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搜索资源 - NO STATIONARY SIGNAL
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离散分数阶傅里叶变换，可以处理非平稳信号，也可以很好的对抗多普勒频移，用在OFDM系统中尤为重要。-Discrete fractional Fourier transform, can handle non-stationary signal can also be very good against the Doppler frequency shift, used in the OFDM system is particularly important.
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TFBSS是一种基于短时傅里叶时频分析的盲源分离算法，算法基于卷积混合。处理非平稳源信号。-TFBSS performs Blind Source Separation of (over)determined multiplicative mixtures of non-stationary real valued sources.
TFBSS is based on the joint-diagonalization of whitened and noise-compensated
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本文利用小波以及小波包在数字信号处理中表现出来的优势，将其应用到变换域通信(TDCS)中。针对基于傅里叶变换估计方法无法对非平干扰进行有效估计的缺点，于是小波技术被应用于谱估计中。作为TDCS通信前端的频谱感知阶段所应用的数学工具，进行频谱感知，小波变换可以确定干扰所在频段以及创建小波基函数，用于数据传输。并且将其与其他变换方式的应用场合以及性能进行对比。并且针第二代小波良好的数据压缩性能，拟将其应用于TDCS中，对干扰频谱进行进一步压缩-The article utilized the adv
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经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）方法是由美国NASA的黄锷博士提出的一种信号分析方法。它依据数据自身的时间尺度特征来进行信号分解，无须预先设定任何基函数。EMD方法在理论上可以应用于任何类型的信号的分解，因而在处理非平稳及非线性信号序列上具有很高的信噪比，体现出非常明显的优势。-Empirical Mode Decomposition (EMD) is a signal analysis method proposed by the U.S. N
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time-invariant degradation models and stationary
signals and noise, the classical Fourier domain Wiener
filter, which can be implemented in O(N logN) time, gives the
minimum mean-square-error estimate of the original undistorted
signal. For t
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