【摘 要】
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生活中所遇到的信号,大部分都是非平稳信号,传统的傅里叶变换只能得到信号的频率信息,而不能对信号同时进行时间和频率的定位.文章通过仿真信号和实际语音信号研究了几种常用
【基金项目】
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基于Seed Partial Least Square的正常人大脑结构和功能默认网络的研究（NJZY17410）;大脑结构默认网络和功能默认网络相关性的研究（KYYB2018009）;基于大数据的BP神经网络预测在电厂磨煤机状态监测中的应用研究（NJZY17411）
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生活中所遇到的信号,大部分都是非平稳信号,传统的傅里叶变换只能得到信号的频率信息,而不能对信号同时进行时间和频率的定位.文章通过仿真信号和实际语音信号研究了几种常用的时频分析方法各自的特点,包括线性时频分布中的Gabor变换、短时傅立叶变换、连续小波变换,以及二次时频分布中的Smoothed-peseudo-WVD、Choi-Williams和Zhao-Atlas-Marks变换.我们首先将上述方法运用到noischir信号,各种方法基本都能得到正确的结果.其次,将其应用到实际的语音信号中.通过对比各种方
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