近十年关于正弦信号合成与分离的文献

在近十年中，关于正弦信号合成与分离的文献主要集中在两个方面：一是基于傅里叶变换（FFT）和小波变换（WT）的信号分离技术，二是基于神经网络（NN）和稀疏表示（SR）的信号合成技术。

具体来说，在信号分离方面，文献提出了基于FFT和WT的多尺度分析方法，如小波包变换（WPT）和小波去噪（WPD）等，用于对复杂信号进行高效分离。在信号合成方面，文献提出了基于神经网络和稀疏表示的方法，如生成对抗网络（GAN）和稀疏表示自编码器（SR-AE）等，用于对信号进行高质量合成。

相关问题

正弦信号的合成与分离 参考文献

正弦信号合成是指将多个正弦信号相加形成一个新的正弦信号。分离则是将合成信号分解成其原始的正弦信号。这可以通过傅里叶变换或频谱分析来实现。

参考文献:
1. Oppenheim, A. V., & Schafer, R. W. (1999). Discrete-time signal processing. Prentice Hall.
2. Proakis, J. G., & Manolakis, D. G. (2006). Digital signal processing: principles, algorithms, and applications (Vol. 4). Pearson Education India.
3. Bracewell, R. N. (2000). The Fourier transform and its applications (Vol. 2). Springer.

正弦信号合成与分离的意义

正弦信号合成指的是将多个正弦信号相加起来形成一个新的正弦信号。这种合成方式可以用来模拟复杂的信号，例如音频信号。

正弦信号分离指的是将一个复杂的正弦信号分解为多个基本正弦信号。这种分离方式可以用来分析信号的不同特征。常用的分离方法有傅里叶分析，尤其是频域分析。