时频分析:短时傅立叶变换实现(4)
目录:
- 前言
- 实验环境
- Matlab spectrogram函数
- 1语法
- 2使用说明
- 3代码如下
- 3.1重新分配平方鸟声的谱图
- 3.2设置了下限的谱图
- 参考:
前言
之前讲了时频分析的原理,现在来讲讲它在matlab里面的实现。
想要复习原理的同学,可以参照一下这篇:短时傅里叶分析(1)
本次讲解进阶的函数使用,
基础的可以参见前面的:短时傅里叶实现(1)
中阶的可以参见前面的:短时傅里叶实现(2)
高阶的可以参见前面的:短时傅立叶实现(3)
实验环境
本文的所有实验都是在matlab2016a下通过的。
Matlab spectrogram函数
谱图函数:使用短时傅里叶变换化成短时傅里叶变换的谱图。
1语法
标准函数引用方式如下:
[___,ps] = spectrogram(___)
[___] = spectrogram(___,'reassigned')
[___,ps,fc,tc] = spectrogram(___)
2使用说明
[,ps] = spectrogram()
返回一个谱密度估计的矩阵
[] = spectrogram(,’reassigned’)
将谱的能量定位到时域的中心,如果你的信号包含中心稳定的视频成分,则这个操作会生成一个更尖锐的谱图。
[,ps,fc,tc] = spectrogram()
返回两个矩阵,fc和tc,包含着每个谱密度和功率谱估计的频率和时域中心
3代码如下
3.1重新分配平方鸟声的谱图
%产生一个平方鸟声(chirp)信号,采样频率是1khz,采样时间是2秒,前一秒的信号是100hz,后一秒的信号是200hz。
Fs = 1000;
t = 0:1/Fs:2-1/Fs;
y = chirp(t,100,1,200,'quadratic');
%估计重新浓缩的信号谱图
% 将信号划分成长度为128个点,使用KAiser窗加窗,床的参数是18
%每个间隔段,重叠120个样本
%在【128/2+1】=65个点处和【(length(x)-120)/(128-120)】=235时间块处得到频率点
spectrogram(y,kaiser(128,18),120,128,Fs,'reassigned','yaxis')
如图所示
3.2设置了下限的谱图
%产生一个平方鸟声(chirp)信号,采样频率是1khz,采样时间是2秒,前一秒的信号是100hz,后一秒的信号是200hz。
Fs = 1000;
t = 0:1/Fs:2-1/Fs;
y = chirp(t,100,1,200,'quadratic');
%估计信号的时间依赖的功率谱密度
%将信号划分成长度为128个点,使用KAiser窗加窗,床的参数是18
%每个间隔段,重叠120个样本
%在【128/2+1】=65个点处和【(length(x)-120)/(128-120)】=235时间块处得到频率点
%输出频率和时间的功率谱密度估计的中心,将功率谱密度低于30的设置为0
[~,~,~,pxx,fc,tc] = spectrogram(y,kaiser(128,18),120,128,Fs, ...'MinThreshold',-30);
画出非零部分的时间频率函数
plot(tc(pxx>0),fc(pxx>0),'.')
如图所示:
参考:
mathworks
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