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雷达卡
Python
实现基于同步压缩变换
Synchrosqueezing transform
一维数据转二维图像方法的详细项目实例
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随着科学技术的不断发展，信号处理作为信息技术和数据科学中的核心领域，其重要性日益凸显。传统的时域分析方法在面对非平稳信号和复杂动态系统时往往显得力不从心。频域分析技术如傅里叶变换虽广泛应用，但其对时变频率信息的捕捉存在天然局限，难以揭示信号的局部时间频率结构。针对这一问题，时频分析方法应运而生，其中同步压缩变换（Synchrosqueezing Transform，简称SST）作为一种创新的时频分析工具，具备优异的时间-频率局部化能力。它通过重分配时频能量，极大地提高了时频表示的分辨率和稀疏性，尤其适合解析复杂的一维非平稳信号。
在实际应用中，很多一维信号携带丰富的信息，例如生物医学信号（心电、脑电）、机械振动信号、地震信号等。通过同步压缩变换将这些一维信号映射为二维时频图像，不仅能更直观地揭示其内在结构，还能为后续的自动识别、分类及故障诊断提供 ...
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