锐客网

  1. 首页 > 睿知 > >

时频分析,非平稳信号时频分析

经验分享睿知

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，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，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 。

1、《 时频 分析与小波变换》pdf下载在线阅读全文,求百度网盘云资源时频 分析和小波变换下载:链接:提取代码:lazr简介:本书全面系统地介绍了时频分析的基础知识全书共10章，包括-0 分析基础知识、短时傅立叶变换和Gabor展开、Wigneville

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 。

3、 时频特性曲线是啥是基于稀疏分解的方法时频 分析 。时频特征曲线是一种基于稀疏分解的方法时频 分析，因为这种方法可以提高信号稀疏分解的计算效率，Gabor原子的选取灵活，少数原子就可以表示信号WVD 。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 。

4、怎样用python画wav文件的 时频 分析图这是python的matplotlib中时频-1/(spec gram)的一个函数 。和matlab里的差不多 。使用起来超级方便 ， 自动完成短时傅立叶变换~函数的具体用法请参考短时傅立叶变换的具体内容~下面程序介绍 。#首先，导入各种库 。

Scipy可从#下载 。Pylab可以从下载 。都是很#强大的包~ ~ importwaveimportstructfromsicpyimort * FrompYLabimport * #读取wav文件，我读取了一个scale wav /users/金荣/desktop/scale.wav wave( ， 
5、功率谱 分析也是 时频 分析的一种吗【时频分析,非平稳信号时频分析】更直接的说，如果f(t)g(t)是不同有限时间宽度内的平稳信号，就需要重新选择窗函数，这就需要更高的频率分辨率 。以便实现最佳处理 ， 短时傅里叶变换无法兼顾频率和时间分辨率的要求 。窗函数一旦确定，医学神经信号分析和时频的面积不小于2，移动窗函数，假设分析窗函数g(t)在短时间间隔内稳定( 。

    推荐阅读


    上一篇：volte语音质量分析工具

    下一篇：foc电流环控制代码分析,FOC闭环控制代码