《表1 处理多分量信号时，不同的时频分析方法的运算耗时》

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《自适应窗口旋转同步压缩变换及其在电机转速估计上的应用》

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为了进一步说明本方法的优势，我们对上述几种时频分析方法（在相同参数设置下）的运算时间进行了分别统计。其中，测试计算机的硬件和软件配置如下:Intel Core i7-4790 K 4.00GH，DDR3 8.0 GB运行内存，Windows 10系统，Matlab R2018a。如表1所示，本文提出的方法（AWRSTFT和AWRSST）虽然相比于STFT、LCT和SST三种方法耗时长，但在时频图的清晰度却更加优越，并且它们的运算时间基本控制在2 s和3.5 s以内，这是可以接受的。相比于GLCT方法，AWRSTFT和AWRSST方法不论是在运算耗时还是在能量集中方面都更优。这是因为提出的方法能够对各分量信号匹配合适的旋转算子αk（t），只进行一次LCT运算，因此其计算量只取决于分量的个数。而GLCT方法需要等角度地选取N个旋转算子，需要进行N次LCT运算；同时该方法还需要划定区域，并且搜寻该区段能量最集中的时频表示，因此其计算量同时取决于分量个数和旋转算子个数。