目錄：

• 前言
• 實驗環境
• Matlab spectrogram函數
  • 1語法
  • 2使用說明
  • 3代碼如下
    • 3.1譜圖聚集和門限設置
• 參考：

前言

之前講了時頻分析的原理，現在來講講它在matlab里面的實現。
想要復習原理的同學，可以參照一下這篇：短時傅里葉分析
本次講解終階的函數使用，
基礎的可以參見前面的：短時傅里葉實現（1）
中階的可以參見前面的：短時傅里葉實現（2）
高階的可以參見前面的：短時傅里葉實現（3）
進階的可以參見前面的：短時傅里葉實現（4）

實驗環境

本文的所有實驗都是在matlab2016a下通過的。

Matlab spectrogram函數

譜圖函數：使用短時傅里葉變換化成短時傅里葉變換的譜圖。

1語法

標準函數引用方式如下：

[___] = spectrogram(___,freqrange) [___] = spectrogram(___,spectrumtype) [___] = spectrogram(___,'MinThreshold',thresh)

2使用說明

[] = spectrogram(,freqrange)
返回由frequencge確定范圍的功率譜密度或者功率譜估計，正確的選項有單邊（oneside），雙邊（twoside），中心（centered）。
[] = spectrogram(,spectrumtype)
返回功率譜估計。如果使用psd參數。返回能量，如果使用power參數
[] = spectrogram(,’MinThreshold’,thresh)
將門限值之以下的信號，ps 10log10log10(ps) ≤≤ thresh .設置為0.

3代碼如下

3.1譜圖聚集和門限設置

%產生一個信號，采樣頻率是1khz，采樣時間是兩秒 nSamp=2048; Fs=1024; t=(0:nSamp-1)'/Fs; %在第一秒，信號包含一個400hz的正弦和凹二次鳥聲信號，鳥聲信號關于間隔中點是對稱的，起始和結束為250hz， %包%含一個最小的150hz信號 t1=t(1:nSamp/2); x11=sin(2*pi*400*t1); x12=chirp(t1-t1(nSamp/4),150,nSamp/Fs,1750,'quadratic'); x1=x11+x12; % 信號的剩余部分包含兩個線性衰落鳥聲成分，一個鳥聲的初始頻率是250hz最后降到100hz，其他線性鳥聲有一個出聲頻率400hz，并減到250hz。 t2=t(nSamp/2+1:nSamp); x21=chirp(t2,400,nSamp/Fs,100); x22=chirp(t2,550,nSamp/Fs,250); x2=x21+x22; %給信號添加高斯白噪聲，信噪比為20db，設置隨機數生成器，為了可重復的結果。 SNR=20； rng('default') sig=[x1;x2]; sig=sig+randn(size(sig))*std(sig)/db2mag(SNR); %計算并繪制信號的譜圖，長度為63的kaizer窗，形狀參數17，10個左右重疊值，FFT長度為256. nwin=63; wind=kaiser(nwin,17); nlap=nwin-10; nfft=256; spectrogram(sig,wind,nlap,nfft,Fs,'yaxis')

如圖所示

%任何能量值小于噪聲（SNR）的信號都被設置為0

spectrogram(sig,wind,nlap,nfft,Fs,’MinThreshold’,-SNR,’yaxis’)

%將譜功率密度估計值壓縮到能量中心的位置
spectrogram(sig,wind,nlap,nfft,Fs,’reassign’,’yaxis’)
結果如圖所示：

%對集中能量譜的信號設置閾值，每個元素能量值低于SNR的被設置為0
spectrogram(sig,wind,nlap,nfft,Fs,’reassign’,’MinThreshold’,-SNR,’yaxis’)
如圖所示：

函數相關功能展示完畢，大家可以根據自己需要，選擇參數

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參考：

mathworks

總結

以上是生活随笔為你收集整理的时频分析：短时傅立叶变换实现（5）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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