论文研究-基于时频空间奇异值分解的多分量线性调频信号的分离与增强 .pdf下载

weixin_39821260 2020-01-01 12:00:13
基于时频空间奇异值分解的多分量线性调频信号的分离与增强，汪飞，孙晓颖，针对加性色噪声背景下的多分量线性调频信号的分离和增强问题，本文提出了一种新的基于时频空间奇异值分解的算法，该方法对加性噪
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论文研究-基于时频空间奇异值分解的多分量线性调频信号的分离与增强 .pdf
基于时频空间奇异值分解的多分量线性调频信号的分离与增强，汪飞，孙晓颖，针对加性色噪声背景下的多分量线性调频信号的分离和增强问题，本文提出了一种新的基于时频空间奇异值分解的算法，该方法对加性噪
基于时频面旋转的线性调频信号增强 (1999年)
估计淹没于噪声中的线性调频（chirp）信号,是许多研究领域中的一个基本课题。本文提出一种基于时频面旋转的增强chirp信号的算法,其处理过程是：首先计算含噪信号的短时Fouricr变换,然后用由瞬时频率得出的信号的倾斜角度控制时频平面的旋转,在奇异值分解的基础上用低有效秩分离开信号子空间和噪声子空间,再将信号子空间旋转回去,最后经短时Fouricr逆变换,就得到去除了噪声的信号。仿真实验的结果表明了这种增强算法具有很好的保幅性能。
matlab时频分析工具箱+安装方法+函数说明.
时频分析工具箱中提供了计算各种线性时频表示和双线性时频分布的函数， 本帖主要列出时频分析工具箱函数简介，以号召大家就时频分析应用展开相关讨论。 一、信号产生函数： amexpo1s 单边指数幅值调制信号 amexpo2s 双边指数幅值调制信号 amgauss 高斯幅值调制信号 amrect 矩形幅值调制信号 amtriang 三角形幅值调制信号 fmconst 定频调制信号 fmhyp 双曲线频率调制信号 fmlin 线性频率调制信号 fmodany 任意频率调制信号 fmpar 抛物线频率调制信号 fmpower 幂指数频率调制信号 fmsin 正弦频率调制信号 gdpower 能量律群延迟信号 altes 时域Altes信号 anaask 幅值键移信号 anabpsk 二进制相位键移信号 anafsk 频率键移信号 anapulse 单位脉冲信号的解析投影 anaqpsk 四进制相位键移信号 anasing Lipscjitz 奇异性 anaste 单位阶跃信号的解析投影 atoms 基本高斯元的线性组合 dopnoise 复多普勒任意信号 doppler 复多普勒信号 klauder 时域Klauder小波 mexhat 时域墨西哥帽小波 二、噪声产生函数 noiseecg 解析复高斯噪声 noiseecu 解析复单位高斯噪声 tfrgabor Gabor表示 tfrstft 短时傅立叶变换 ifestar2 使用AR(2)模型的瞬时频率估计 instfreq 瞬时频率估计 sqrpdlay 群延迟估计 三、模糊函数 ambifunb 窄带模糊函数 ambifuwb 宽带模糊函数 四、Affine类双核线性时频处理函数 tfrbert 单式Bertrand分布 tfrdfla D-Flandrin分布 tfrscalo 尺度图 tfrspaw 平滑伪Affine类Wigner分布 tfrunter Unterberger分布 五、Cohen类双核线性时频处理函数 tfrbj Born-Jordan分布 tfrbud Butterworth分布 tfrcw Choi-Williams分布 tfrgrd 归一化的矩形分布 tfrmh Margenau-Hill分布 tfrmhs Margenau-Hill频谱分布 tfrmmce 谱图的最小平均互熵组合 tfrpage Page分布 tfrwv 伪Wigner-Ville分布 tfrri Rihaczek分布 tfrridb 降低交叉项的分布（Bessel窗） tfrridbn 降低交叉项的分布（二项式窗） tfrridh 降低交叉项的分布（汉宁窗） tfrridt 降低交叉项的分布（三角窗） tfrsp 谱图分布 tfrspwv 平滑伪Wigner-Ville分布 tfrwv Wigner-Ville分布 tfrzam Zhao-Atlas-Marks分布 六、其他处理函数： friedman 瞬时频率密度 htl 图像直线检测中的Hough变换 margtfr 时频表示的能量 momftfr 时频表示的频率矩 momttfr 时频表示的时间矩 renyi Renyi信息度量 ridges 波峰提取 plotifl 绘制归一化的瞬时频率规律 tfrparam 返回用于显示时频表示的参数 tfrqview 时频表示的快速可视化 tfrsave 保存时频表示的参数 tfrview 时频表示的可视化
斯坦福ML公开课笔记(中文版1-6)
本资源是斯坦福ML公开课笔记。主要内容包括混合高斯模型、混合贝叶斯模型、因子分析模型、主成分分析、奇异值分解、隐含语义索引和独立成分分析等内容。
时序分解 | MATLAB实现基于SVD奇异值分解的信号分解分量可视化
信号处理领域中，常常面临着从复杂混合信号中提取有用信息的问题。许多信号并非单一成分构成，而是多个信号源的叠加。如何有效地将这些混合信号分解成各个独立的成分，并对其进行可视化分析，是信号处理研究中的一个重要课题。奇异值分解 (Singular Value Decomposition, SVD) 作为一种强大的矩阵分解方法，为解决这一问题提供了有效的途径。本文将深入探讨基于SVD的信号分解方法，并重点阐述其分量可视化技术。
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