时频画廊
这画廊提供了一个概述的时频分析特性信号处理工具箱™和小波工具箱™。在场的描述和用法示例,您可以使用各种方法的信号分析。
| 方法 | 特性 | 可逆的 | 例子 |
|---|---|---|---|
|
|
|
|
|
是的 |
|
|
|
没有 |
|
|
|
|
|
|
|
是的 |
|
|
|
没有 |
|
短时傅里叶变换(谱图)
描述
的短时傅里叶变换有用的是一个线性时频表示的非平稳多组分分析的信号。
的光谱图STFT的大小的平方。关于计算谱图的更多信息,请参阅谱图计算与信号处理工具箱。
短时傅里叶变换是可逆的。
你可以计算cross-spectrogram两个信号在时频空间寻找相似之处。
的持久性频谱信号的时频视图显示一个给定的时间频率的百分比存在于一个信号。持久性光谱在电源频率直方图空间。特定频率持续时间越长在一个信号,信号的发展,它的时间比例越高,因此亮或“热”的颜色显示。
潜在的应用
该时频方法的应用包括,但不限于:
音频信号处理:基本频率估计,交叉综合,谱包络提取、时标修改,时间拉伸和音调变化。(见阶段声码器与不同的合成和分析窗口更多细节)。
裂纹检测:检测裂缝在铝盘使用超声兰姆波的色散曲线。
传感器阵列处理:声纳勘查、地球物理勘查和波束形成。
数字通信:跳频信号的检测。
如何使用
例如:脉冲和振荡
生成一个信号采样5 kHz 4秒。信号由一组脉冲减少持续时间由区域的振动振幅和频率波动增加的趋势。
fs = 5000;t = 0:1 / fs: 4 - 1 / f;x = 10 * besselj(0, 1000 *(罪(2 *π* (t + 2) ^ 3/60)。^ 5));
计算和情节的短时傅里叶变换的信号。窗口信号以200 -样本Kaiser窗形状系数 。
stft (x, fs,“窗口”凯瑟(200,30))
例如:音频信号与减少啾啾
加载一个音频信号,其中包含两个减少啾啾和宽带飞溅的声音。
负载长条木板
设定重叠长度为96个样本。短时傅里叶变换。
stft (y, Fs,“OverlapLength”,96)
例子:鲸歌
加载一个文件,其中包含音频数据从太平洋蓝鲸,4千赫采样。动物叫声的文件从图书馆由康奈尔大学生物声学研究计划。被压缩的数据的时间范围10倍提高音调,使调用更多的声音。
(w, fs) = audioread (“bluewhale.wav”);
计算的光谱图鲸歌一个重叠的百分比等于百分之八十。设置最低阈值的光谱图-50年dB。
pspectrum (w, fs,的谱图,“漏”,0.2,“OverlapPercent”,80,“MinThreshold”,-50)
例如:持久性瞬态信号的频谱
加载一个窄带干扰信号嵌入在宽带信号。
负载TransientSig
计算出持久性的频谱信号。信号组件都清晰可见。
pspectrum (x, fs,“坚持不懈”,…“FrequencyLimits”(100 290),“TimeResolution”,1)
连续小波变换(量图)
描述
小波变换是一种线性时频表示,保留时间变化和时间落下的石块。
的连续小波变换擅长检测瞬态的非平稳信号,对信号的瞬时频率增长迅速。
波变换是可逆的。
CWT瓷砖时频平面的大小可变的窗户。窗口会自动扩大,使它适合于低频现象,对于高频现象和缩小。
潜在的应用
该时频方法的应用包括,但不限于:
心电图(ECG):最临床心电图信号的有用信息被发现之间的时间间隔连续波和振幅定义为其特征。心电图信号小波变换分解尺度,使其更容易分析心电图信号在不同频率范围内更容易分析。
脑电图(EEG):生EEG信号遭受贫穷的空间分辨率、信噪比低,和工件。噪声信号的连续小波分解集中内在信号信息在几小波系数具有较大的绝对值,无需修改噪声的随机分布。因此,可以通过阈值去噪的小波系数。
信号解调:解调扩充的二进制相移键控(摘要)使用一种自适应小波构造方法。
深度学习可以用来创建:连续小波变换时频表示,可以用来训练一个卷积神经网络。时间序列分类使用小波分析和深度学习(小波工具箱)展示了如何使用量图和转移学习心电图信号进行分类。
如何使用
类(小波工具箱)计算连续小波变换和显示量图。另外,创建一个类使用滤波器组cwtfilterbank(小波工具箱)和应用wt(小波工具箱)函数。使用此方法来并行运行时应用程序或计算转换几个功能在一个循环中。icwt(小波工具箱)倒置了连续小波变换。信号分析仪有量图视图可视化类时间序列。
例如:心电图信号
加载一个嘈杂的心电图波形采样在360赫兹。
负载心电图Fs = 360;
计算连续小波变换。
类(ecg Fs)
心电图数据取自MIT-BIH心律失常数据库[2]。
能量分布
描述
的能量分布(项)是一种二次能量密度计算相关的信号的时间和频率转换和complex-conjugated版本本身。
信号能量分布总是真实的,即使是复杂的。
时间和频率边际密度对应的瞬时功率和能量密度谱,分别。
瞬时频率和群延迟可以评估使用本地的一阶时刻维格纳分布。
项的时间分辨率等于输入样本的数量。
维格纳分布可以在本地假设负值。
潜在的应用
该时频方法的应用包括,但不限于:
耳声排放(声):窄带声振荡信号发出的耳蜗(内耳),和他们的存在是正常听力的象征。
量子力学:量子修正经典统计力学,电子传递模型,并计算多体的量子系统的静态和动态特性。
如何使用
项计算能量分布。xwvd计算两个信号的交叉项能量分布。看到使用交叉项能量估计瞬时频率为更多的细节。
例子:耳声发射
加载数据文件包含耳声发射数据采样20 kHz。刺激产生的排放开始25毫秒和结束在175毫秒。
负载dpoaeFs = 20 e3;
计算smoothed-pseudo耳的维格纳城镇分布数据。方便情节隔离发射频率约为1.2 kHz的期望值。
项dpoaets Fs,“smoothedPseudo”凯瑟(511年,10),皇帝(511年,10),“NumFrequencyPoints”,4000,“NumTimePoints”,3990)
耳声排放的更多细节,请参阅“确定精确的频率通过分析类”CWT-Based时频分析(小波工具箱)。
重新分配和Synchrosqueezing
描述
重新分配提高谱估计的定位,产生声音,更容易阅读和理解。每个谱估计技术迁址的能源中心本而不是本的几何中心。它提供了精确定位啾啾和冲动。
的傅里叶synchrosqueezed变换从短时傅里叶变换和“挤压”其价值观使他们集中曲线的瞬时频率在时频平面上。
的小波synchrosqueezed变换重新分配信号能量的频率。
傅里叶synchrosqueezed变换和小波synchrosqueezed变换是可逆的。
重新分配和synchrosqueezing方法尤其适合跟踪和提取时频脊。
潜在的应用
该时频方法的应用包括,但不限于:
音频信号处理:Synchrosqueezing变换(SST)最初的上下文中介绍了音频信号分析。
地震数据:分析地震数据寻找石油和天然气的陷阱。Synchrosqueezing还可以检测深层弱信号,通常在地震资料上。
电力系统振荡:汽轮机和发电机机械之间的次同步振荡(SSO)模式可以有各种涡轮阶段和发电机。SSO的频率通常是5赫兹至45赫兹,和模式频率通常接近对方。墓场的抗噪能力和时频分辨率提高时频视图的可读性。
深度学习:Synchrosqueezed变换可以用来提取时频特性和输入网络,将时间序列数据。波形分割使用深度学习显示了如何
fsst输出可以送入LSTM网络分类ECG信号。
如何使用
例子:回声定位脉冲
加载一个蝙蝠回声定位发出的脉冲(Eptesicus Fuscus)。采样间隔7微秒。
负载batsignalFs = 1 / DT;
计算信号的重新分配谱图。
次要情节(2,1,1)pspectrum (batsignal Fs,的谱图,“TimeResolution”280 e-6,…“OverlapPercent”,85,“MinThreshold”,-45,“漏”,0.9)次要情节(2,1,2)pspectrum (batsignal Fs,的谱图,“TimeResolution”280 e-6,…“OverlapPercent”,85,“MinThreshold”,-45,“漏”,0.9,“再分配”,真正的)
由于柯蒂斯Condon肯白、阿尔贝克曼中心的冯伊利诺伊大学的蝙蝠数据和允许使用它在这个例子中[3]。
例如:语音信号
加载一个文件包含单词“强大”,说一个女人和一个男人。在8 kHz信号采样。连接成一个单一的信号。
负载强大的x =(她“他”);
计算synchrosqueezed傅里叶变换的信号。窗口信号使用Kaiser窗口形状系数 。
fsst (x, Fs,皇帝(256年,20),“桠溪”)
例如:合成地震数据
负载合成地震数据采样1秒的100赫兹。
负载SyntheticSeismicData
计算小波synchrosqueezed使用凹凸小波变换的地震数据和30每八度的声音。
墓场(x, Fs,“撞”,“VoicesPerOctave”30岁的“ExtendSignal”,真正的)
地震信号生成使用两个正弦曲线中提到“地震数据使用Synchrosqueezing变换的时频分析”,平王Jinghuai高,治国王[4]。
例如:地震振动
载荷加速度测量记录在第一层的三层结构在地震条件下进行测试。测量在1千赫采样。
负载quakevibFs = 1 e3;
计算小波synchrosqueezed变换的加速度测量。你分析振动数据表现出循环行为。synchrosqueezed变换允许您隔离三个频率成分,相隔大约11赫兹。主要的振动频率是5.86赫兹,平均间隔频率峰值表明谐波相关。振动的循环行为也是可见的。
墓场(gfloor1OL Fs,“撞”,“VoicesPerOctave”48)ylim (35 [0])
例如:神户地震数据
在1995年神户地震加载地震仪数据记录。数据的采样率是1 Hz。
负载科比Fs = 1;
计算小波synchrosqueezed变换隔离的不同频率成分的地震数据。
墓场(Fs,科比“撞”,“VoicesPerOctave”48)ylim (300 [0])
数据是地震仪(垂直加速度,海里/ sq.sec)测量记录在塔斯马尼亚大学,霍巴特,澳大利亚1995年1月16日开始20:56:51 (GMT)和持续的51分钟1秒间隔[5]。
例如:在电力系统次同步振荡
负载电力系统的次同步振荡的数据。
负载OscillationData
计算小波synchrosqueezed使用凹凸小波变换和48每八度的声音。这四个模式的频率在15赫兹,20 Hz, 25 Hz和32赫兹。注意模式的能量在15赫兹和20 Hz降低随着时间的推移,而模式25 Hz的能量和32赫兹逐渐增加。
墓场(x, Fs,“撞”,“VoicesPerOctave”(48)ylim 50 [10])
这个合成的次同步的振动数据生成使用方程定义的赵等人在“Synchrosqueezed应用小波变换提取电力系统次同步振荡的振荡参数”[6]。
常数,问伽柏变换
描述
的常数,问非平稳的伽柏变换使用windows与不同的中心频率和带宽的中心频率带宽,比问因素,保持不变。
常数,问伽柏变换使建设稳定的逆,产生完美的信号重建。
在频率空间,窗户都集中在对数间隔的中心频率。
潜在的应用
该时频方法的应用包括,但不限于:
音频信号处理:音乐的音调是几何的基本频率间隔。人类听觉系统的频率分辨率大约是常数问,使这项技术适合音乐信号处理。
如何使用
例如:摇滚音乐
加载一个音频文件包含一个片段的摇滚音乐和人声,鼓,吉他。44.1 kHz信号的采样率。
负载鼓
设置的频率范围CQT有对数频率响应的最小允许2 kHz频率。使用20箱/执行信号的CQT八度。
minFreq = fs /长度(音频);maxFreq = 2000;cqt(音频,“SamplingFrequency”fs,“BinsPerOctave”,20岁,“FrequencyLimits”,(minFreq maxFreq])
Data-Adaptive方法和多分辨率分析
描述
的经验模态分解将信号分解成固有模态函数形成一个完整的和接近原始信号的正交基。
的变分模态分解一个信号分解为少量的窄带固有模态函数。该方法同时计算所有波形模式及其中心频率通过优化约束变分问题。
的经验的小波变换将信号分解成多分辨率分析(MRA)组件。方法使用一个适应性强的小波细分方案,自动确定实证小波和扩展过滤器和保存能量。
的简要地变换计算每一个固有模态函数的瞬时频率。
的极大重叠离散小波变换(MODWT)分区一个信号的能量在细节和缩放系数。MODWT是nondecimated离散小波变换用于应用程序需要一个移不变的变换。您可以获得多尺度方差和相关性的估计,和反变换。
的可调q值小波变换提供了Parseval框架分解,能量是组件间的分区,以及完美的重建信号。可调q值小波变换是一种技术,创建了一个查看指定的品质因数。q值是中心频率的比值转换中使用的过滤器的带宽。
这些方法结合可用于分析非线性、非平稳的信号。
潜在的应用
该时频方法的应用包括,但不限于:
生理信号处理:分析人类脑电图反应经颅磁刺激(TMS)的大脑皮层。
结构应用:定位异常时出现裂纹、分层或梁刚度损失和盘子。
系统识别:隔离结构的模态阻尼比与密集模态频率。
海洋工程:确定瞬变电磁干扰引起的人类在水下电磁环境中。
太阳物理学:提取周期性太阳黑子数据的组件。
大气湍流:观察稳定边界层分离湍流和nonturbulent动作。
流行病学:评估旅游交际速度登革热等疾病。
如何使用
例如:轴承振动
负载有缺陷的轴承的振动信号中生成计算希尔伯特振动信号的频谱的例子。信号采样率10 kHz。
负载bearingVibration
计算前五个固有模态函数(货币)的信号。情节的希尔伯特谱第一和第三的经验模式。第一个模式揭示了增加磨损由于高频影响轴承的外环。第三种模式显示的是测量过程中途发生共振,导致轴承的缺陷。
国际货币基金组织(imf) = emd (y,“MaxNumIMF”5,“显示”,0);次要情节(2,1,1)遗传性出血性毛细血管扩张症(国际货币基金组织(:1),fs)次要情节(2,1,2)遗传性出血性毛细血管扩张症(fs,国际货币基金组织(:,3)“FrequencyLimits”,100年[0])
引用
[1]太平洋蓝鲸文件从图书馆获得动物的叫声由康奈尔大学生物声学研究计划。
[2]穆迪G B,马克·r·G。数据库MIT-BIH心律失常的影响。IEEE Eng在医学和生物20(3):45 - 50(2001年5月- 6月)。(PMID: 11446209)
[3]由于柯蒂斯Condon肯白、阿尔冯伊利诺伊大学贝克曼中心的蝙蝠回声定位数据。
[4]Wang Ping、高、J。王,Z。时频分析地震数据使用Synchrosqueezing变换IEEE地球科学和遥感信,12卷,问题11,2014年12月。
[5]地震仪(垂直加速度,海里/ sq.sec)神户地震的记录在塔斯马尼亚大学,霍巴特,澳大利亚1995年1月16日开始20:56:51 (GMTRUE)和51分钟的持续1秒的间隔。
赵[6]等。Synchrosqueezed应用小波变换提取电力系统次同步振荡的振荡参数MDPI能量;6月12日2018年出版。
[7]Boashash Boualem。时频信号分析和处理:一个全面的参考爱思唯尔,2016年。
另请参阅
应用程序
功能
cqt(小波工具箱)|类(小波工具箱)|cwtfilterbank(小波工具箱)|dlstft|emd|易(小波工具箱)|fsst|遗传性出血性毛细血管扩张症|icqt(小波工具箱)|icwt(小波工具箱)|ifsst|istft|iwsst(小波工具箱)|kurtogram|modwt(小波工具箱)|modwtmra(小波工具箱)|pkurtosis|pspectrum|光谱图|stft|tqwt(小波工具箱)|tqwtmra(小波工具箱)|vmd|墓场(小波工具箱)|wt(小波工具箱)|xspectrogram|项|xwvd
