法国格勒诺布尔大学 发布 用于分解多成分信号谱图的数据库 数据集, 应用在 信号处理、神经网络 领域

法国格勒诺布尔大学 本次发布的数据集 用于分解多成分信号谱图的数据库, 该数据库旨在捕捉多种干扰场景，包括线性 chirps 和 spline 模式的信号。每个信号由两个模式组成，并通过添加高斯白噪声来增强鲁棒性。数据库中的信号长度为256，均匀采样于[0,1]区间，并使用汉宁窗口进行短时傅里叶变换得到谱图。数据集的创建是为了用于训练神经网络，以便从谱图中提取理想模式和干扰项，从而改进时间频率分析。

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