xspectrogram
短时间傅里叶变换的交叉谱图
语法
描述
［＿＿＿) = xspectrogram (＿＿＿，返回短期交叉功率谱密度估计spectrumtype）spectrumtype被指定为psd的并返回短期交叉功率谱估计spectrumtype被指定为“权力”．
xspectrogram (＿＿＿）没有输出参数的情况下，在当前图形窗口中绘制跨谱图。
xspectrogram (＿＿＿，指定绘制频率的轴。指定freqloc）freqloc作为“xaxis”或“桠溪”．
例子
线性啁啾的交叉谱图
产生两个线性啁啾采样在1 MHz为10毫秒。
第一个啁啾的初始频率为150 kHz，在测量结束时增加到350 kHz。
第二个啁啾的初始频率为200 kHz，在测量结束时增加到300 kHz。
加入高斯白噪声，使信噪比为40 dB。
nSamp = 10000;Fs = 1000年e3;信噪比= 40;t = (0: nSamp-1) / Fs;x1 =唧唧声(t, 150年e3, t(结束),350年e3);x1 = x1 + randn(大小(x1)) *性病(x1) / db2mag(信噪比);x2 =唧唧声(t, 200年e3, t(结束),300年e3);x2 = x2 + randn(大小(x2)) *性病(x2) / db2mag(信噪比);
计算并绘制两个啁啾的交叉谱图。将信号分成200个样本段，每个样本段有一个汉明窗口。指定80个相邻片段之间的重叠样本和1024个样本的DFT长度。
xspectrogram (x1, x2,汉明(200),80年,1024年,Fs,“桠溪”）
修改第二个啁啾，使频率从50 kHz上升到350 kHz在测量期间。使用带有形状因子的500样本Kaiser窗口 窗口段。指定450个重叠样本，DFT长度为256。计算并绘制交叉谱图。
x2 =唧唧声(t, 50 e3, t(结束),350年e3);x2 = x2 + randn(大小(x2)) *性病(x2) / db2mag(信噪比);xspectrogram (x1, x2,凯瑟(500 5),450256年,Fs,“桠溪”）
在这两种情况下，函数都会突出显示两个信号共有的频率内容。
语音信号的交叉谱图
加载一个包含两个采样频率为44100hz的语音信号的文件。
第一个信号是一个女性的声音“变换功能”的录音。
第二个信号是同一个女人说“改革正义”的录音。
绘制这两个信号。垂直偏移第二个信号，这样两个信号都可见。
负载(“voice.mat”）% To hear, type soundsc(transform,fs)，pause(2)，soundsc(reform,fs)t =(0:长度(改革)1)/ fs;情节(t,变换,t,改革+ 0.3)传说(”“变换函数”，“改革司法”的）
计算两个信号的交叉谱图。将信号分成1000个样本段，并用汉明窗对其加窗。指定800个相邻段重叠的样本。只包括4千赫以下的频率。
nwin = 1000;nvlp = 800;弗林特= 0:4000;f (s, t) = xspectrogram(变换,改革,汉明(nwin) nvlp,弗林特,fs);网格(t, f, 20 * log10 (s))视图(2)轴紧
跨谱图突出了信号具有更多共同频率内容的时间间隔。音节“form”是特别明显的。
两个二次啁啾之间的相移
产生两个二次啁啾，每个采样在1 kHz 2秒。两种啁啾的初始频率都是100hz，在测量过程中增加到200hz。与第一个啁啾相比，第二个啁啾的相位差为23°。
fs = 1 e3;t = 0:1 / fs: 2;日元=唧唧声(t, 100, 1200,“二次”, 0);y2 =唧唧声(t, 100, 1200,“二次”、23);
计算复杂的啁啾交叉谱图，提取它们之间的相移。将信号分成128个样本段。指定120个相邻段重叠的样本。使用带有形状因子的Kaiser窗口β= 18，并指定128个样本的DFT长度。的绘图功能xspectrogram来显示跨谱图。
[~ f, xt, c] = xspectrogram (y1, y2,皇帝(128年,18),120128年,fs);xspectrogram (y1、y2、皇帝(128年,18),120128年,fs,“桠溪”）
提取并显示跨谱图的最大能量时频脊。
[总和生育率,~,lridge] = tfridge (c、f);持有在情节(xt,总和生育率,“k”，“线宽”, 2)从
相移是沿山脊的时变交叉谱的虚部与实部之比。计算相移并以度数表示。显示其平均值。
pshft =角(c (lridge)) * 180 /π;意思是(pshft)
ans = -23.0000
复杂信号的交叉谱图
产生两个信号，每个采样在3千赫1秒。第一个信号是一个二次啁啾，其频率在测量期间从300hz增加到1300hz。啁啾被嵌入到高斯白噪声中。第二个信号，也嵌入白噪声，是一个啁啾与正弦变化的频率内容。
fs = 3000;t = 0:1 / fs: 1 - 1 / f;x1 =唧唧喳喳(1300 t, 300 t(结束),,“二次”) + randn(大小(t)) / 100;x2 = exp (2 j *π* 100 * cos(2 *π* 2 * t)) + randn(大小(t)) / 100;
计算并绘制两个信号的交叉谱图。将信号分成256个样本段，相邻段之间有255个重叠样本。使用带有形状因子的Kaiser窗口β= 30窗口段。使用默认的DFT点数。把交叉谱图放在零频率处。
nwin = 256;xspectrogram (x1, x2, kaiser (nwin 30), nwin-1, [], fs,“中心”，“桠溪”）
计算功率谱而不是功率谱密度。将小于-40 dB的值设置为零。把图集中在奈奎斯特频率处。
xspectrogram (x1, x2, kaiser (nwin 30), nwin-1, [], fs,．．．“权力”，“MinThreshold”, -40,“桠溪”)标题(二次啁啾和复啁啾的交叉谱图）
阈值进一步突出了公共频率区域。
两个序列的交叉谱图
计算并绘制两个序列的交叉谱图。
指定每个序列为4096个样本长。
N = 4096;
为了创建第一个序列，生成一个嵌入高斯白噪声的凸二次啁啾，并对其进行带通滤波。
啁啾的初始归一化频率为0.1π，在测量结束时增加到0.8π。
16阶滤波器的归一化频率在0.2 ~ 0.4π rad/sample之间，阻带衰减为60 dB。
rx =唧唧声(0:N - 1, 0.1 / 2 N 0.8 / 2,“二次”[],“凸”) + randn (N - 1) / 100;dx = designfilt (“bandpassiir”，“FilterOrder”, 16岁,．．．“StopbandFrequency1”, 0.2,“StopbandFrequency2”, 0.4,．．．“StopbandAttenuation”、60);x =过滤器(dx, rx);
要创建第二个序列，生成嵌入高斯白噪声的线性啁啾，并对其进行带阻滤波。
啁啾的初始归一化频率为0.9π，在测量结束时降至0.1π。
16阶滤波器在0.6 ~ 0.8π rad/sample范围内抑制归一化频率，通带纹波为1 dB。
一=唧唧声(0:N - 1, 0.9 / 2, N, 0.1 / 2)”+ randn (N - 1) / 100;dy = designfilt (“bandstopiir”，“FilterOrder”, 16岁,．．．“PassbandFrequency1”, 0.6,“PassbandFrequency2”, 0.8,．．．“PassbandRipple”1);y =过滤器(dy, ry);
绘制这两个序列。垂直偏移第二个序列，使两者都可见。
情节([x y + 2])
计算和绘制的交叉谱图x和y．使用512样本汉明窗口。指定500个相邻段和2048个DFT点之间的重叠样本。
xspectrogram (x, y,汉明(512),500年,2048年,“桠溪”）
将跨谱图值设置为零，小于-50 dB。
xspectrogram (x, y,汉明(512),500年,2048年,“MinThreshold”, -50,“桠溪”）
谱图显示了滤波器增强或抑制的频率区域。
输入参数
输出参数
参考文献
Sanjit K. Mitra数字信号处理:基于计算机的方法．第二版。纽约:麦格劳-希尔出版社，2001。
奥本海姆，艾伦五世，罗纳德w谢弗，约翰r巴克。离散时间信号处理．第二版。上鞍河，新泽西:普伦提斯霍尔，1999。
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