时频 分析，时频什么是特性曲线？是基于稀疏分解的方法时频分析 。与传统的时频 分析方法相比，该方法能有效抑制时频的交叉项干扰，保持时频的高分辨率 ， 傅立叶分析即分析信号频谱(频率构成)、频带宽度等，而且傅里叶变换不能分析信号在某一时刻的频谱，也就是说缺少时频的特征 。
1、基频测试原理【时频分析概念,meta分析的概念】基音周期检测(Pitch period detection)又称基音检测，目的是找出与声带振动频率完全一致，或者说尽可能一致的基音周期变化的轨迹曲线 。基音周期检测在语音信号处理的各个领域都非常重要 ， 如语音与合成、调制语音的意义鉴别、低速率语音压缩编码、说话人识别等 。它的准确性和实时性在系统中起着非常关键的作用 ， 影响着整个系统的性能 。
傅立叶分析即分析信号频谱(频率构成)、频带宽度等 。为了合成一段音乐，需要知道这段音乐的基频和和声组成 。因此，必须采用傅立叶变换这一工具 。对于连续时间信号，傅立叶变换是:由于变换两边的函数和是连续的，不适合计算机处理 。MATLAB语言提供了符号函数FOURIER来实现傅里叶变换，但是这个函数需要信号的解析表达式 。
2、以 时频信号为例, 分析常规傅立叶变换、短时傅立叶变换在暂态过程(非稳态...傅里叶变换，假设信号是平稳的、周期性的 。如果信号不满足这个条件，它将不起作用 。而且傅里叶变换不能分析信号在某一时刻的频谱，也就是说缺少时频的特征 。为了得到时频的特征，将信号分成段，对每段进行傅立叶变换，这是短时傅立叶变换 。但在短时傅里叶变换中，如果每段时间过短 ， 频率的分辨率就低，如果每段时间过长，时域的分辨率就太低 ， 两者必然是矛盾的 。
可以对非平稳信号进行小波变换分析，得到各个时刻的谱分量 。传统的傅立叶变换在处理平稳信号中起着重要的作用 。它将时域的复数信号的分析转换为频域的简单参数的谱密度的分析或者分解为简单形状的信号的和，比如正弦信号 。这种从一个分析域切换到另一个分析域的方法是signal 分析中常用的方法 。信号的所有特征都可以从这些域中的任何一个域完整地描述出来，可以称为时频率可分性 。
推荐阅读
- m1密钥分析器
- 运动会需求分析报告,学生成绩管理系统需求分析报告
- arcengine 最短路径分析
- java代码内存分析
- 金融类用户分析
- 分析方法的主要分类,分类变量用什么分析方法
- 网络分析工具satan
- 调频波频谱分析实验,窄带调频频谱分析
- 三英战吕布分析,三国演义三英战吕布人物分析