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检索条件"主题词=时频联合分布"

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时频联合分布理论在序列随机性检验中的应用研究: 收藏
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引用; 《探测与控制学报》2007年第3期29卷 52-55,60页; 作者：张玉波黄峥刘芒龙机电工程与控制国家级重点实验室陕西西安710065; 分析了短时傅里叶变换(FFT)在序列随机性检验中存在的不足,提出了将时频联合分布(TFD)理论应用于序列随机性的检验中,并且对这种方法作了初步的研究。通过对两组不同伪随机序列的TFD编程分析,表明该方法克服了FFT不能在时域定位的缺点,...; 分析了短时傅里叶变换(FFT)在序列随机性检验中存在的不足,提出了将时频联合分布(TFD)理论应用于序列随机性的检验中,并且对这种方法作了初步的研究。通过对两组不同伪随机序列的TFD编程分析,表明该方法克服了FFT不能在时域定位的缺点,为随机数发生器(RNG)的设计提供了参考。; 来源：详细信息评论

基于时频联合分布的经验模态分解方法: 收藏
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引用; 《电子与封装》2013年第5期13卷 24-26,41页; 作者：金晶晶耿元婧中国电子科技集团公司第47研究所沈阳110032; 经验模态分解没有固定的先验基底,使信号分析更加灵活多变,是信号处理领域内解决非线性、非平稳信号分析问题的新方法。但其只可分解信号持续时间内由连续的不同频率成分组成的信号,不能分解不同时间段含有相似频率成分的信号。时频联...; 经验模态分解没有固定的先验基底,使信号分析更加灵活多变,是信号处理领域内解决非线性、非平稳信号分析问题的新方法。但其只可分解信号持续时间内由连续的不同频率成分组成的信号,不能分解不同时间段含有相似频率成分的信号。时频联合分布通过设计时间和频率的联合函数,利用时域和频域联合描述信号在不同时间和频率的能量密度。将时频联合分布应用于其中,扩展经验模态分解方法可处理的信号类型。; 来源：详细信息评论

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