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
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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。

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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 ,

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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
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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。
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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】
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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。
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