时频分析(TFA, time frequency analysis)的发展目标之一,就是努力提高时频分辨率(另一个目标是信号能够被完美重构。做到完美重构的话,可以使得该TFA技术用于信号去噪,模态分解等方面。)。时频谱具有高时频分辨率,直观地可以理解为时频平面上的高能掘纯量聚集性,所仔散埋以一定程度上,高能量聚集性可以表征高时频分辨率(高能量聚集性不绝对表示高时频分辨率,二者没有绝对联系)。在时频分析中, Rényi entropy 可用于度量时频能量聚集度。
Rényi entropy 由Alfred Renyi在其1961年的论文中提出,作为香农熵的一种推广,其离散形式如下
记时频能量密度为 ,时频能量聚集度定义为
Rényi entropy 非线性单调递减,因此 越小,念蚂表示时频能量聚集度越高。
关于上式的讨论,即 Rényi entropy 在时频分析中的应用,见文献[3].
参考文献:
[1] Renyi Entropy &Renyi Divergence - 知乎 (zhihu.com)
[2] WANG S, CHEN X, CAI G, 等. Matching Demodulation Transform and SynchroSqueezing in Time-Frequency Analysis[J/OL]. IEEE Transactions on Signal Processing, 2014, 62(1): 69-84. https://doi.org/10.1109/TSP.2013.2276393 .
[3] BARANIUK R G, FLANDRIN P, JANSSEN A J E M, 等. Measuring time-frequency information content using the Renyi entropies[J/OL]. IEEE Transactions on Information Theory, 2001, 47(4): 1391-1409. https://doi.org/10.1109/18.923723 .
因为y=-x²+3x-m和戚拍仔y=3-x有高汪且只有一个交点所以-x²+3x-m=3-x
即-x²+4x-m-3=0
所以f(x)=x²贺销-4x+m+3=0
所以f(0)f(3)<0
(m+3)m<0
-3<m<0
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