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시간-주파수 분석

스펙트로그램, 싱크로스퀴징, 재할당, 위그너-빌(Wigner-Ville), 시간-주파수 주변 성분, 데이터 적응적 방법

Signal Processing Toolbox™는 비정상(Nonstationary) 신호의 시간-주파수 성분을 시각화하고 비교할 수 있는 함수와 앱을 제공합니다. 단시간 푸리에 변환과 역변환을 계산합니다. 재할당이나 푸리에 싱크로스퀴징을 사용하여 정확한 스펙트럼 추정값을 구합니다. 교차 스펙트로그램, 위그너-빌 분포 및 지속성 스펙트럼을 플로팅합니다. 시간-주파수 리지를 추출하고 추적합니다. 순시 주파수, 순시 대역폭, 스펙트럼 첨도 및 스펙트럼 엔트로피를 추정합니다. 경험적 또는 변형 모드 분해법과 힐베르트-황 변환(Hilbert-Huang Transform)을 사용하여 데이터 적응적 시간-주파수 분석을 수행합니다.

신호 분석기여러 개의 신호와 스펙트럼을 시각화하여 비교
신호 레이블 지정기관심 있는 신호 특성, 신호 영역 및 신호 지점에 레이블 지정하기

함수

모두 확장

fsstFourier synchrosqueezed transform
ifsstInverse Fourier synchrosqueezed transform
instbwEstimate instantaneous bandwidth
instfreq순시 주파수 추정
kurtogramVisualize spectral kurtosis
pkurtosisSpectral kurtosis from signal or spectrogram
pentropy신호의 스펙트럼 엔트로피
pspectrum주파수 영역과 시간-주파수 영역의 신호 분석
spectrogram단시간 푸리에 변환(STFT)을 사용하는 스펙트로그램
xspectrogramCross-spectrogram using short-time Fourier transforms
stft단시간 푸리에 변환
dlstftDeep learning short-time Fourier transform
stftmag2sigSignal reconstruction from STFT magnitude
iscolaDetermine whether window-overlap combination is COLA compliant
istftInverse short-time Fourier transform
tfridgeTime-frequency ridges
wvd위그너-빌 분포 및 평활화된 유사 위그너-빌 분포
xwvdCross Wigner-Ville distribution and cross smoothed pseudo Wigner-Ville distribution
emd경험적 모드 분해
vmdVariational mode decomposition
hht힐베르트-황 변환(Hilbert-Huang Transform)

도움말 항목

Time-Frequency Gallery

Examine the features and limitations of the time-frequency analysis functions provided by Signal Processing Toolbox.

Practical Introduction to Continuous Wavelet Analysis (Wavelet Toolbox)

This example shows how to perform and interpret continuous wavelet analysis.

FFT 기반 시간-주파수 분석

선형 FM 신호의 스펙트로그램을 표시합니다.

Instantaneous Frequency of Complex Chirp

Compute the instantaneous frequency of a signal using the Fourier synchrosqueezed transform.

Detect Closely Spaced Sinusoids

Compute the instantaneous frequency of two sinusoids using the Fourier synchrosqueezed transform. Determine how separated the sinusoids must be for the transform to resolve them.

Radar and Communications Waveform Classification Using Deep Learning (Phased Array System Toolbox)

This example shows how to classify radar and communications waveforms using the Wigner-Ville distribution (WVD) and a deep convolutional neural network (CNN).

Pedestrian and Bicyclist Classification Using Deep Learning (Radar Toolbox)

Classify pedestrians and bicyclists based on their micro-Doppler characteristics using a deep learning network and time-frequency analysis.

추천 예제