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摘要:
经验模态分解是处理非平稳信号的常用方法之一。在本征模态函数与稀疏优化相结合的表示框架中,基于聚合经验模态分解的思想,本文提出了一种初始相位估计的方法。该方法首先通过噪声辅助的分解算法自适应地消除部分噪声,再用标准算子方法得到剩余分量的相位估计值。理论分析和仿真实验均表明该算法能够降低已有的相位估计算法对噪声的敏感程度,改善了信号稀疏时频表示方法的表示效果。
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局部特征尺度分解
分解能力
相位
内容分析
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文献信息
篇名 稀疏时频表示的初始相位估计方法
来源期刊 信号处理 学科 工学
关键词 非平稳信号 聚合经验模态分解 稀疏时频表示 相位
年,卷(期) 2016,(8) 所属期刊栏目 短文与研究通讯
研究方向 页码范围 989-997
页数 9页 分类号 TN911.72
字数 5317字 语种 中文
DOI 10.16798/j.issn.1003-0530.2016.08.14
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王红霞 10 75 5.0 8.0
2 袁梓洋 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
非平稳信号
聚合经验模态分解
稀疏时频表示
相位
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
信号处理
月刊
1003-0530
11-2406/TN
大16开
北京鼓楼西大街41号
18-143
1985
chi
出版文献量(篇)
5053
总下载数(次)
13
总被引数(次)
32728
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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