【摘 要】
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自适应最稀疏时频分析(Adaptive and Sparsest Time-Frequency Analysis ,简称ASTFA)方法是一种新的信号分解方法,该方法将信号分解问题转化为优化问题,以得到信号的最稀疏解。优
【机 构】
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湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(51575168;51375152);智能型新能源汽车国家2011协同创新中心;湖南省绿色汽车2011协同创新中心资助
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自适应最稀疏时频分析(Adaptive and Sparsest Time-Frequency Analysis ,简称ASTFA)方法是一种新的信号分解方法,该方法将信号分解问题转化为优化问题,以得到信号的最稀疏解。优化过程采用高斯-牛顿迭代算法,但高斯-牛顿迭代算法对初值依赖性高,本文采用黄金分割法(Golden Section,简称GS)对ASTFA方法进行初值搜索,提出了基于黄金分割搜索初值的ASTFA方法(简称GS-ASTFA),仿真信号的分析结果验证了改进方法的有效性。继而采用该方法提取了滚动
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