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匹配追踪方法是目前时频分辨率最高的时频分析方法.但传统的匹配追踪方法在寻找与信号匹配最佳的时频原子时,需在较大的参数搜索范围内对时频原子参数进行多重循环寻优迭代,计算效率较低.针对匹配追踪算法实现方式,本文主要工作及结论如下:(1)以Morlet小波为时频原子,以频率、相位、时延和尺度为时频原子参数,分析了信号在时频原子上的投影振幅对这四项时频原子参数的灵敏度,结果表明灵敏度顺序为:时延、频率、尺度和相位,据此结论可在算法实现时根据灵敏度顺序调整不同参数寻优迭代时的参数搜索范围,改善算法的计算效率;(2)针对频率、相位和时延参数已知尺度参数变化的时频原子,分析了利用Hilbert变换得到的瞬时参数表征时频原子参数初值的准确度,结果表明准确度顺序为:时延、频率和相位.据此结论可在算法实现时确定参数寻优的优先级顺序,改善算法的计算效率.与连续小波变换、广义S变换等时频分析方法的对比及在地震数据去噪中的应用效果表明匹配追踪方法效果较好. 相似文献
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