STFT-like time frequency representations for nonstationary signal — From evenly sampled data to arbitrary nonuniformly sampled data
Notice bibliographique
Résumé
Spectrograms provide an effective way for time-frequency representation (TFR). Among these, short-time Fourier transform (STFT) based spectrograms are extensively used for various applications. However, STFT spectrogram and its revised versions suffer from two main issues: (1) there is a trade-off between time resolution and frequency resolution, and (2) almost all existing TFR methods, including STFT spectrogram, are not suitable to deal with nonuniformly sampled data. In this paper, we address these two problems by presenting alternative approaches, namely short-time amplitude and phase estimation (ST-APES) and short-time sparse learning via iterative minimization (ST-SLIM), to improve the resolution of STFT based spectrogram, and extend the applicability of our approaches to signals with arbitrary sampling patterns. Apart from evenly sampled data, we will consider missing data as well as arbitrary nonuniformly sampled data, at the same time. We will demonstrate via simulation results the superiority of our proposed algorithms in terms of resolution, sidelobe suppression and applicability to signals with arbitrary sampling patterns.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».