【摘 要】
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应用时频分析方法研究含噪非平稳信号的时间-频率联合分布特性,De-shape SST (De-shape synchrosqueezing transform)算法具有良好的时频表现,但其抗噪性能及算法的鲁棒性还有待提高。提出基于非线性匹配追踪(nonlinear matching pursuit, NMP)分解的De-shape SST算法(nonlinear matching pursuit
【机 构】
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中国地质大学(武汉)机械与电子信息学院,湖北武汉,430074;杜克大学数学系,美国北卡罗来纳州Durham,27708;复杂系统先进控制与智能自动化湖北省重点实验室,湖北武汉,430074
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应用时频分析方法研究含噪非平稳信号的时间-频率联合分布特性,De-shape SST (De-shape synchrosqueezing transform)算法具有良好的时频表现,但其抗噪性能及算法的鲁棒性还有待提高。提出基于非线性匹配追踪(nonlinear matching pursuit, NMP)分解的De-shape SST算法(nonlinear matching pursuit De-shape synchrosqueezing transform, NDSST),利用NMP良好的
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