【摘 要】
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时频的聚集性是评判信号分析方法效果的主要因素，传统的分析方法已经不能满足时频聚集性要求，因而提出一种高分辨率的分析方法-同步压缩小波变换（Synchrosqueezing Wavelet Transform, SWT）。该方法在频率方向上把小波系数重新挤压和排列，不仅提升时频的分辨率，而且还能实现信号重构。将此方法应用于分析锚杆质量检测数据，与传统的EEMD方法对比表明，SWT能够较为准确地描述信
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51674169）； 河北省自然科学基金重点项目（F2019210243）； 河北省教育厅重点项目（ZD2018039）； 石家庄铁道大学研究生创新资助项目（YC2020063）；
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时频的聚集性是评判信号分析方法效果的主要因素，传统的分析方法已经不能满足时频聚集性要求，因而提出一种高分辨率的分析方法-同步压缩小波变换（Synchrosqueezing Wavelet Transform, SWT）。该方法在频率方向上把小波系数重新挤压和排列，不仅提升时频的分辨率，而且还能实现信号重构。将此方法应用于分析锚杆质量检测数据，与传统的EEMD方法对比表明，SWT能够较为准确地描述信号的频率构成且重构的信号有较好的降噪效果。
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