自适应听觉感知时频分析模型.pdf

2024-08-30

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基于压缩感知的时频分析方法.docx

基于压缩感知的时频分析方法基于压缩感知的时频分析方法摘要：压缩感知是一种新兴的信号采样和恢复技术，它通过将信号进行压缩表示，并通过稀疏和低复杂度的算法进行恢复。时频分析是一种广泛应用于信号处理和通信领域的方法，可以提取信号的时域和频域特征。本论文将压缩感知理论和时频分析方法结合起来，提出了一种基于压缩感知的时频分析方法，该方法可以在较低的采样率下实现高质量的时频分析。1.引言时频分析是一种将信号进行时域和频域分解的方法，可以帮助我们理解信号的时间变化和频率特性。传统的时频分析方法通常需要高采样率才能获得较

2024-10-20

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时频聚集性分析的频谱感知方法.docx

时频聚集性分析的频谱感知方法频谱感知方法在无线通信中起着重要的作用，可以提高频谱效率和增强系统性能。时频聚集性分析是一种常用的频谱感知方法，通过对信号的时域和频域信息进行分析，从而实现对频谱的感知。本论文将详细介绍时频聚集性分析的原理和应用，以及其在频谱感知中的作用和影响。一、引言随着无线通信技术的快速发展，对频谱资源的需求越来越大，传统的频谱分配方式已经无法满足通信系统的需要。频谱感知作为一种新兴的技术，可以有效地提高频谱利用率和系统吞吐量。时频聚集性分析是频谱感知的一种常用方法，通过分析信号的时频特性

2024-10-21

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自适应最稀疏时频分析方法的分解能力研究.docx

自适应最稀疏时频分析方法的分解能力研究随着现代信号处理技术的不断发展，时频分析成为了一种非常重要的信号分析方法。然而，由于信号的复杂性和多样性，时频分析方法的分解能力成为了研究的重点之一。因此，本文提出了一种基于自适应最稀疏的时频分析方法，并对其分解能力进行了研究。一、自适应最稀疏时频分析方法的原理自适应最稀疏时频分析方法采用了基于最稀疏表示的信号表示方法，可以在保证较高精度的前提下，实现对复杂信号的时频分析。具体来说，该方法的原理包括以下几个步骤：1.将信号分解为基于时间和频率的原子。2.使用最稀疏表示

2024-10-31

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自适应最稀疏时频分析方法的分解能力研究.docx

自适应最稀疏时频分析方法的分解能力研究摘要：自适应最稀疏时频分析（adaptiveandsparsesttime-frequencyanalysisASTFA）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（EvaluationIndexofDecompositionCapacityEIDC）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

2023-11-19

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