xspectrogram
使用短时傅里叶变换的交叉谱图
语法
描述
［___= x谱图___，返回短期交叉功率谱密度估计值spectrumtype）spectrumtype指定为psd的并返回短期交叉功率谱估计spectrumtype指定为“权力”。
xspectrogram (___）在没有输出参数的情况下，绘制当前图形窗口中的交叉谱图。
xspectrogram (___，指定要在其上绘制频率的轴。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1兆赫兹为10毫秒。
第一个啁啾的初始频率为150khz，在测量结束时增加到350khz。
第二个啁啾的初始频率为200khz，在测量结束时增加到300khz。
加入高斯白噪声，使信噪比为40db。
nSamp = 10000;Fs = 1000e3;信噪比= 40;t = (0:nSamp-1)'/Fs;X1 = chirp(t,150e3,t(end)，350e3);x1 = x1+randn(size(x1))*std(x1)/db2mag(SNR);X2 = chirp(t,200e3,t(end)，300e3);x2 = x2+randn(size(x2))*std(x2)/db2mag(SNR);
计算并绘制两个啁啾的交叉谱图。将信号分成200个采样段，每个采样段用汉明窗窗。指定相邻段之间80个重叠采样点，DFT长度为1024个采样点。
xspectrogram (x1, x2,汉明(200),80年,1024年,Fs,“桠溪”）
修改第二个啁啾，以便在测量期间频率从50千赫上升到350千赫。使用带有形状因子的500个样本Kaiser窗口 打开分段窗口。指定450个重叠样本和256个DFT长度。计算并绘制交叉谱图。
X2 = chirp(t,50e3,t(end)，350e3);x2 = x2+randn(size(x2))*std(x2)/db2mag(SNR);xspectrogram (x1, x2,凯瑟(500 5),450256年,Fs,“桠溪”）
在这两种情况下，该函数都会突出显示两个信号共有的频率内容。
语音信号交叉谱图
加载一个包含两个以44100 Hz采样的语音信号的文件。
第一个信号是一个女声的录音，说“变换功能”。
第二个信号是同一个女性声音的录音，她说:“改革正义。”
绘制两个信号。垂直偏移第二个信号，使两者都可见。
负载(“voice.mat”）要听，输入soundsc(transform,fs)，pause(2)，soundsc(reform,fs)T = (0:length(reform)-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个采样段，用汉明窗对其进行窗口处理。在相邻段之间指定800个重叠样本。只包括频率高达4千赫。
Nwin = 1000;NVLP = 800;Fint = 0:4000;[s,f,t] = xspectrogram(transform,reform,hamming(nwin)，nvlp,fint,fs);网格(t,f,20*log10(s))视图(2)轴紧
交叉谱图突出了信号具有更多共同频率内容的时间间隔。“form”这个音节尤其值得注意。
两个二次啁啾之间的相移
产生两个二次啁啾，每个采样在1千赫2秒。两种啁啾的初始频率都为100赫兹，在测量过程中增加到200赫兹。与第一个啁啾相比，第二个啁啾的相位差为23°。
Fs = 1e3;T = 0:1/fs:2;Y1 = chirp(t, 100,1200，“二次”, 0);Y2 = chirp(t, 100,1200，“二次”、23);
计算啁啾的复交叉谱图，提取它们之间的相移。将信号分成128个采样段。指定120个相邻段之间的重叠样本。使用带有形状因子的Kaiser窗口对每个段进行窗口β= 18，指定DFT长度为128个样本。的绘图功能xspectrogram显示交叉谱图。
[~ 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”）
提取并显示交叉谱图的最大能量时频脊。
[tfr，~，lridge] = tfridge(c,f);持有在情节(xt,总和生育率,“k”，“线宽”, 2)从
相移是沿脊的时变交叉谱的虚部与实部之比。计算相移并以度表示。显示其平均值。
PSHFT = angle(c(lridge))*180/pi;意思是(pshft)
Ans = - 23000
复信号交叉谱图
产生两个信号，每个以3khz采样1秒。第一个信号是二次啁啾，其频率在测量期间从300 Hz增加到1300 Hz。啁啾嵌入在高斯白噪声中。第二个信号，也嵌入在白噪声中，是一个具有正弦变化频率内容的啁啾。
Fs = 3000;T = 0:1/fs:1-1/fs;X1 = chirp(t,300,t(end)，1300，“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个采样段，相邻段之间有255个重叠采样。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。在零频率处将交叉频谱图居中。
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- 40db的值设置为零。以奈奎斯特频率为中心。
xspectrogram (x1, x2, kaiser (nwin 30), nwin-1, [], fs,…“权力”，“MinThreshold”, -40,“桠溪”)标题(二次啁啾与复啁啾的交叉谱图）
阈值进一步突出了共同频率的区域。
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;
要创建第一个序列，生成一个凸二次啁啾嵌入白高斯噪声和带通滤波器。
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0.2π和0.4π rad/sample之间，阻带衰减为60 dB。
rx = chirp(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 = filter(dx,rx);
要创建第二个序列，生成一个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，在测量结束时降低到0.1π。
16阶滤波器在0.6π和0.8π rad/sample之间停止归一化频率，并具有1 dB的通带纹波。
ry = chirp(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 = filter(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])
计算并绘制的交叉谱图x和y。使用512个样本的汉明窗口。指定500个相邻段之间的重叠样本和2048个DFT点。
xspectrogram (x, y,汉明(512),500年,2048年,“桠溪”）
将小于- 50db的交叉谱图值设为零。
xspectrogram (x, y,汉明(512),500年,2048年,“MinThreshold”, -50,“桠溪”）
谱图显示了被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
米特拉，桑吉特·K。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。
[2]奥本海姆，艾伦V，罗纳德W.谢弗，约翰R.巴克。离散时间信号处理。第2版。上马鞍河，NJ: Prentice Hall, 1999。
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在R2017a中引入
