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时频平面内的非平稳光谱评估和平稳性检验

Abstract第1-10页
摘要第10-16页
Ⅰ.Introduction第16-32页
 1 Introduction to Stationarity and Nonstationarity第16-19页
   ·Classical Definition of Stationarity第16-17页
   ·Generalized Notion of Stationarity第17-18页
   ·Issues in Representation of Nonstationary Signals第18-19页
 2 Introduction to Time-Frequency Method第19-24页
   ·Fourier Transform第19-20页
   ·Characteristics of Time-Frequency Representation第20-21页
   ·Short-Time Fourier Transform第21页
   ·Wigner-Ville Distribution第21-23页
   ·Wigner-Ville Spectrum第23-24页
 3 Reassignment第24-27页
   ·Spectrogram第24-25页
   ·Reassigned Spectrogram第25-27页
   ·Some Historical Comments第27页
 4 Multitapering第27-32页
   ·Power Spectrum Density第27-28页
   ·Welch Method of Averaged Periodograms第28页
   ·Thomson's Method of Multitapering第28-30页
   ·Extensions of Multitapering第30-32页
Ⅱ.Multitaper Time-Frequency Reassignment第32-60页
 1 Multitaper Time-Frequency Reassignment for Nonstationary Spectrum Estimation第33-41页
   ·Principle and Implementation第33-36页
     ·Wedding multitapering with reassignment第33页
     ·Choice of tapers第33-34页
     ·Effectiveness measure by Renyi Entropy第34-36页
   ·Performance Evaluation:Error Measure第36-39页
   ·Examples第39-41页
 2 Variations for Chirp Enhancement第41-49页
   ·Principle and Implementation第42-45页
     ·Differences between estimates based on different tapers第42-45页
     ·Final estimate combined by "sums" and "differences"第45页
   ·Performance Evaluations:Contrast Measure第45-47页
   ·Examples第47-49页
 3 Application:Euler's Disk第49-59页
   ·Time-Frequency Estimation第51-52页
   ·Parameter Estimation of Chirp by Hough Transform第52-54页
   ·Performance Evaluation on Synthetic Model第54-57页
   ·Test on Experimental Signal第57-59页
 4 Conclusion第59-60页
Ⅲ.Test of Stationarity with Surrogates第60-94页
 1 Time-Frequency Framework:Comparison of Local vs.Global Features第61-62页
 2 Surrogates:Stationary Reference第62-65页
   ·Surrogates in(Non)stationarity Test第62-64页
   ·Surrogates in(Nonlinear)Physics第64-65页
 3 Stationarity Test-Parametric Model Approach第65-82页
   ·Comparison of Local vs.Global Time-Frequency Spectra第65页
   ·Choice of Distance第65-67页
     ·Test signals第65-66页
     ·Probability laws distances第66-67页
     ·Spectral distances第67页
     ·Combined distance第67页
   ·Structure of the Test第67-69页
   ·Null Hypothesis of Stationarity第69-77页
     ·Distribution based on surrogates第69页
     ·Gamma model?第69-71页
     ·How many surrogates needed?第71-74页
     ·Threshold based on a statistical significance第74页
     ·Verification of null hypothesis第74-77页
   ·Index and Scale of Nonstationarity第77页
   ·Examples第77-82页
 4 Stationarity Test-One-Class Support Vector Machine Approach第82-89页
   ·One-Class Support Vector Machines第82-85页
     ·Machine learning第82-83页
     ·Support Vector machines第83页
     ·One-class Support Vector machines第83-85页
   ·Comparison of Local vs.Global Time-Frequency Spectra第85-86页
   ·Examples第86-89页
 5 Application:Speech第89-92页
 6 Conclusion第92-94页
Ⅳ.Conclusions and Perspectives第94-96页
Ⅴ.Appendix第96-110页
 1 Alternative model第96-99页
 2 Choice of Thresholds第99-102页
 3 Variations of Test第102-108页
 4 Publications第108-110页
Bibliography第110-116页
Acknowledgment第116-117页

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