【摘 要】
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同步压缩变换建立在小波变换的基础上,通过在较小频域范围内压缩小波系数,可有效改善信号的能量分布,提高时频聚集性。该文针对线性调频（LFM）信号的参数估计问题,根据适用于LFM
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同步压缩变换建立在小波变换的基础上,通过在较小频域范围内压缩小波系数,可有效改善信号的能量分布,提高时频聚集性。该文针对线性调频（LFM）信号的参数估计问题,根据适用于LFM信号的Chirplet变换,在同步压缩理论的框架下,提出一种同步压缩Chirplet变换方法（SSCT）。由于充分利用了LFM信号时间与频率的线性关系,SSCT方法在提高Chirplet变换时频平面能量聚集性的同时,可实现信号参数的精确估计,且保留了Chirplet变换窗函数选取灵活,无交叉项干扰等优点。针对复杂噪声环境下的参数估计问
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