缩变换(WTSST)的技术,并将其作为后处理技术应用。 在WTSST中,WT中的扩散的时间-频率系数被集中到瞬态信号群延迟上,以生成更为集中的时频表示(TFR),并且允许从整体或部分检索信号。基于高斯函数的解析小波变换理论分析了WTSST的技术细节,包括GD候选精度和信号重建精度。 此外,在对WTSST进行理论分析的基础上,通过引入定点迭代方案提出了基于WT的时间重分配多同步压缩变换(WTMSST),以进一步改善其无法准确描述强变频信号的缺点。仿真结果及实际信号测试表明,所提出的方法能够恰当描述瞬态信号特征。
  • 优质
    《多频带信号重建》专注于研究如何高效准确地恢复受损或不完整的多频带信号。通过结合先进的数学理论与工程技术,本书探索了多种创新性的重建方法和技术,并深入讨论了它们在通信、音频处理及医疗成像等领域的应用价值和前景。 此MATLAB程序实现了多波段信号的重建功能。
  • 处理】数字其MATLAB实现代码.zip
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    本资源提供了一套关于数字信号处理中同步压缩变换的理论介绍及其实现代码。通过使用MATLAB语言编写相关算法,帮助学习者深入理解信号处理技术的应用实践,并提供了丰富的实验案例和数据集用于测试与验证。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理以及路径规划等多种领域的Matlab仿真。
  • 感知算法,MATLAB实现
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    本项目探讨了压缩感知理论及其在信号处理中的应用,并采用MATLAB实现了多种重构算法,旨在优化稀疏信号的恢复效果。 压缩感知(Compressed sensing),也被称为压缩采样或稀疏采样,是一种寻找欠定线性系统稀疏解的技术。
  • 率下采样与其误差
    优质
    本研究探讨了在不同频率条件下信号采样的方法及重构技术,并深入分析了由此产生的误差因素。通过理论推导和实验验证相结合的方式,提出了一种优化采样策略以减少重构过程中的失真问题。该工作对于提高通信系统、音频处理等领域中数据传输的准确性和效率具有重要意义。 对信号进行简单分析,并在不同频率下采样以实现信号重构。
  • 局部最大;MATLAB下开发
    优质
    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MATLAB小波
    优质
    本研究利用MATLAB软件实现连续小波变换及其在信号频谱分析中的应用,探讨其在不同信号处理场景下的优势与局限。 在MATLAB中实现连续小波变换以对信号进行频谱分析。
  • 基于感知算法
    优质
    本研究聚焦于开发先进的压缩感知技术,旨在优化信号重建过程中的效率与精确度,适用于大数据环境下的高效数据处理。 基于压缩感知的信号重构算法包括了正交匹配 Pursuit(OMP)算法等一系列经典方法。