加载采样的语音信号 $$F_{\mathrm{年代}}＝7418Hz$$．该文件包含一段女性声音的录音，说的是“MATLAB®”。计算信号的傅里叶同步压缩变换。

负载mtlb要听到，输入声音(mtlb,Fs)[sst,f] = fsst(mtlb,Fs);

反转变换来重建信号。绘制原始信号和重建信号，以及它们之间的差异。

Xrec = ifsst(sst);t = (0:length(mtlb)-1)/Fs;xrec mtlb情节(t, t, t, mtlb-xrec)包含(“时间(s)”)传说(“原始”，“重建”，“差异”）

通过计算，验证了重建的准确性 $${\ell }_{\infty }$$原始信号与逆变换之差的范数。

Linf = norm(abs(mtlb-xrec)，Inf)

Linf = 1.9762e-14

%要收听，输入sound(mtlb-xrec,Fs)

生成以1024hz采样的信号，持续2秒。

nSamp = 2048;Fs = 1024;t = (0:nSamp-1)'/Fs;

在第一秒内，信号由一个400hz正弦波和一个凹二次啁啾组成。指定一个啁啾，该啁啾与间隔中点对称，开始和结束的频率为250hz，最小值为150hz。

t1 = t(1:nSamp/2);X11 = sin(2*pi*400*t1);x12 = chirp(t1-t1(nSamp/4)，150,nSamp/Fs,1750，“二次”）;X1 = x11+x12;

信号的其余部分由两个频率递减的线性啁啾组成。一个啁啾有250赫兹的初始频率，降低到100赫兹。另一种啁啾的初始频率为400hz，后来降低到250hz。

t2 = t(nSamp/2+1:nSamp);x21 = chirp(t2400,nSamp/Fs,100);x22 = chirp(t2,550,nSamp/Fs,250);X2 = x21+x22;

计算信号的傅里叶同步压缩变换。指定一个带有形状参数的256个样本Kaiser窗口β= 100。的绘图功能fsst显示结果。

Sig = [x1;x2];风:凯撒(256,120);[sigtr,ftr,ttr] = fsst(sig,Fs,wind);fsst(团体、Fs、风、“桠溪”）

对变换求逆以重建函数。画出原始信号和反向信号以及它们之间的差值。

X = ifsst(sigtr,wind);团体情节(t, t, x, t, x-sig)传说(“原始”，“重建”，“差异”）

Diffnorm = norm(x-sig)

Diffnorm = 3.9026e-13

生成一个由两个啁啾组成的信号。信号以3千赫频率采样一秒。第一个啁啾的初始频率为400hz，在采样结束时达到800hz。第二个啁啾从500hz开始，最后达到1000hz。第二个啁啾的振幅是第一个啁啾的两倍。

Fs = 3000;T = 0:1/fs:1-1/fs;X1 = chirp(t,400,t(end)，800);X2 = 2*chirp(t,500,t(end)，1000);

计算并绘制信号的傅里叶同步压缩变换。上显示时间x-轴和频率在y设在。

[sst,f] = fsst(x1+x2,fs);fsst (x1 + x2, fs,“桠溪”）

提取信号中能量较高的分量对应的脊线，即振幅较大的啁啾。用山脊重建信号。

[~， ridge] = tfridge(sst,f);Xrec = ifsst(sst，[]，iridge);

绘制高能量组分的谱图。将组件划分为256个样本部分，并指定255个样本的重叠。使用512个DFT点和一个矩形窗口。

光谱图(xrec rectwin(256), 255512年,fs,“桠溪”）

要提取第二个啁啾，请指定它tfridge寻找两个山脊。输出的第二列是信号的低能量部分。

[~，iridge] = tfridge(sst,f，“NumRidges”2);Xrec = ifsst(sst，[]，iridge(:，2));光谱图(xrec rectwin(256), 255512年,fs,“桠溪”）