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公开(公告)号：CN107766289B
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201710947910.4
申请日：2017-10-12
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供了用于ENPEMF信号的AMW‑SST时频分析方法，所述方法包括步骤：建立单元数据，在所述单元数据中存入小波类型作为备选小波用于ENPEMF信号处理；存储所述小波类型的CM值；根据CM值对小波进行筛选得到用于ENPEMF信号处理的母小波；使用所述母小波对待处理ENPEMF信号进行SST处理得到待处理ENPEMF信号的时频分析结果。本发明通过计算小波的CM值自适应地选出最优母小波，最后结合SST算法得出时间轴和频率轴同时具有较高锐化效果的输出，使其时频效果更加清晰，提高时频图的聚集度和可读性。
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公开(公告)号：CN107895141A
公开(公告)日：2018-04-10
申请号：CN201710994617.3
申请日：2017-10-23
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供了一种用于含噪ENPEMF信号的镜像累加NNMP-SST时频分析方法，包括步骤：对含噪ENPEMF信号进行累加并镜像优化；镜像优化后的待处理信号经稀疏分解得到分量信号IMF1和IMF2后将其组合得到组合后的信号矩阵；初始化信号矩阵的可信度系数和归一化系数；求出初始化后的信号矩阵的分量幅值；确定初始化后的信号矩阵的第i行分量幅值的最大值并确定第i行所有可信度系数等级，然后对初始化后的信号矩阵的第i行分量幅值相应进行归一化得到第i行优化矩阵；判断第i行是否为最后一行；若是，则得到优化信号矩阵；若不是，则i＝i+1并回到确定初始化后的信号矩阵的第i行分量幅值的最大值重新执行后续步骤。本发明可以得到较理想的信号时频联合分布图。
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公开(公告)号：CN107895141B
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201710994617.3
申请日：2017-10-23
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供了一种用于含噪ENPEMF信号的镜像累加NNMP‑SST时频分析方法，包括步骤：对含噪ENPEMF信号进行累加并镜像优化；镜像优化后的待处理信号经稀疏分解得到分量信号IMF1和IMF2后将其组合得到组合后的信号矩阵；初始化信号矩阵的可信度系数和归一化系数；求出初始化后的信号矩阵的分量幅值；确定初始化后的信号矩阵的第i行分量幅值的最大值并确定第i行所有可信度系数等级，然后对初始化后的信号矩阵的第i行分量幅值相应进行归一化得到第i行优化矩阵；判断第i行是否为最后一行；若是，则得到优化信号矩阵；若不是，则i＝i+1并回到确定初始化后的信号矩阵的第i行分量幅值的最大值重新执行后续步骤。本发明可以得到较理想的信号时频联合分布图。
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公开(公告)号：CN107766289A
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201710947910.4
申请日：2017-10-12
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供了用于ENPEMF信号的AMW-SST时频分析方法，所述方法包括步骤：建立单元数据，在所述单元数据中存入小波类型作为备选小波用于ENPEMF信号处理；存储所述小波类型的CM值；根据CM值对小波进行筛选得到用于ENPEMF信号处理的母小波；使用所述母小波对待处理ENPEMF信号进行SST处理得到待处理ENPEMF信号的时频分析结果。本发明通过计算小波的CM值自适应地选出最优母小波，最后结合SST算法得出时间轴和频率轴同时具有较高锐化效果的输出，使其时频效果更加清晰，提高时频图的聚集度和可读性。
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