利用信号创新的稀疏建模进行多分量信号的时频脊估计
数值分析
2022-12-23 v1 数值分析
摘要
本文提出了一种估计观测非平稳混合信号模态的新方法。首先建立了短时傅里叶变换与稀疏采样理论之间的联系，其中观测被建模为由已知函数滤波的脉冲流。由于待恢复信号具有有限新息率 (FRI)，在存在噪声的情况下使用一种自适应重构方法来估计信号模态。我们将结果与现有方法进行了比较，并通过强调在不同场景下估计性能的提升来验证我们的方法。我们的方法为未来基于 FRI 的模态解耦算法铺平了道路。
引用
@article{arxiv.2212.11343,
title = {Time-Frequency Ridge Estimation of Multi-Component Signals using Sparse Modeling of Signal Innovation},
author = {Quentin Legros and Dominique Fourer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.11343},
year = {2022}
}