滑动奇异频谱分析:数据驱动的非平稳信号分解工具(Matlab代码实现)

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目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现


💥1 概述

奇异频谱分析(SSA)是一种信号分解技术,旨在将信号扩展为可解释且具有物理意义的组件(例如,正弦波,噪声等)。本文介绍了SSA可分离性的新理论和实践结果,并介绍了一种滑动SSA的新方法。首先,将SSA与无监督分类算法相结合,提供了一种全自动的数据驱动的成分提取方法,我们在理论研究中研究了组分分离的局限性。其次,采用详细的自动SSA方法设计了一种基于滑动分析窗口的方法,在分析具有时变分量的非平稳信号时,该方法比经典SSA方法提供了更好的结果。最后,将所提出的滑动SSA方法与经验模态分解和同步挤压短时傅里叶变换进行了比较,该方法应用于合成信号和真实信号。


📚2 运行结果


7c1b0705275d69b0d1f9df0d4e097758.png


5b91d17099a0247a40781c49b3eab37e.png


部分代码:

function value = RQF(s, s_hat)
% function value = RQF(s, s_hat)
%
% Compute the Reconstruction Quality Function expressed in dB
% and defined by 10 log10(|s|^2 / |s-s_hat|^2)
%
% INPUT:
% s: Reference signal
% s_hat: Estimated signal
value=20*log10(norm(s)/norm(s-s_hat));
end
function value = RQF(s, s_hat)
% function value = RQF(s, s_hat)
%
% Compute the Reconstruction Quality Function expressed in dB
% and defined by 10 log10(|s|^2 / |s-s_hat|^2)
%
% INPUT:
% s: Reference signal
% s_hat: Estimated signal
value=20*log10(norm(s)/norm(s-s_hat));
end


🎉3 参考文献

部分理论来源于网络,如有侵权请联系删除。

[1]Jinane Harmouche, Dominique Fourer, Francois Auger, Pierre borgnat, Patrick Flandrin (2017) The Sliding Singular Spectrum Analysis: a Data-Driven Non-Stationary Signal Decomposition Tool


🌈4 Matlab代码实现


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