主要内容
时频分析
谱图，同步压缩，重分配，Wigner-Ville，时频边缘，数据自适应方法
信号处理工具箱™提供功能和应用程序，使您可以可视化和比较非平稳信号的时频内容。计算短时间傅里叶变换及其逆。利用重新分配或傅里叶同步压缩获得清晰的光谱估计。绘制交叉光谱图、Wigner-Ville分布和持久光谱。提取和跟踪时频脊。估计瞬时频率，瞬时带宽，谱峰度和谱熵。执行数据自适应时频分析使用经验或变分模式分解和希尔伯特-黄变换。
功能
主题
检查信号处理工具箱提供的时频分析函数的特性和局限性。
连续小波分析实用介绍(小波工具箱)
这个例子展示了如何执行和解释连续小波分析。
显示线性调频信号的声谱图。
利用傅立叶同步压缩变换计算信号的瞬时频率。
利用傅里叶同步压缩变换计算两个正弦波的瞬时频率。确定如何分离正弦信号必须为变换来解决它们。
基于深度学习的雷达和通信波形分类(相控阵系统工具箱)
这个例子展示了如何使用Wigner-Ville分布(WVD)和深度卷积神经网络(CNN)对雷达和通信波形进行分类。
使用深度学习的行人和自行车分类(雷达工具箱)
利用深度学习网络和时频分析，根据行人和骑自行车者的微多普勒特征进行分类。
特色的例子
你也可以从以下列表中选择一个网站:
