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

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真

同步压缩小波变换程序，适用于同步压缩小波变换的各种变形与研究

同步压缩小波变换（SST）MATLAB完整源代码，可直接运行，包含了正变换和逆变换

同步压缩小波变换程序，适用于同步压缩小波变换的各种变形与研究

提出了一种新的时频分析（TFA）方法，称为参数STFT（PSTFT）。 并且它可以实现对强非平稳信号的理想 TF 表示。 相应的论文“A method to the Ideal time-frequency representation for strong non-stationary signals”已提交给 MSSP。 我是一名攻读博士学位的学生。 中国山东大学学士学位，将于2016.6毕业。 我的研究兴趣包括盲源分离、模态识别、时频分析、机器状态监测、故障诊断和瞬时声压级计算。 我想找个博士后职位继续相关的研究。 有人可以为我提供合适的职位吗？ 我对此非常感激。 你可以点击我的名字“于刚”查看我的其他作品。

完整代码，可直接运行

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这是我们提出的算法“ Multisynchrosqueezing变换”（MSST）的MATLAB实现，该算法具有较高的时频分辨率并允许模式分解。 而且，它是完全可逆的。 MSST不需要有关该信号的任何先验信息。 该代码仅需要输入参数，例如信号，窗口长度和迭代次数。 它是一种新颖而有趣的时频分析工具。 相应的论文“ Multisynchrosqueezing变换”已经发表在IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL ELECTRONICS上。 可以在此软件包中找到本文中出现的所有功能和数据。 只需直接运行从“ Example_1”到“ Example_5”的代码，它们对应于数值分析和实验验证。 例如，我们可以将文件“ Example_1.m”直接拖到MATLAB软件的命令窗口中，或在命令窗口中输入代码“ run（'absolute path \ MSST_Y \ Exa

心音分割：基于LSTM神经网络和傅里叶同步压缩变换的心音分割