【摘 要】
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为了解决同步压缩变换(synchrosqueezing transform,SST)在无噪声干扰下能够显著提高时频分辨率,但在有背景噪声时会出现严重的时频模糊的问题,将自适应变分模态分解(self-ad
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(U1534202,11372199,11572206,51405313).
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为了解决同步压缩变换(synchrosqueezing transform,SST)在无噪声干扰下能够显著提高时频分辨率,但在有背景噪声时会出现严重的时频模糊的问题,将自适应变分模态分解(self-adaptive variational modede composition,SVMD)与SST结合,提出SVMD-SST方法;通过不同信噪比的仿真信号及蝙蝠信号分析验证该法提高同步压缩变换的噪声鲁棒性的效果。结果表明,SVMD-SST方法能够抑制强噪声干扰,在时频分辨率、瞬时频率估计精度及重构信号信噪比方面
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