1樓：匿名使用者
提出了一種基於多尺度線調頻基訊號稀疏分解的多分量多項式相位訊號分離和瞬時頻率估計方法. 該方法採用多尺度的線調頻基函式對多分量多項式相位訊號進行投影分解,通過從不同的時間支撐區內投影係數最大的基函式中尋找出使分解訊號能量最大的基元函 陣列合,逐次獲得訊號包含的能量最大的多項式相位訊號分量,從而實現多分量多項式相位訊號的分離,而從基元函式連線形成的頻率曲線則可獲得多項式相位訊號 分量瞬時頻率的估計.**訊號分析表明,本文方法能在訊雜比較低情況下有效分離多分量多項式相位訊號中包含的多項式相位訊號分量,準確地估計其瞬時頻率.
對一個訊號進行稀疏分解會得到什麼結果
2樓：新一輪的動力
提出了一種基於多尺度線調頻基訊號稀疏分解的多分量多項式相位訊號分離和瞬時頻率估計方法. 該方法採用多尺度的線調頻基函式對多分量多項式相位訊號進行投影分解,通過從不同的時間支撐區內投影係數最大的基函式中尋找出使分解訊號能量最大的基元函 陣列合,逐次獲得訊號包含的能量最大的多項式相位訊號分量,從而實現多分量多項式相位訊號的分離,而從基元函式連線形成的頻率曲線則可獲得多項式相位訊號 分量瞬時頻率的估計.**訊號分析表明,本文方法能在訊雜比較低情況下有效分離多分量多項式相位訊號中包含的多項式相位訊號分量,準確地估計其瞬時頻率.
訊號稀疏分解有哪些演算法？原理如何
3樓：匿名使用者
即含零元素特別多，可以參考「稀疏矩陣」的定義。 如果在矩陣中，多數的元素為0，稱此矩陣為稀疏矩陣（sparse matrix）。 其實不一定是零，只要是無用元素（無益於增加資料資訊量的元素很多），都可以稱其為資料稀疏。
稀疏分解：請問誰知道怎麼把一個訊號進行稀疏表示啊？在matlab下程式設計實現 10
4樓：1指尖的餘煙
推薦你一本書，訊號稀疏表示理論極其應用。你是本科畢設還是研究生的畢設？
為什麼週期訊號的頻率不是固定的，而是很多分量的和？
5樓：匿名使用者
呵呵，不是硬要沒事找事分解頻率，而是為了實用目的做傅立葉變換。
你的問題裡擔憂高次頻率成分的損失，而實際計算一下就應該知道，高次諧波成分是非常非常小的。所以，這不影響實際工作。
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傅立葉變換是數字訊號處理領域一種很重要的演算法。任何連續測量的時序或訊號，都 可以表示為不同頻率的正弦波訊號的無限疊加。而根據該原理創立的傅立葉變換演算法利用直接測量到的原始訊號，以累加方式來計算該訊號中不同正弦波訊號的頻 率、振幅和相位。
該反變換從本質上說也是一種累加處理，這樣就可以將單獨改變的正弦波訊號轉換成一個訊號。
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傅立葉變換的意義
傅立葉變換的意義：將時域問題轉換到頻域中解答，從而簡化了問題的處理
您對於傅立葉變換恐怕並不十分理解 傅立葉變換的實質是將一個訊號分離為無窮多多正弦/復指數訊號的加成，也就是說，把訊號變成正弦訊號相加的形式——既然是無窮多個訊號相加，那對於非週期訊號來說，每個訊號的加權應該都是零——但有密度上的差別，你可以對比概率論中的概率密度來思考一下——落到每一個點的概率都是無限小，但這些無限小是有差別的 所以，傅立葉變換之後，橫座標即為分離出的正弦訊號的頻率，縱座標對應的是加權密度 對於週期訊號來說，因為確實可以提取出某些頻率的正弦波成分，所以其加權不為零——在幅度譜上，表現為無限大——但這些無限大顯然是有區別的，所以我們用衝激函式表示 已經說過，傅立葉變換是把各種形式的訊號用正弦訊號表示，因此非正弦訊號進行傅立葉變換，會得到與原訊號頻率不同的成分——都是原訊號頻率的整數倍。這些高頻訊號是用來修飾頻率與原訊號相同的正弦訊號，使之趨近於原訊號的。所以說，頻譜上頻率最低的一個峰（往往是幅度上最高的），就是原訊號頻率。
傅立葉變換把訊號由時域轉為頻域，因此把不同頻率的訊號在時域上拼接起來進行傅立葉變換是沒有意義的——實際情況下，我...
您對於傅立葉變換恐怕並不十分理解
傅立葉變換的實質是將一個訊號分離為無窮多多正弦/復指數訊號的加成，也就是說，把訊號變成正弦訊號相加的形式——既然是無窮多個訊號相加，那對於非週期訊號來說，每個訊號的加權應該都是零——但有密度上的差別，你可以對比概率論中的概率密度來思考一下——落到每一個點的概率都是無限小，但這些無限小是有差別的
所以，傅立葉變換之後，橫座標即為分離出的正弦訊號的頻率，縱座標對應的是加權密度
對於週期訊號來說，因為確實可以提取出某些頻率的正弦波成分，所以其加權不為零——在幅度譜上，表現為無限大——但這些無限大顯然是有區別的，所以我們用衝激函式表示
已經說過，傅立葉變換是把各種形式的訊號用正弦訊號表示，因此非正弦訊號進行傅立葉變換，會得到與原訊號頻率不同的成分——都是原訊號頻率的整數倍。這些高頻訊號是用來修飾頻率與原訊號相同的正弦訊號，使之趨近於原訊號的。所以說，頻譜上頻率最低的一個峰（往往是幅度上最高的），就是原訊號頻率。
傅立葉變換把訊號由時域轉為頻域，因此把不同頻率的訊號在時域上拼接起來進行傅立葉變換是沒有意義的——實際情況下，我們隔一段時間採集一次訊號進行變換，才能體現出訊號在頻域上隨時間的變化。
我的語言可能比較晦澀，但我已盡我所能向你講述我的一點理解——真心希望能對你有用。我已經很久沒在知道上回答過問題了，之所以回答這個問題，是因為我本人在學習傅立葉變換及拉普拉斯變換的過程中著實受益匪淺——它們幾乎改變了我對世界的認識。傅立葉變換值得你用心去理解——哪怕苦苦思索幾個月也是值得的——我當初也想過：
只要會算題就行。但浙大校訓「求是」時時刻刻鞭策著我追求對理論的理解——最終經過很痛苦的一番思索才恍然大悟。建議你看一下我們訊號與系統課程的教材：
化學工業出版社的《訊號與系統》，會有所幫助。
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