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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. 상호 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.
앱
신호 분석기 | 여러 개의 신호와 스펙트럼을 시각화하여 비교 |
신호 레이블 지정기 | 관심 있는 신호 특성, 신호 영역, 신호 지점에 레이블 지정 및 특징 추출 |
함수
도움말 항목
시간-주파수 추정
- Spectrogram Computation with Signal Processing Toolbox
Compute and display spectrograms of signals using Signal Processing Toolbox functions. - Time-Frequency Gallery
Examine the features and limitations of the time-frequency analysis functions provided by Signal Processing Toolbox. - FFT 기반 시간-주파수 분석
선형 FM 신호의 스펙트로그램과 지속성 스펙트럼을 표시합니다. - Instantaneous Frequency of Complex Chirp
Compute the instantaneous frequency of a signal using the Fourier synchrosqueezed transform. - Detect Closely Spaced Sinusoids with the Fourier Synchrosqueezed Transform
Determine how separate in frequency two sinusoids must be for the Fourier synchrosqueezed transform to resolve them.
시간-주파수 응용 사례
- Practical Introduction to Time-Frequency Analysis Using the Continuous Wavelet Transform (Wavelet Toolbox)
Perform and interpret time-frequency analysis of signals using the continuous wavelet transform. - 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).