用于非平稳信号处理，介绍小波变化、多分辨率分析等代码

matlab 代码允许重现论文中的一些结果：S. Chen、X. Dong、G. Xing 等人，通过脊路径重组和固有啁啾分量分解分离重叠的非平稳信号，IEEE 传感器杂志，2017 年。部分脚本摘自以下论文：S. Chen、Z. Peng、Y. Yang 等人，Intrinsic chirp component分解 by using Fourier Series representation, Signal Processing, 2017, 137: 319-327。 在某些应用中，需要分析时频 (TF) 域中分量严重重叠的多分量非平稳信号。 分离这些信号分量是需要的，但对现有方法来说非常具有挑战性。 为了解决这个问题，我们提出了一种新的非参数算法，称为脊路径重组（RPRG），以从 TF 表示（TFR）中提取重叠分量的瞬时频率（IF）。 RPRG 首先检测来自 TFR 的多分量信号的脊

时频分析理论及其在非平稳信号处理中的应用，王文延，曾庆宁 ，详述了时频分析理论产生的背景和发展状况，对几种典型的时频分析方法以及它们的时频局部性能作了比较分析。最后，讨论了时频分析

本文介绍了用于非平稳信号的时频技术的方法，特性和处理方法，该方法在生物医学，通信和图像处理领域中经常使用。 本研究选择了两类时频分析技术。 一种是基于线性时频分析的短时傅立叶变换（STFT）技术，另一种是基于二次时频分析技术的Wigner-Ville分布（WVD）。 针对频谱分析的非平稳信号，开发并实现了这两种技术的算法。 这项研究的结果表明，WVD及其类别最适合于时频分析。

在分析基于SVD的平稳信号降噪原理的基础上,提出了一种基于SVD的非平稳信号重叠分段降噪算法。非平稳信号通过数据分段可近似处理为多段平稳信号。为降低连续分段降噪误差,进行一定比例的重叠分段,应用基于SVD的平稳信号降噪方法对各分段信号进行降噪,相邻段之间的重叠信号经过多次降噪后求平均得到最终降噪信号。仿真结果表明,该算法具有良好的降噪能力且稳定性较好

emd算法升级，包络分析

数字信号处理的作业，是噪声中非平稳信号的频谱分析。包含代码和讲义。matlab

关于非平稳信号处理的书籍，一共453页，内容详尽！

本代码是用于给定（非平稳）信号的时频分析的 Matlab 程序。 结果是： 1) 时域中信号的图形表示； 2）频域中信号的图形表示（通过FFT）； 3) 时频域中信号的图形表示（通过 STFT）。 该代码基于以下内容中描述的理论： [1] G. Heinzel、A. Rudiger、R. Schilling。 通过离散傅立叶变换 (DFT) 进行的频谱和频谱密度估计，包括窗口函数的综合列表和一些新的平顶窗口。 德国，汉诺威，Max-Planck-Institut für Gravitationsphysik，2002。

RLMD 是一种改进的局部均值分解，由一组优化策略提供支持。 优化策略可以处理 LMD 中的边界条件、包络估计和筛选停止准则。 它从混合信号中同时提取一组单分量信号（称为乘积函数）及其相关的解调信号（即 AM 信号和 FM 信号），这是与其他自适应信号处理方法（如EMD。 RLMD 可用于时频分析。 参考： [1] 刘志良，金亚强，左铭，冯志鹏。 基于鲁棒局部均值分解的时频表示，用于多分量 AM-FM 信号分析。 机械系统和信号处理。 95: 468-487, 2017。 [2] Smith J S.局部均值分解及其在脑电感知数据中的应用[J]. 皇家学会界面杂志，2005 年，2(5)：443-454。 [3] G. Rilling、P. Flandrin 和 P. Goncalves。 关于经验模式分解及其算法。 IEEE-EURASIP 非线性信号和图像处理研讨会 NSIP-03