14、数字信号处理中的时频分析与参数化方法

数字信号处理中的时频分析与参数化方法

在数字信号处理领域，时频分析是一项关键技术，它能够帮助我们更好地理解信号在时间和频率域上的特性。下面将详细介绍时频分析中的一些重要概念、方法以及相关的MATLAB实现。

时频分析练习

1. 平滑Wigner-Ville分布（SWVD）计算

对于在之前练习中生成的信号，其WVD包含干扰项。我们可以编写一个MATLAB函数来计算该信号的SWVD，并选择合适的窗口长度 h 和 g 。通过修改 wigner 函数的循环，可以得到新的时频分布。

% Defining the windows
length_FFT=N;nh=N;NG=16;
g=hamming(2*NG+1)';
h=hamming(nh);
% Variables initialization
ECH=t_s;inc=1; length_time=t_s/inc;
WX=zeros(length_FFT,length_time);  
A=zeros(1,ng);
X=linspace(0,ng-1,ng);  
coef_norm=length_FFT*sum(g)*h(nh/2)/4;  
for t=1:length_time,
    % Calculation of the first term for tau=0
    ind=X+ECH-fix(ng/2); % g window centred on the first signal value
    A=s(ind).*s_conj(ind)