yugang2010 发表于 2016-3-29 12:07
可以用于结构模态识别，这几个参数都可以提取到。混叠问题会存在，关键在于参数怎么选择。
感谢楼主回复，感觉楼主在信号处理方面非常专业。顺势，我还想了解深入一点，不知道楼主是否接触过TLS_ESPRIT、矩阵束方法？如果将同步压缩小波用于模态参数辨识，相比TLS_ESPRIT、矩阵束方法，辨识后在还原信号方面，信噪比、拟合优度等指标方面是否有优势
还有个问题，楼主是否有将同步压缩小波用于模态识别的case？有的话可否发一个给我学习一下？
楼主，怎么用sst进行信号重排重构啊，在线急等啊
楼主，怎么用sst进行信号重排重构啊，在线急等啊
桨距角 发表于 2016-4-7 13:47
楼主，怎么用sst进行信号重排重构啊，在线急等啊
把时频谱，在频率方向加起来，然后取时部，就OK。最后，还需要除以一个因子，恢复下幅值。
yugang2010 发表于 2016-4-7 14:28
把时频谱，在频率方向加起来，然后取时部，就OK。最后，还需要除以一个因子，恢复下幅值。
楼主太给力，谢谢赐教{:{05}:}
yugang2010 发表于 2016-4-7 14:28
把时频谱，在频率方向加起来，然后取时部，就OK。最后，还需要除以一个因子，恢复下幅值。
还点弱弱的问下，时频谱有几百列怎么确定选那些重构啊
楼主有没有利用 SST重构功能，提取信号中的单分量--非平稳--成分？有相关分解的程序吗? 谢谢啦。。类似emd分解那种的。。。分解出一层一层的。。
shine123 发表于 2016-4-13 20:06
楼主有没有利用 SST重构功能，提取信号中的单分量--非平稳--成分？有相关分解的程序吗? 谢谢啦。。类似em ...
http://forum.vibunion.com/thread-142018-1-1.html
我怎么在那个mathwork里面下载不了呢？麻烦啦 可以发到我邮箱吗？ 1013862073@qq.com。。
谢啦 在线等。。
谢谢楼主分享
感谢分享
emd与短时傅立叶变换、小波分解等方法相比，优势在于它是直观的、直接的、后验的和自适应的，因为基函数是由数据本身所分解得到。
谢谢楼主的分享，好东东，学习了！{:{39}:}