时频分析
光谱图，同步压缩，重分配，Wigner-Ville，时频边缘，数据自适应方法
信号处理工具箱™提供功能和应用程序，使您能够可视化和比较非平稳信号的时频内容。计算短时傅里叶变换及其反变换。使用重分配或傅里叶同步压缩获得清晰的光谱估计。绘制交叉光谱图，维格纳-维尔分布和持续光谱。提取并跟踪时频脊。估计瞬时频率、瞬时带宽、谱峰度和谱熵。使用经验或变分模态分解和Hilbert-Huang变换执行数据自适应时频分析。
功能
主题
时频估计
- 频谱图计算与信号处理工具箱
使用信号处理工具箱功能计算和显示信号的谱图。 - 时频画廊
检查信号处理工具箱提供的时频分析函数的特性和限制。 - FFT-Based时频分析
显示线性调频信号的谱图和持久谱。 - 复啁啾的瞬时频率
用傅里叶同步压缩变换计算信号的瞬时频率。 - 用傅立叶同步压缩变换检测紧密间隔的正弦信号
确定两个正弦信号在频率上的分离程度，以便傅里叶同步压缩变换来分解它们。
时频应用程序
- 连续小波分析实用导论(小波工具箱)
执行和解释连续小波分析。 - 基于深度学习的行人和自行车分类(雷达工具箱)
利用深度学习和时频分析，根据行人和自行车的微多普勒特征对其进行分类。 - 基于深度学习的雷达和通信波形分类(相控阵系统工具箱)
使用Wigner-Ville分布(WVD)和深度卷积神经网络(CNN)对雷达和通信波形进行分类。
特色的例子
您也可以从以下列表中选择网站: