利用FFT计算非平稳随机信号时频分布Matlab

最新推荐文章于 2024-01-29 12:48:23 发布
最新推荐文章于 2024-01-29 12:48:23 发布
阅读量316 收藏 2
点赞数 2
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： matlab
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CodeWG/article/details/130756350
本文介绍了如何运用FFT计算非平稳随机信号的Wigner-Ville分布（WVD）。通过将信号分段并用傅里叶变换处理，结合时域和频域分析，可以得到信号的时变频谱信息。在Matlab中，通过生成非平稳随机信号，使用FFT计算WVD，并展示WVD分布图像，可调整参数以改变分辨率。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

利用FFT计算非平稳随机信号时频分布Matlab

随机信号是一种具有不同频率和振幅的信号，其频谱是随时间变化的。因此，对于非平稳随机信号的时变频谱分析提出了挑战。Wigner-Ville分布（WVD）是一种常用的时变频谱分析方法，可以反映随机信号的时变频谱信息。

在本文中，我们将介绍如何使用FFT计算非平稳随机信号的WVD分布。

算法原理

WVD分布可以通过时域分析和频域分析相结合实现。首先，将非平稳随机信号分段，每个小段内假定为平稳时使用傅里叶变换得到其频域表达式。然后，将这段信号作为时域窗口函数乘入原始信号中，以产生一个较低分辨率的时域WVD表示。最后，将每个小段的WVD分布相加来获得整个信号的WVD表示。

此方法需要使用FFT计算复共轭相乘，即 W V D ( t ,

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
利用快速傅里叶变换（FFT）计算非平稳随机信号的时频分布（WVD分布） - MATLAB 实现
uote_e的博客
09-06 1375
非平稳随机信号是指其统计特性随时间变化的信号，这种信号的时频分析是了解其频谱特性和时域特征的有效方法之一。通过定义一个函数来实现WVD计算的过程，并结合MATLAB的图形绘制函数，我们能够方便地可视化非平稳随机信号的时频特性。通过计算信号的瞬时频率分量和幅度分量的瞬时变化，WVD分布能够揭示信号在时间和频率上的动态特性。在本文中，我们将使用MATLAB实现利用快速傅里叶变换（FFT）计算非平稳随机信号的WVD分布。通过执行以上代码，我们就能够获得非平稳随机信号的WVD分布，并以可视化的方式呈现。
利用快速傅里叶变换（FFT）计算非平稳随机信号的时频分布（WVD）是一种常见的信号分析方法
DevScribe的博客
09-15 834
其中，WVD是一种经典的时频分布方法，它通过将信号与其自身的平移和共轭相乘来计算得到。综上所述，我们使用Matlab实现了利用FFT计算非平稳随机信号的WVD分布的过程。通过这种方法，我们可以获得信号在时间和频率上的变化情况，从而更好地理解信号的特性。tau表示信号的平移，x_tau表示平移后的信号。计算得到的WVD矩阵的每个元素对应于一个时刻和频率点的时频分布。这段代码将生成一个图像，其中横轴表示频率，纵轴表示时间，颜色表示对应时刻和频率点的幅度。计算得到的wvd矩阵中的元素表示对应时刻和频率点的幅度。
Matlab演示Parzen窗法
shuiziliu1025的博客
08-18 3838
Parzen窗法： 假定围绕x点的区域Rn为一立方体，边长为hn，空间维度为d，则体积为Vn=hnd, 考察xk是否落入超立方体内，则要检查向量x-xk的每一个分量是否小于1/2。 定义窗函数为   于是 利用matlab模拟，代码如下： function p=Parzen(xi,x,h1) % xi=randn(2,1024);  xi 为样本 % x=linspace(-2,2,102
利用FFT计算非平稳随机信号的WVD分布
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
12-15 1490
与平稳随机信号的统计描述相似，传统上使用概率与数字特征来描述，工程上多用相关函数与时变功率谱来描述，近年来还发展了用时变参数信号模拟描述的方法。Wigner-Ville 分布(简称 WVD)是典型的二次型变换，它定义为信号瞬时相关函数的傅立叶变换，反映了信号瞬时时频关系。非平稳的随机信号就是随时会引入新变量的信号，这种信号如果需要传统的dft来进行频域分析，必须先给时域信号加窗，如果不加窗，会导致一个长时间内的频域会出现很多高功率频段，且无法分辨各个频段的到来时间，所以首先要给时域信号加窗，之后再分析。
WVD分布编程思路分析及其matlab实现
weixin_41544435的博客
10-05 9439
wvd编程思路
matlab-(含教程)利用FFT计算非平稳随机信号的WVD分布
09-10
本教程将探讨如何利用FFT来计算非平稳随机信号的维纳-霍夫特（Wiener-Khinchin Theorem, WKT）自相关函数的离散形式——维纳-霍夫特分布（Wigner-Ville Distribution, WVD）。这个过程对于理解和分析非平稳信号的...
matlab求时频分布图,求助，关于时频分布的
weixin_39668199的博客
03-23 347
该楼层疑似违规已被系统折叠隐藏此楼查看此楼function [tfr,t,f] = tfrwv(x,t,N,trace);%TFRWVWigner-Ville time-frequency distribution.%[TFR,T,F]=TFRWV(X,T,N,TRACE) computes the Wigner-Ville distribution%of a discrete-time sig...
时频分析之Wigner-Ville分布
总结论文中的算法并给出论文的复现代码
07-27 2万+
时频分布同时在时域和频域表示信号，能够清楚地揭示信号的时变谱规律。基于时频分布的信号分析统称为时频分析，是时域分析和频域分析的自然推广。时频分布可以看作是信号从一维的时域向二维的时频域所做的变换。
【时频分析】用于TFD性能评估和比较的最优分段样条Wigner-Ville分布的设计【附MATLAB代码】
m0_54016576的博客
12-14 553
以同样的方式，特定于应用的标准，如分类精度和估计误差，通常用于评估TFD的性能[30]，[31]。时频（TF）信号处理技术在诸如异常检测的各种应用中，当与仅时间或仅频率方法相比时，已经显示出上级结果分类[2]-[5]，定位[6]，[7]，频率估计[8]-[10]，信号建模与合成[11]，[12]，参数估计[13]-[15]。其中，P是z（t）中的分量的数量，ap（t）和fp（t）分别是第p个分量的IA和IF，j = -1，并且p（t）是定义从tp，i到tp，f的第p个分量时间支持的矩形窗口。
一定用得到的时频分析方法！广义S变换、小波变换、短时傅里叶变换（STFT）、Wigner-Ville 分布，直接运行！
最新发布
weixin_48747334的博客
01-29 4041
在实际应用中，时频分析通常与机器学习/深度学习技术结合，以提高故障识别的性能。时频分析可以捕捉信号在时间和频率上的瞬时变化，有助于检测到与故障相关的瞬时特征，如脉冲、振动或其它突变。这对于处理非平稳信号和快速变化的故障非常关键
时频分析工具箱典型函数的使用
我的梦
12-14 2万+
本文全文参考时频特性分析（Matlab），仅仅对文章进行运行测试，整理。 不错的文章 Matlab emd工具箱、时频分析工具箱下载以及安装方法 matlab emd工具箱 特此感谢！ 一、概念 法国中央科学研究院和美国RICE大学共同开发了时频分析工具箱（matlab emd） 是一款非常好用的时频分析计算工具，它是分析时变非平稳信号的有力工具，matlab 时频分析工具箱提供了时间域与频率...
MATLAB——FFT(快速傅里叶变换)
热门推荐
m0_46155417的博客
03-10 7万+
MATLAB——快速傅里叶变换
Wigner-Ville分布算法的C++实现
weixin_33758863的博客
09-30 689
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
c++ 函数后面->_python实现威布尔分布函数
weixin_35300493的博客
12-05 681
最近做课题刚好碰到了一个问题需要用到威布尔分布函数，网络上找到的材料都不是很相信，所以自己编写了一个威布尔函数。威布尔分布函数import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt c = #尺度系数 k = # 形状系数 def weib(x): """ 威布尔分布函数 @param x: @return: """ ...
时频分析-傅里叶级数及傅里叶变换、STFT 、小波变换、Wigner-Ville 分布
u014033218的专栏
07-17 1万+
傅里叶级数 傅里叶生于1768年，死于1830年。傅里叶级数在数论、组合数学、信号处理、概率论、统计学、密码学、声学、光学等领域都有着广泛的应用.傅里叶级数的公式： １、把一个周期函数表示成三角级数： 　　首先，周期函数是客观世界中周期运动的数学表述，如物体挂在弹簧上作简谐振动、单摆振动、无线电电子振荡器的电子振荡等，大多可以表述为： 　　f(x)=A sin(ωt+ψ) 　　这里t...
非平稳信号的频谱分析方法---（短时傅立叶变换）
Inspire
01-29 1万+
非平稳信号又称时变信号。对这一类信号，其一阶、二阶统计量和功率谱的估计显然不能简单的使用平稳信号的估计方法，必须考虑它们的时变因素。
matlab非平稳信号小波和FFT去噪
weixin_62987187的博客
04-03 4007
文章目录 目录 文章目录 一、非平稳信号 二、FFT 和小波去噪实例 完整代码 一、非平稳信号 在实际的工程应用中,大多数信号可能包含着许多尖峰或突变，而且噪声信号也并不是平衡的白噪声。对这种信号进行去噪处理时，由于传统的傅立叶变换完全是在频率域中对信号进行分析，它不能给出信号在某个时间点上的变换情况，因此分辨不出信号在时间轴上的任何一个突变。但小波分析能同时在时、频域内对信号进行分析，所以它能有效地区分信号中的突变部分和噪声，从而实现对非平稳信号的去噪...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值