引言
同步压缩小波变换(Synchrosqueezed wavelet transforms, SST)采用了经验模态分解的设计思路，结合小波变换和reallocation theory构建而成，有明确的数学定义和推导。
EMD算法是一种旨在将它们分解成构建块函数的技术，这些构建块函数是(合理地)少量分量的叠加，这些分量在时频平面上被很好地分开，每个分量都可以被视为局部近似的谐波，具有缓慢变化的幅度和频率。EMD已经在气象学、结构稳定性分析、医学研究等广泛的应用中显示出它的有效性。另一方面，EMD算法包含启发式和特殊元素，这使得数学分析变得困难。
思想
SST通过同步压缩算子对时频系数进行重排，将信号在时频平面任一点处的时频分布移到能量的重心位置，增强瞬时频率的能量集中，较好地解决传统时频分析方法存在的时频模糊问题。但从数学本质上来说，SST方法通过在尺度域（频域）提高了时频分布的聚集性从而减小了瞬时频率曲线的畸变，其时频系数只是在频率轴上重排，并没有在时间轴上重排。
具体的理论推导，详见参考文献。
MATLAB仿真结果
单频信号
变频信号
