随着新系统雷达的实际使用,复杂雷达信号的特性正在发生变化和发展。 一维变换域的传统分析方法已不再适用于现代雷达信号处理,有必要在二维变换域中寻求新的方法。 时频分析方法是二维转换领域中使用最广泛的方法。 本文针对典型雷达侦察线性调频信号的时频变换,研究了短时傅立叶变换和维格纳-维勒分布的两种典型时频分析方法,针对精度低,灵敏度高的问题。针对信号噪声的常见方法,提出了改进的小波变换算法。
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2022-09-15 12:03:31 3KB 短时傅立叶变换
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本代码是一个 Matlab 函数,它提供给定信号 x[n] 的短时傅立叶变换 (STFT)。 该函数是 Matlab 命令“spectrogram”的替代方法。 函数的输出是: 1) 具有复数 STFT 系数的矩阵,列上有时间,行上有频率; 2) 频率向量; 3)时间向量。 为了阐明该功能的使用,给出了一个例子。 为了方便起见,在函数的开头给出了输入和输出参数。 该代码基于以下内容中描述的理论: [1] H.日沃米罗夫。 关于 STFT 分析和 ISTFT 合成例程的开发及其实际实现。 TEM 期刊,ISSN:2217-8309,DOI:10.18421/TEM81-07,卷。 8,第 1 期,第 56-64 页,2019 年 2 月。( http://www.temjournal.com/content/81/TEMJournalFebruary2019_56_64.pdf )
2022-07-10 00:53:01 339KB matlab
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原创短时傅立叶变换matlab分析-短时傅立叶变换matlab仿真程序.txt RT 程序的一小部分: clear all; clc; %------------------>Basic Parameters<----------------- f1 = 500; f2 = 1000; fN = 8000; n = 10000; t = 0:1/fN:/fN; %------------------>Generate signals<----------------- sig1 = sin; sig2 = sin/2; puls = zeros); puls = 10; puls = 10; x = sig1 sig2 puls; %------------------>window width<----------------- win1 = 12.8*fN/1000;   .8ms  102.4 points ...........
2022-05-04 15:32:09 3KB matlab
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STFT 给出时间信息和信号的频率信息。 我使用了在整个编程过程中显然具有相同宽度的矩形窗口。 我在 2 个不同的时间使用了 2 个频率的信号。 当您看到程序时,将看到使您对STFT更加清楚的图。 更准确地获得时间和频率信息... 随时联系@ yalluri147yella@gmail.com
2021-12-19 14:37:03 2KB matlab
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%% 函数 [t,frequency,Power_spectrum]=fft_s(y,windowlength) %% 输入: % y:输入原始信号% windowlength:进行快速傅立叶变换的窗口长度,是一个采样频率的百分比因子,例如可以输入窗口长度% 采样频率的一半,输入 0.5,如果 fs =1000,则% 窗口是 500 个样本长度% 整形:将信号整形为窗口长度的长度。 如果你的% 信号已经被分块,否则它应该总是为零% = 1; % gr : 绘图与否(0 绘图,1 无绘图) %% 示例:[t,frequency,Power_spectrum]=fft_s(EMG,0.1,1000,1,1) %% 输出: % t : 时间% 频率 : 频率% Power_spectrum : 功率谱%% 方法: % 用 windowlength 的 elength 分块信号并得到% 快速傅
2021-10-23 16:10:56 2KB matlab
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这是一个短时傅立叶变换的程序,代码解释清楚,适合刚入门的同学掌握短时傅立叶的变换思想。
2021-10-12 15:06:42 1.9MB stft
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为了克服傅立叶变换的时频局部化方面的不足,也是为了对时域信号作局部分析,D.Gabor于1946年提出了窗口傅立叶变换。
2021-09-26 09:06:15 25KB 短时傅立叶,窗函数
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短时傅立叶变换 ppt 短时傅立叶变换 ppt
2021-09-17 11:27:27 229KB 短时傅立叶变换 ppt
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傅里叶反变换matlab代码薄膜晶体管 STFT(短时傅立叶变换),ISTFT(逆-短时傅立叶变换),用于音频,麦克风输入 提供25%,50%的重叠STFTCraft.io。 笔记 git clone --recursive https://github.com/kooBH/STFT.git 要构建测试代码,您需要克隆--recursive以使用子模块koobh/WAV.git 。 git submoudle init git submodule update 使用子模块。 关于FFT 我目前正在使用的FFT。 由于这是单个标头文件中最快的FFT。 但是,有时(通常不是),在MATLAB FFT输出和Ooura FFT输出之间存在错误。 如果需要与MATLAB完全相同的输出,则必须使用其他FFT库。 例子 直接从缓冲区 # include " cpp/STFT.h " ... // frame/shift must be 4 or 2 STFT process (channels,frame_size,shift_size); WAV input; WAV output (channe
2021-09-16 11:49:04 1.7MB 系统开源
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