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Development of Sparse time frequency Distribution Reconstruction Using a Gradient Slime Mould Renyie Entropy shrinkage Model

引用

CIRCUITS SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING 2025年第4期44卷 2621-2646页

作者： Shareef, Shaik Mohammed Rao, M. Venu Gopala Koneru Lakshmaiah Educ Fdn Dept ECE Guntur 522302 Andhra Pradesh India

time-frequency distributions (TFD) can provide a great set of tools for studying transient signals. Although TFD can overcome constraints on signal representation, the most widely used TFDs produce artifacts known as cross terms, which could pose a challenge when used on real-world signals. The paper proposes a sparse time-frequency Distribution (TFD) reconstruction method employing a gradient slime Renyi entropy shrinkage model. Each time-frequency slice within the TFD undergoes shrinkage utilizing distinct algorithms based on Renyi entropy, which accounts for both short-term and narrowband characteristics. Renyi entropy quantifies data presence in the time-frequency plane. By integrating the Renyi entropy-based shrinkage operator, the traditional hard threshold operator in the shrinkage process is replaced, enhancing TFD resolution. The reconstruction model parameters are fine-tuned using a gradient slime shape optimizer, employing a concentration minimization function and Mean Squared Error (MSE) metrics between initial and reconstructed TFD modules for optimization. The simulation results prove that the proposed method achieved a reduced MSE value of 1.95 as compared with other existing methods.

关键词： time-frequency Sparse TFD reconstruction time-frequency distribution Short-term and narrow band entropy Gradient slime mould time-frequency slice shrinkage algorithm

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