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《项目介绍 Python实现基于同步提取变换Synchroextracted transform一维数据转二维图像方法的详细项目实例（含模型描述及部分示例代码）》
本文介绍了一个基于Python实现的同步提取变换(SET)方法，用于将一维时序信号转换为二维图像，便于深度学习模型处理。文章详细阐述了项目背景、目标、挑战及解决方案。 项目背景方面，针对传统时频分析方法（如STFT和CWT）存在的模糊和扩散问题，SET通过提取瞬时频率和相位信息，实现更精确的时频能量重分布。该方法特别适合非平稳信号分析，可应用于语音识别、故障诊断等领域。 项目挑战包括非平稳信号的复杂时频特性、计算复杂度、图像构建稳定性等。解决方案包括瞬时频率估计和相位同步策略、高效数值计算库、图像标准化流程
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/152046501
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