MATLAB
实现基于同步压缩变换
Synchrosqueezing transform
一维数据转二维图像方法的详细项目实例
项目背景介绍
同步压缩变换（
Synchrosqueezing Transform
，SST）作为一种信号处理技术，在一维信号的时频分析中具有广泛应用。它能够有效地提取非平稳信号中的频率成分，提供比传统小波变换更高的分辨率，因此在许多科学领域如地震数据分析、生物医学信号处理、语音识别等方面都有重要应用。然而，传统的时频分析方法，如短时傅里叶变换（
STFT
），在处理非平稳信号时会遭遇分辨率问题，难以同时满足时间和频率的精确度。为了解决这一问题，
SST结合了小波变换的优势，通过引入同步压缩的策略，能够在较低的时间分辨率下获得较高的频率分辨率，尤其适用于处理瞬态信号或者信号具有复杂频率成分的场景。
该项目通过将
SST应用于一维数据转二维图像的方法，实现了数据的高效可视化和分析。通过
SST，可以将原始信号的频率成分提取并映射到二维图像中，从而在视觉上呈现出信号的频率与时间分布。这种转化不仅提高了信号处理的准确性，还拓宽了信号在图像处理中的应用前景。通过结合
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