本文選題：時頻表示 + S變換�。� 參考：《計算機應(yīng)用研究》2014年12期

【摘要】：S變換是一種具有短時傅里葉變換和小波變換優(yōu)點的時頻分析方法,已有的一些基于能量聚集度量的優(yōu)化方法集中度不高,影響了信號檢測等應(yīng)用中時頻域局部定位的精度。為了提高S變換的時頻聚集性能,提出了一種新的時頻能量聚集度量方法優(yōu)化廣義S變換,提高了算法的時頻集中度和短時傅里葉變換、S變換、廣義S變換等方法實驗比較,表明提出的方法能有效地提高廣義S變換的能量集中度,并具有較強的抗噪聲性能。
[Abstract]:S transform is a time-frequency analysis method with the advantages of short-time Fourier transform and wavelet transform. The concentration of some existing optimization methods based on energy aggregation metric is not high, which affects the accuracy of local localization in time-frequency domain in signal detection and other applications. In order to improve the time-frequency aggregation performance of S-transform, a new time-frequency energy aggregation measurement method is proposed to optimize the generalized S-transform. The time-frequency concentration degree of the algorithm is improved and compared with that of short-time Fourier transform (STFT), generalized S-transform and so on. It is shown that the proposed method can effectively improve the energy concentration of the generalized S-transform and has strong anti-noise performance.
【作者單位】： 合肥學院電子信息與電氣工程系;安徽大學計算智能與信號處理教育部重點實驗室;
【基金】：安徽省教育廳自然科學重點資助項目(KJ2004A211) 合肥學院人才資助項目(12RC09) 院重點建設(shè)學科資助項目(2014XK06)
【分類號】：TN911.6

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1781588