本文主要是介绍时频分析实战-时频脊线，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
先总结：
- 1.学习了如何使用 pspectrum 函数执行时频分析，以及如何解释频谱图数据和功率水平。
- 2，您学习了如何更改时间分辨率和频率分辨率以提高对信号的理解，以及如何使用 fsst、ifsst 和 tfridge 锐化频谱并提取时频脊
- 3.您学习了如何配置频谱图以获得对数频率尺度和三维可视化。
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- 您学习了如何通过计算持久频谱来找到干扰信号。
此示例说明如何执行和解释基本的时频信号分析。在实际应用中，许多信号是非平稳信号。这意味着其频域表示（其频谱）随时间变化。该示例讨论使用时频方法相对于信号的频域或时域表示的优势。它回答了一些基本问题，例如：信号中何时会出现特定频率分量？如何提高时间或频率分辨率？如何锐化分量的频谱或提取特定模式？如何在时频表示中测量功率？如何可视化信号的时频信息？如何在感兴趣信号的频率成分里找到间歇性干扰？
也可以使用连续小波变换来执行信号的时频分析。有关详细信息，请参阅Practical Introduction to Time-Frequency Analysis Using the Continuous Wavelet Transform (Wavelet Toolbox)。
使用时频分析识别 DTMF 信号中的数字
您可以将几乎任何时变信号划分为足够短的时间区间，这样，信号在每个区间内基本上是平稳的。通常，时频分析是通过将一个信号分割为若干短周期并在滑动窗内估计频谱来进行的。与 ‘spectrogram’ 选项结合使用的 pspectrum 函数计算每个滑动窗内基于 FFT 的频谱估计值，让您直观地看到信号的频率成分如何随时间变化。
以某数字电话拨号的信号系统为例。这种系统产生的
这篇关于时频分析实战-时频脊线的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
