【摘 要】
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短时傅里叶变换由于采用固定宽度的时域窗,在缓变与瞬变信号共存的宽频带信号分析中,其时间与频率分辨力矛盾突出.采用Mallat算法的小波变换能够将信号正交分解成多尺度的信
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短时傅里叶变换由于采用固定宽度的时域窗,在缓变与瞬变信号共存的宽频带信号分析中,其时间与频率分辨力矛盾突出.采用Mallat算法的小波变换能够将信号正交分解成多尺度的信号分量,然而所提供的时频信息不很直观,难以识别其时频谱.通过对短时傅里叶变换和小波变换在时频分析中的优缺点分析,发现两者具有互补性.因此本文提出基于多分辨分析的短时傅里叶变换(取名为WAVSTFT),即采用Mallat算法将信号分解成多个尺度信号分量,再对各分量分别做与其尺度相适应的短时傅里叶变换,最后把得到的各时频谱在同一个相平面上叠加,
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