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SST.rar_2K8_SST变换_SST程序_sst同步压缩_时间频率分析

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简介：
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。

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  • SST.rar_2K8_SST变换_SST程序_sst同步压缩_时间频率分析
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    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。
     
  • 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。
     
  • 同步压缩小波变换程序_同步压缩变换_同步压缩小波变化程序_同步压缩小波
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    本程序实现同步压缩小波变换，适用于信号处理与分析。它结合了时频分析和多分辨率特性，提供高效准确的数据压缩及特征提取能力。 同步压缩小波变换程序适用于各种变形与研究。
     
  • 理想时频分析II：时频分析与同步压缩变换 - MATLAB开发
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    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。
     
  • 时频分析的理想方法：同步压缩变换 - MATLAB开发
    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。
     
  • 小波分析中的同步压缩变换
    优质
    《小波分析中的同步压缩变换》一文深入探讨了同步压缩变换在小波分析领域的应用，详述其理论基础及实际操作技巧。该技术能有效提高信号与图像处理效率，在众多领域展现巨大潜力。 该程序可用于小波分析的学习，尤其适合科研人员和学生使用。具体而言，它是一个同步压缩变换工具，能够有效运行，并在时频分析方面提供良好的处理结果。
     
  • 时频分析与信号重构的多同步压缩变换-MATLAB开发
    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。
     
  • WiFi同步方案仿真：时间与频率同步分析
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    本研究探讨了Wi-Fi网络中的时间与频率同步问题，并提出了一种有效的仿真方案以优化同步性能。通过详尽的分析和实验验证，该方案能够显著提升无线通信系统的稳定性和效率。 在无线通信领域，Wi-Fi（IEEE 802.11标准）是一种广泛使用的无线局域网技术。本项目专注于研究Wi-Fi的同步方案，包括时间同步与频率同步，这对于确保数据传输准确性和可靠性至关重要。通过模拟Wi-Fi preamble（前导码），可以构建一个收发仿真系统来实现这些关键的同步过程。 **1. Wi-Fi Preamble的作用** 在每个Wi-Fi数据帧中，前导码是接收端进行同步的关键部分。它由短训练字段（STF）和长训练字段（LTF）组成，主要功能包括： - **时间同步**：通过精确的时间序列结构，STF和LTF帮助接收器确定数据帧的起始位置，从而实现时间上的准确对齐。 - **频率同步**：利用已知信号序列计算频率偏差，并调整本地载波频率以达到与发送端一致的状态。 **2. 时间同步过程** 为了完成时间同步，接收机使用接收到的LTF和存储在设备中的模板进行匹配滤波。通过自相关运算找到峰值位置来确定最佳的时间对齐点，即信号相位差最小的位置。 **3. 频率同步方法** 频率同步通常借助于导频技术实现。在这个特定案例中，采用前后两个LTF的共轭相关的计算方式以消除相位旋转的影响，并估计由频率偏移引起的相位漂移： - 计算第一个LTF和第二个LTF之间的共轭乘积。 - 分析结果来确定最大值或平均值得到频偏信息。 - 通过逆向操作调整本地载波频率，使其与发送信号的频率一致。 **4. 实现与代码运行** 项目可能包括以下内容： - 基于MATLABSimulink或其他仿真工具构建Wi-Fi接收机模型的仿真方案； - 使用C++、Python或MATLAB等编程语言实现时间同步和频率同步算法的源码； - 包含模拟信号数据的数据文件，用于测试和验证。 通过执行这些代码，用户可以观察到不同参数设置下的同步效果，并根据实际需求进行调整。本项目不仅为理解和优化Wi-Fi网络性能提供了实用的方法，还具有重要的教育与研究价值。
     
  • CWT源码MATLAB与SSQPyWave: Python中的同步压缩、小波变换及时频分析
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    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。