This article introduces the second-order transient-extracting transfor的简体中文翻译

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This article introduces the second-order transient-extracting transform (TET2) to extract transient components from a nonstationary signal. Different from the traditional transient-extracting transform (TET1), the proposed method is based on a more general frequency-domain signal model, termed the Gaussian-modulated linear group delay signal model. The first step of the proposed method is the computation of the second-order group delay (GD) estimator that describes the temporal positioning of signal ridges in the time-frequency (TF) plane. Based on this second-order GD estimator, we can then obtain an energy-concentrated TF representation. Finally, the transient component of interest is reconstructed after filtering out the noise in the TF plane. Thus, the TET2 can be considered as an effective TF filtering tool. Numerical experiments on real and synthetic signals show the effectiveness of the proposed method in the TF filtering application.
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本文介绍了二阶瞬态提取变换(TET2),可从非平稳信号中提取瞬态分量。与传统的瞬态提取变换(TET1)不同,该方法基于更通用的频域信号模型,称为高斯调制线性群延迟信号模型。所提出方法的第一步是计算二阶群延迟(GD)估计器,该估计器描述了信号脊在时频(TF)平面中的时间定位。基于此二阶GD估计量,我们可以得到能量集中的TF表示。最终,在滤除TF平面中的噪声之后,重建了感兴趣的瞬态分量。因此,TET2可以被视为有效的TF过滤工具。
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本文介绍了用二阶瞬态提取变换(TET2)从非平稳信号中提取暂态分量。与传统的瞬态提取变换(TET1)不同,该方法基于一种更通用的频域信号模型,即高斯调制线性群时延信号模型。该方法的第一步是计算描述信号脊线在时频平面上的时间定位的二阶群时延(GD)估计器。基于这种二阶GD估计量,我们可以得到能量集中的TF表示。最后,滤除TF平面上的噪声,重建感兴趣的瞬态分量。因此,TET2可以被认为是一种有效的TF滤波工具。通过对真实信号和合成信号的数值实验,证明了该方法在TF滤波应用中的有效性。<br>
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