【摘 要】
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该文针对同步压缩S变换（SSST）在混合噪声下的失真问题，提出一种新型稳健性广义同步压缩S变换（GSST）。该方法首先改进Viterbi算法以提高S变换在混合噪声下的时频分析性能，在获取调频
【机 构】
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西安电子科技大学电子工程学院,南京大学计算机科学与技术系
【基金项目】
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国家自然科学基金(61701374);陕西省自然科学基金(JB160210);中央高校基本科研业务费专项资金;西安电子科技大学研究生创新基金~~
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该文针对同步压缩S变换（SSST）在混合噪声下的失真问题，提出一种新型稳健性广义同步压缩S变换（GSST）。该方法首先改进Viterbi算法以提高S变换在混合噪声下的时频分析性能，在获取调频（FM）信号的相位轨迹信息后，利用同步压缩技术提高时频聚集性。仿真实验表明，在α-高斯混合噪声环境下，该方法能够在低信噪比下精确获取FM信号的时频信息，有效改善了传统同步压缩算法的稳健性和适用性。
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