目錄：

• 前言
• 實驗環境
• Matlab spectrogram函數
  • 1語法
  • 2使用說明
  • 3代碼如下
    • 3.1重新分配平方鳥聲的譜圖
    • 3.2設置了下限的譜圖
• 參考：

前言

之前講了時頻分析的原理，現在來講講它在matlab里面的實現。
想要復習原理的同學，可以參照一下這篇：短時傅里葉分析（1）
本次講解進階的函數使用，
基礎的可以參見前面的：短時傅里葉實現（1）
中階的可以參見前面的：短時傅里葉實現（2）
高階的可以參見前面的：短時傅立葉實現（3）

實驗環境

本文的所有實驗都是在matlab2016a下通過的。

Matlab spectrogram函數

譜圖函數：使用短時傅里葉變換化成短時傅里葉變換的譜圖。

1語法

標準函數引用方式如下：

[___,ps] = spectrogram(___) [___] = spectrogram(___,'reassigned') [___,ps,fc,tc] = spectrogram(___)

2使用說明

[,ps] = spectrogram()
返回一個譜密度估計的矩陣
[] = spectrogram(,’reassigned’)
將譜的能量定位到時域的中心，如果你的信號包含中心穩定的視頻成分，則這個操作會生成一個更尖銳的譜圖。
[,ps,fc,tc] = spectrogram()
返回兩個矩陣，fc和tc，包含著每個譜密度和功率譜估計的頻率和時域中心

3代碼如下

3.1重新分配平方鳥聲的譜圖

%產生一個平方鳥聲（chirp）信號，采樣頻率是1khz，采樣時間是2秒，前一秒的信號是100hz，后一秒的信號是200hz。 Fs = 1000; t = 0:1/Fs:2-1/Fs; y = chirp(t,100,1,200,'quadratic'); %估計重新濃縮的信號譜圖 % 將信號劃分成長度為128個點，使用KAiser窗加窗，床的參數是18 %每個間隔段，重疊120個樣本 %在【128/2+1】=65個點處和【（length（x）-120）/（128-120）】=235時間塊處得到頻率點 spectrogram(y,kaiser(128,18),120,128,Fs,'reassigned','yaxis')

如圖所示

3.2設置了下限的譜圖

%產生一個平方鳥聲（chirp）信號，采樣頻率是1khz，采樣時間是2秒，前一秒的信號是100hz，后一秒的信號是200hz。 Fs = 1000; t = 0:1/Fs:2-1/Fs; y = chirp(t,100,1,200,'quadratic'); %估計信號的時間依賴的功率譜密度 %將信號劃分成長度為128個點，使用KAiser窗加窗，床的參數是18 %每個間隔段，重疊120個樣本 %在【128/2+1】=65個點處和【（length（x）-120）/（128-120）】=235時間塊處得到頻率點 %輸出頻率和時間的功率譜密度估計的中心，將功率譜密度低于30的設置為0 [~,~,~,pxx,fc,tc] = spectrogram(y,kaiser(128,18),120,128,Fs, ...'MinThreshold',-30); 畫出非零部分的時間頻率函數 plot(tc(pxx>0),fc(pxx>0),'.')

如圖所示：

---

參考：

mathworks

總結

以上是生活随笔為你收集整理的时频分析：短时傅立叶变换实现（4）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。