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摘要
为了优化高频率分辨率的希尔伯特时频谱的表达效果,提出一种基于卷积运算思想的希尔伯特时频谱平稳化和自适应增强方法.首先,由希尔伯特黄变换得到高频率分辨率的时频谱和边际谱,通过设定时域和频域平稳因子及权重得到相应的核矩阵,并依照卷积运算的过程对时频谱进行平稳化;然后,将平稳化之后的边际谱值作为时频谱中相应瞬时频率处谱线的增强因子,对时频谱进行自适应增强;最后,用UrbanSound8K数据集提取时频谱图作为特征,利用深度卷积神经网络进行验证实验.仿真结果表明:本方法能够有效提高希尔伯特时频谱的总体表达效果,自适应地改变时频谱的表现形式.
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