优化时间频率分布:一种表面计量方法
Damir Malnar1, Miroslav Vrankic1
1Faculty of Engineering, University of Rijeka, Vukovarska 58, 51000 Rijeka, Croatia.
Sensors (Basel, Switzerland)
|July 14, 2023
概括
优化时间频率信号处理表示是非常重要的. 一个新的基于Abbot-Firestone曲线的测量方法将数值结果与视觉评估结合起来,提高了信号分析的准确性.
科学领域:
- 信号处理 信号处理
- 应用数学 应用数学 应用数学
背景情况:
- 时间频率信号处理增强了对时间或仅频率方法的分析.
- 目前的优化实践依赖于视觉检查和诸如Renni entropies或Stanković的能量度等措施.
- 过器内核的适应性可以在数值测量和时间频率表示的视觉质量之间产生差异.
研究的目的:
- 提出一种用于优化时间频率信号表示的新性能测量方法.
- 为优化引入一个无参数,极简的差异演化变体.
- 在自适应内核场景中解决数值指标和视觉评估之间的差异.
主要方法:
- 开发了一种新的性能测量方法,它取自Abbot-Firestone曲线,类似于表面计量学体积参数.
- 采用了一个极简的,无参数的微分进化算法,拥有五个成员的群体.
- 多形倾斜指数内核的优化是使用Renyi,Stanković的能量度,以及对合成和现实信号的拟议测量.
主要成果:
- 拟议的优化算法在所有测试的测量和信号中显示出可靠的趋同.
- 新的阿博特-费尔斯通曲线衍生测量结果显示,报告的数值与视觉评估之间始终保持一致.
- 优化的时间频率分布使用多项测量和视觉检查进行了评估.
结论:
- 拟议的性能测量为优化时间频率表示提供了更可靠的客观函数.
- 最小化的差异进化变体有效地优化了内核参数.
- 这种方法提高了时间频率信号分析的准确性和可解释性.
