時間-周波数解析
スペクトログラム、シンクロスクイージング、再割り当て、Wigner-Ville、時間-周波数周辺、データ適応法
Signal Processing Toolbox™ 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、Wigner-Ville 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
時間-周波数の推定
- Spectrogram Computation with Signal Processing Toolbox
Compute and display spectrograms of signals using Signal Processing Toolbox functions. - 時間-周波数ギャラリー
Signal Processing Toolbox 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。 - FFT による時間-周波数解析
線形 FM 信号のスペクトログラムおよびパーシステンス スペクトルを表示します。 - 複素チャープの瞬時周波数
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による近接した正弦波の検出
フーリエ シンクロスクイーズド変換で 2 つの正弦波を分解するためには、これらが周波数でどのくらい離れていなければならないかを決定します。
時間-周波数の応用
- Practical Introduction to Continuous Wavelet Analysis (Wavelet Toolbox)
Perform and interpret continuous wavelet analysis. - Pedestrian and Bicyclist Classification Using Deep Learning (Radar Toolbox)
Classify pedestrians and bicyclists based on their micro-Doppler characteristics using deep learning and time-frequency analysis. - Radar and Communications Waveform Classification Using Deep Learning (Phased Array System Toolbox)
Classify radar and communications waveforms using the Wigner-Ville distribution (WVD) and a deep convolutional neural network (CNN).