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時間-周波数解析
信号处理工具箱™では,非定常信号の時間——周波数成分の可視化および比較が可能になる関数とアプリを用意しています。短時間フーリエ変換とその逆を計算します。再割り当てまたはフーリエシンクロスクイージングを行い,シャープなスペクトル推定を取得します。クロススペクトログラム,能量分布,およびパーシステンススペクトルをプロットします。時間——周波数リッジを抽出および追跡します。瞬時周波数,瞬時帯域幅,スペクトル尖度,およびスペクトルエントロピーを推定します。経験的または変分的モード分解とヒルベルト・ファン変換を使用して,データ適応型時間——周波数解析を実行します。
関数
トピック
信号处理工具箱により提供される時間——周波数解析関数の機能と制限を確認します。
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。这个例子可以帮助您回答一些常见的问题，例如:连续小波分析和离散小波分析的区别是什么?为什么连续小波分析中的频率或尺度是对数间隔的?在什么类型的信号分析问题中连续小波技术特别有用?
線形调频信号のスペクトログラムを表示します。
フーリエシンクロスクイーズド変換を使用して,信号の瞬時周波数を計算します。
フーリエシンクロスクイーズド変換を使用して,2つの正弦波の瞬時周波数を計算します。2つの正弦波を分解するための変換には,これらがどのくらい離れていなければならないかを決定します。
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。
注目の例
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