【摘 要】
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自适应最稀疏时频分析（adaptive and sparsest time-frequency analysis,ASTFA）方法将信号分解转化为最优化问题,在优化的过程中实现信号的自适应分解.为了研究ASTFA的分解能力
【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
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自适应最稀疏时频分析（adaptive and sparsest time-frequency analysis,ASTFA）方法将信号分解转化为最优化问题,在优化的过程中实现信号的自适应分解.为了研究ASTFA的分解能力,在定义分解能力评价指标（Evaluation Index of Decomposition Capacity,EIDC）的基础上,以双谐波分量合成信号模型来研究幅值比、频率比、初始相位差对ASTFA的影响.同时,将ASTFA方法与经验模态分解（Empirical Mode Decomp
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