Advertisement

理想时频分析的第二部分:时频分析,以及同步压缩变换,- MATLAB开发。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
这段代码能够有效地协助我们构建强非平稳信号的理想时频表示。 该函数“SST2”是先前提交的“SST”算法的一个简化版本,其操作界面比市场上任何已知的同步挤压变换实现都更加直观和易于使用。 您可以通过点击我的个人资料“于刚”来浏览我所撰写的作品《理想的时频分析》,以获取更详细的代码信息。 如果您对该代码有任何宝贵的意见或建议,欢迎通过电子邮件发送至“yugang2010@163.com”,我会竭尽所能进行优化和改进。 作为一名攻读博士学位的学生,我拥有中国山东大学的学士学位,预计将于2016年6月毕业。 我的研究领域集中于盲源分离、模态识别、时频分析、机器状态监测、故障诊断以及瞬时声压级计算等方向。 目前,我正在寻求一个博士后研究职位,以便继续深入开展相关研究工作。 恳请各位提供一些可能适合我的职位信息,对此我将不胜感激。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • II: - MATLAB
    优质
    本项目是关于理想时频分析的研究,重点在于时频分析及其在信号处理中的应用,特别是同步压缩变换技术,并提供MATLAB代码实现。 这段代码有助于生成强非平稳信号的理想时频表示。函数“SST2”是之前提交的“SST”的简化版本,它比现有的同步挤压变换更易于使用。如果您对代码有任何建议,请通过电子邮件发送至yugang2010@163.com,我会尽力改进。 我是一名即将于2016年6月毕业的山东大学学士学位获得者,并正在攻读博士学位。我的研究兴趣包括盲源分离、模态识别、时频分析、机器状态监测、故障诊断和瞬时声压级计算。我希望找到一个博士后职位继续相关领域的研究,如果有合适的岗位可以提供给我,我将非常感激。
  • 方法: - MATLAB
    优质
    本项目介绍了一种先进的信号处理技术——同步压缩变换(SCT),用于实现高效、精确的时频分析。通过MATLAB实现,展示了SCT在解析复杂信号中的优越性。 我提出了一种新的时频分析(TFA)方法——参数STFT(PSTFT),它可以实现对强非平稳信号的理想时间-频率表示。与此相关的论文“A Method for the Ideal Time-Frequency Representation of Strongly Nonstationary Signals”已提交给 MSSP。 我是山东大学的一名博士生,将于2016年6月毕业。我的研究兴趣包括盲源分离、模态识别、时频分析、机器状态监测、故障诊断和瞬时声压级计算。我希望能够获得一个博士后职位继续进行相关领域的深入研究。 如果有合适的职位机会,请与我联系,对此我会非常感激。您可以通过点击“于刚”查看我的其他作品。
  • 最大MATLAB
    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。
  • 与信号重构-MATLAB
    优质
    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。
  • 提取-MATLAB
    优质
    本项目介绍了一种用于时频分析中信号处理的技术——同步提取变换,并提供了MATLAB实现代码和示例。 该代码有助于生成强非平稳信号的近似理想时频表示,并具备高TF分辨率及信号重建功能。尽管它非常简单,但效果显著。我认为我越来越接近于打破海森堡测不准原理。我的论文“同步提取变换:一种新颖的时频分析工具”已提交给MSSP期刊。您可以查看我的其他作品;如果您有任何建议,请通过电子邮件与我联系。我会尽最大努力改进代码。
  • SST.rar_2K8_SST_SST程序_sst_
    优质
    本资源包提供SST(短时傅里叶变换)相关工具,包括核心算法、示例代码及文档。适用于信号处理与数据分析领域,支持时间-频率分析和数据压缩功能。 该程序为同步压缩变换,能够运行,并对时频分析有较好的处理效果。
  • CWT源码MATLAB与SSQPyWave: Python中、小波
    优质
    本作品介绍了基于MATLAB的CWT源码及其在Python环境下的移植版本SSQPyWave,重点展示了如何利用Python进行信号的同步压缩、小波变换以及时频分析。 同步压缩是一种强大的重新分配方法,可以集中时间-频率表示,并允许提取瞬时幅度和频率。它支持连续小波变换(CWT),正向和反向及其同步压缩,以及短时傅立叶变换(STFT)的正向和反向及同步压缩功能。此外还有小波可视化工具、测试套件以及广义摩尔斯小波岭提取等特性。 Python中的ssqueezepy库提供了最快的小波变换实现,在速度上超过了MATLAB版本。安装该库的方法为: ``` pip install ssqueezepy ``` 或者,为了获取最新最稳定的版本,请使用以下命令进行安装: ``` pip install git+https://github.com/OverLordGoldDragon/ssqueezepy.git ``` ssqueezepy默认支持多线程执行(可通过设置环境变量`os.environ[SSQ_PARALLEL]=0`来禁用),并且如果系统中存在GPU,可以通过设置环境变量启用它。此外,该库还支持使用pyfftw实现最大的CPU FFT速度。 更多关于性能测试的信息,请参阅相关文档。转换过程中会采用padding、float32精度(同时也支持float64)以及输出形状为(300, len(x))的配置来保证最佳效果和效率。
  • 与高辨率工具提取-MATLAB
    优质
    本项目旨在通过MATLAB实现时频分析中同步提取变换技术,提供一套高效、精确的算法和工具箱,用于处理信号的高分辨率分析。 这是我们提出的算法“同步提取变换”的 MATLAB 实现,该算法具有高时频分辨率并支持模式分解。这是一种新颖且有趣的时频分析工具。相应的论文《Synchroextracting Transform》发表在 IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL ELECTRONICS 上。论文中出现的所有函数和数据都可以在这个包中找到。 直接运行“Example_1”到“Example_4”的代码,对应两个数值分析案例和两个实验验证。例如,“Example_1.m”文件可以直接拖入 MATLAB 软件的命令窗口,或者在命令窗口输入如下代码:“run(absolute path\SET_Y\Example_1.m)”。论文可以在 IEEE Xplore 上找到。
  • Matlab技术应用实例.zip_matlab _详解_matlab__应用
    优质
    本资料深入讲解MATLAB在时频分析领域的应用,涵盖基本原理、算法实现及典型实例。适合科研人员与工程师学习参考。 提供全面的各类时频分析MATLAB程序,方便对研究对象进行相应的时频处理。
  • MATLAB S工具
    优质
    MATLAB S变换时频分析工具是一款用于信号处理的强大软件插件,它能够帮助用户进行精确的时频域分析,适用于科研和工程领域。 在MATLAB实现中对一维信号进行S变换时,可以使用[spec,f,t]=st()函数直接获得S变换结果、频率轴和时间轴。