一种改进的自适应Chirplet分解方法及其实现方法(英文)-豆柴文库

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一种改进的自适应Chirplet分解方法及其实现方法(英文) Introduction Chirpletdecompositionisapowerfultoolforanalyzingnon-stationarysignals,suchasthoseencounteredinseismicdataprocessing,speechrecognition,andimageprocessing.However,theconventionalchirpletdecompositionalgorithmsuffersfromsomelimitations,suchassensitivitytonoiseandparameterselection.Inthispaper,weproposeanimprovedadaptivechirpletdecompositionalgorithmandanimplementationmethodtoovercometheseshortcomings. ImprovedAdaptiveChirpletDecompositionAlgorithm Theproposedalgorithmisanenhancementoftheconventionalchirpletdecompositionalgorithm,whichdecomposesasignalintoasumofchirplets,eachconsistingofacarrierfrequency,amplitude,andtime-varyingfrequencymodulation.Theimprovedalgorithmadoptsanadaptiveapproachtoselectthenumberofchirplets,adjusttheirparameters,andfilterthedecompositionresultstoreducetheimpactofnoise. Theadaptiveapproachisbasedonthefollowingsteps: Step1:Decomposethesignalusingtheconventionalchirpletdecompositionalgorithmtoobtainaninitialdecomposition. Step2:Calculatetheresidualoftheinitialdecompositionbysubtractingthesumofthechirpletsfromtheoriginalsignal. Step3:Setathresholdfortheresidualandcheckifitisbelowthethreshold.Ifso,outputthechirpletdecomposition;otherwise,proceedtoStep4. Step4:Selectasubsetofthechirpletsthathavesignificantamplitudesandmergethemintoanewchirpletusingaleast-squaresmethod.AddthenewchirplettothesumofchirpletsandrepeatfromStep2. Theadaptiveapproachtakesadvantageofthesparsityofthechirpletrepresentation,whichmeansthatonlyasmallnumberofchirpletsareneededtorepresentthesignalaccurately.Theresidualthresholdisusedtocontrolthenumberofchirplets,andthemergingprocessisusedtoimprovetheaccuracyoftherepresentationbyreducingtheimpactofnoise. ImplementationMethod Theproposedalgorithmcanbeimplementedusingthefollowingsteps: Step1:Selectawindowsizethatcoversasufficientdurationofthesignalandasuitablewaveletfortime-frequencylocalization. Step2:Applythewavelettransformtothesignalandobtainthescalogram. Step3:Selectascalerangeandper

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