我们研究了所提出的 SET 方法在分析一对黑洞的螺旋和合并过程中产生的引力波 (GW) 信号的适用性。 GW信号检测刚刚获得2017年诺贝尔奖，GW信号分析是一项非常具有挑战性的任务。 SET 是一种高分辨率时频 (TF) 分析工具，可用于信号重建。 因此，通过SET可以获得GW信号的高分辨率TF表示，如图所示。 . 相关论文可以在网站“ http://ieeexplore.ieee.org/document/7906573/ ”中找到[1]。 如果您使用此包中包含的任何函数，请引用本文。 非常非常感谢你。 . [1] G. Yu、M. Yu 和 C. Xu，“同步提取变换”，IEEE 工业电子学报，卷。 64，没有。 10，第 8042-8054 页，2017 年 10 月。doi：10.1109/TIE.2017.2696503

该代码可以帮助我们为强非平稳信号生成近似理想的时频表示。 它具有高 TF 分辨率。 同时，它允许信号重建。 它非常简单，但非常有效。 我相信我离打破海森堡测不准原理越来越近了。 论文“同步提取变换：一种新颖的时频分析工具”已提交给MSSP。 请稍等。 你可以点击我的名字“于刚”查看我的其他作品。 如果您对代码有任何建议，可以发送电子邮件至“yugang2010@163.com”。 我会尽我最大的努力去改进它。

这是我们提出的算法“同步提取变换”的 MATLAB 实现，具有高时频分辨率并允许模式分解。 它是一种新颖有趣的时频分析工具。 相应的论文“Synchroextracting Transform”发表在IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL ELECTRONICS 上。 论文中出现的所有函数和数据都可以在这个包中找到。 直接运行“Example_1”到“Example_4”的代码，对应两个数值分析和两个实验验证。 例如，我们可以直接将“Example_1.m”文件拖入MATLAB软件的命令窗口，或者在命令窗口输入代码“run('absolute path\SET_Y\Example_1.m')”。 论文可在网站“ http://ieeexplore.ieee.org/document/7906573/ ”中找到，或通过电子邮件“yugang2010@163.com”与

“同步提取变换”(Synchroextracting Transform，SET)，(1)时频分辨率高，renyi熵低于目前99%的TFA方法(即能量聚集性高)，处理结果非常接近ITFA目标； (2)可用于模态分解，在低信噪比的情况下，具有较好的噪声鲁棒性； (3)能够用于弱信号检测，可及时发现微弱故障特征； (4)计算复杂度与STFT处于同一水平，可用于实时计算； (5)无需太多输入参数，与STFT一样，是属于无参数化的方法； (6)该方法可移植于小波变换、S变换等方法