Time - reassigned Multisynchrosqueezing Transform
Business scope including but not limited to, data analysis, signal processing, time-frequency analysis, wavelet transform, the faint characteristic enhancement, biological/earthquake/mechanical / / sound/vibration signal processing problems in a variety of domains such as voice.Source (the latest articles as well as c or python version, there is supply priority project cooperation team) contact email: yugang2010@163.com
脉冲特性的状态监测(CM)信号通常意味着一个缺陷的发生在一个旋转的机器。准确地捕捉脉冲信号组件在一个厘米,集中时频分析(组织)方法基于time-reassigned synchrosqueezing变换(TSST)提出。首先,限制TSST方法在处理强探讨频变信号。其次,介绍了迭代过程来解决模糊的时间频率表示TSST问题。迭代的收敛算法也进行了分析。最后,一个算法来提取脉冲信号重建特性,也有用的准确诊断故障类型。模拟noise-contaminated信号和三组实验数据用于研究对该方法的性能进行评估。这项研究的结果证实,该方法具有更好的性能比其他组织在处理impulsive-like信号的方法。
码纸”Time-reassigned Multisynchrosqueezing变换旋转机械的轴承故障诊断”,10.1109 / TIE.2020.2970571。它可以找到
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这篇文章,我个人感觉最大的贡献在于如何去理解瞬态信号。对一些存在时间极短的瞬态信号,确实不再适合使用时域模型进行分析。然而,频域模型却不受此影响。后面的模态分解算法其实也很有趣。以时频掩码的方式重构信号,常用于语音信号处理,瞬态信号分析中比较罕见。
引用作为
YuGang (2023)。Time - reassigned Multisynchrosqueezing Transform(//www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/73839-time-reassigned-multisynchrosqueezing-transform), MATLAB Central File Exchange. The Retrieved。
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