matlab-基于小波变换的TMSST（时间重分配多重同步压缩变换）

实际应用中捕获的一些信号通常由一系列具有多值瞬时频率（IF）的模式组成，即瞬态信号，这使得一些高级时频分析（TFA）工具不再理想甚至无效。幸运的是，此类信号的群延迟 (GD) 可以很好地表示为频率的单值函数。通过考虑适合描述 GD 的频域信号模型，YG开发了一种称为小波变换 (WT) 的基于时间重新分配的同步压缩变换 (WTSST) 的后处理技术。在 WTSST 中，WT 中扩散的 TF 系数被收集到瞬态信号的 GD，旨在生成更集中的时频表示 (TFR)，并且 WTSST 允许检索全部或部分信号。考虑高斯函数下的解析WT，给出了WTSST的理论分析，包括GD候选精度和信号重建精度的分析。此外，在对WTSST理论分析的基础上，引入定点迭代方案，提出了基于WT的时间重分配多同步压缩变换(WTMSST)，进一步改善了WTSST无法准确描述强变频信号的缺点. 仿真和实际信号分析表明，所提出的方法能够恰当地描述瞬态信号的特征。通过引入定点迭代方案，提出了基于WT的时间重分配多同步压缩变换(WTMSST)，进一步改善了WTSST无法准确描述强变频信号的缺点。仿真和实际信号分析表明，所提出的方法能够