【摘 要】
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时频分析在自动控制、模式识别、水声、机械振动、故障诊断、地震勘测和生物医学工程等领域有着广泛的应用。时频分析处理非平稳信号的方法主要有：短时傅立叶变换、Wigner-Ville分布和小波变换等等。希尔伯特-黄变换方法是一种新的分析非线性、非平稳信号的时频分析方法，该方法由经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD）与Hilbert谱分析两部分组成。对于多分量
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时频分析在自动控制、模式识别、水声、机械振动、故障诊断、地震勘测和生物医学工程等领域有着广泛的应用。时频分析处理非平稳信号的方法主要有：短时傅立叶变换、Wigner-Ville分布和小波变换等等。希尔伯特-黄变换方法是一种新的分析非线性、非平稳信号的时频分析方法，该方法由经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD）与Hilbert谱分析两部分组成。对于多分量非平稳信号分析，Wigner-Ville分布（WVD）存在严重的交叉项干扰。而Gabor-Wig
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