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Python
实现基于局部最大同步压缩变换
Local maximum synchrosqueezing transform
一维数据转二维图像方法的详细项目实例
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在信号处理领域，时频分析技术一直是研究和应用的核心工具之一。针对非平稳信号的特征提取，传统的傅里叶变换由于其全局性的频谱表示，无法有效揭示信号的局部时间-频率结构。因此，发展更加精准且局部化的时频变换方法成为了学术界和工业界的共同需求。局部最大同步压缩变换（Local Maximum Synchrosqueezing Transform, LMSST）作为一种先进的时频分析方法，能够在提高时频分辨率的同时实现信号成分的聚焦和压缩，从而极大地增强信号成分的可识别性和解耦能力。
LMSST是基于同步压缩变换（Synchrosqueezing Transform, SST）的改进版本。SST通过将时频表示中的频率偏移同步压缩到瞬时频率位置，实现了频率的重新分配，使得信号的时频表示更加集中，适合处理多分量非平稳信号。而 ...
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