项目介绍 Python实现基于同步提取变换Synchroextracted transform一维数据转二维图像方法

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Python
实现基于同步提取变换
Synchroextracted transform
一维数据转二维图像方法的详细项目实例
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
随着现代信号处理和图像识别技术的飞速发展，如何将一维时序数据高效地转换为二维图像形式，进而应用于深度学习和模式识别，成为当前科研和工业领域的热点问题。同步提取变换（Synchroextracted Transform，SET）是一种结合了时频分析和信号增强技术的先进算法，能够有效地提升时频分布的集中度和清晰度。传统的时频变换如短时傅里叶变换（STFT）和连续小波变换（CWT）虽然能够提供时频信息，但其分布通常存在模糊和扩散的问题，难以准确揭示信号的内在结构。同步提取变换通过提取瞬时频率和相位信息，对时频能量进行重新分布，使得信号的特征更加突出和集中，特别适合非平稳信号的分析。
在实际应用中，许多领域需要将一维信号转换为二维图像以便于深度学习模型的输入，如语音识别、机械故障诊断、生物医学信号分析、雷达信号处理等。通过SET，将信号的时间和频率特征同 ...

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关键词：transform extract python extra Trans