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An Adaptive sVD Method for solving the Pass-Region Problem in s-transform Time-Frequency Filters

Chinese Journal of Electronics 2015年第1期24卷 115-123页

作者： YIN Baiqiang HE Yigang LI Bing ZUO Lei YUAN Lifen school of Electrical and Automation Engineering Hefei University of Technology

s-transform(sT) is an excellent tool for time-frequency filter. There are two factors that influence filtering performance: inverse s-transform(IsT) algorithms and the pass-regions in time-frequency domain. A novel matrix IsT algorithm is derived and an adaptive singular value decomposition(sVD) method for solving the pass-region problem is proposed. The former can avoid reconstructing errors in time-frequency filtering; the latter is effective to distinguish the pass-region of signal from *** can be realized by removing the smaller singular values and keeping the larger singular values. An additive noise perturbation model is built in sT time-frequency domain and the effective rank of noise perturbation model based on matrix IsT is analyzed. simulation results indicate that the proposed sVD method can provide higher precision than the existing ones at low signal-to-noise ratio and does not need to compute the noise statistics *** examples verify the effectiveness of proposed method.

关键词： s-transform matrix inverse s-transform Time frequency filter singular value decomposition.

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