【时频分析,非线性中频】非线性STFT在瞬时频率估计中的应用(Matlab代码实现)

简介: 【时频分析,非线性中频】非线性STFT在瞬时频率估计中的应用(Matlab代码实现)

💥1 概述

该文提出一种新的时频分析(TFA)方法,称为非线性STFT(NLSTFT)。一种有效的TFA方法,该方法可以用时变瞬时频率对信号进行记录。实际上,传统的TFA方法在处理此类信号时受到限制。


非线性STFT(Short-Time Fourier Transform)是一种在时频分析中常用的方法,它可以将信号在时间和频率上进行局部分析。非线性STFT在瞬时频率估计中的应用主要是用于分析非线性系统中的信号。


在非线性系统中,信号的频率可能会随时间变化,这就需要对信号的瞬时频率进行估计。传统的线性STFT方法在非线性系统中的应用效果较差,因为它假设信号的频率是恒定的,无法准确地捕捉到频率的变化。


非线性STFT通过引入非线性变换,可以更好地适应非线性系统中信号频率的变化。常用的非线性变换方法包括Wigner-Ville分布、Cohen类分布和S-method等。这些方法可以通过对信号进行时频分析,得到信号在时间和频率上的局部特征,从而实现对信号瞬时频率的估计。


非线性STFT在瞬时频率估计中的应用可以帮助我们更好地理解非线性系统中信号的特性。例如,在声音信号处理中,非线性STFT可以用于分析声音的共振特性和谐波结构,从而实现声音的合成和变换。在振动信号分析中,非线性STFT可以用于检测和诊断机械故障,通过分析信号的瞬时频率变化来判断机械系统的工作状态。


总之,非线性STFT在瞬时频率估计中的应用可以帮助我们更好地理解非线性系统中信号的特性,从而实现对信号的分析和处理。


📚2 运行结果

2.1 算例1

2.2 算例2

NLSTFT子函数代码:

function tfr = NLSTFT(x,c,fs,hlength);
%      Non-linear Short time Fourier transform.
%    x      : Signal.
%    c      : First order derivative of signal IF.
%    fs     : Sample Frequency .
%    hlength: Length of window function.
%    tfr    : Time-Frequency Representation.
%
%  This program is free software; you can redistribute it and/or modify
%  it according to your requirement.
[xrow,xcol] = size(x);
if (nargin < 3),
error('At least 3 parameter is required');
end;
Siglength=xrow;
if (nargin < 4),
hlength=floor(Siglength/4);
end;
hlength=hlength+1-rem(hlength,2);
h = tftb_window(hlength);
%t=1:xrow;
%[trow,tcol] = size(t);
[hrow,hcol]=size(h); Lh=(hrow-1)/2; 
h=h/norm(h);
if (xcol~=1),
 error('X must have one column');
end; 
 N=xrow;
 t=1:xrow;
[trow,tcol] = size(t);
tt=(1:N)/fs;
tfr= zeros (N,tcol) ; 
for icol=1:tcol,
 ti= t(icol); tau=-min([round(N/2)-1,Lh,ti-1]):min([round(N/2)-1,Lh,xrow-ti]);
 indices= rem(N+tau,N)+1; 
 rSig = x(ti+tau,1);
 %rSig = Hilbert(real(rSig));
a=Lh+1+tau;
tfr(indices,icol)=rSig.*conj(h(Lh+1+tau)).*exp(j * 2.0 * pi * (c(icol)/2) * (tt(ti+tau)-tt(icol)).^2)';
end;
tfr=fft(tfr); 


🎉3 参考文献

部分理论来源于网络,如有侵权请联系删除。


[1]YuGang. Shandong University A Non-linear STFT With Application to Estimation of Instantaneous Frequency.


🌈4 Matlab代码实现

相关文章
|
2月前
|
算法 5G 数据安全/隐私保护
SCM信道模型和SCME信道模型的matlab特性仿真,对比空间相关性,时间相关性,频率相关性
该简介展示了使用MATLAB 2022a进行无线通信信道仿真的结果,仿真表明信道的时间、频率和空间相关性随间隔增加而减弱,并且宏小区与微小区间的相关性相似。文中介绍了SCM和SCME模型,分别用于WCDMA和LTE/5G系统仿真,重点在于其空间、时间和频率相关性的建模。SCME模型在SCM的基础上进行了扩展,提供了更精细的参数化,增强了模型的真实性和复杂度。最后附上了MATLAB核心程序,用于计算不同天线间距下的空间互相关性。
70 0
|
3月前
|
安全
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
本文介绍了2023年高教社杯数学建模竞赛D题的圈养湖羊空间利用率问题,包括问题分析、数学模型建立和MATLAB代码实现,旨在优化养殖场的生产计划和空间利用效率。
174 6
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
|
3月前
|
存储 算法 搜索推荐
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
本文提供了2022年华为杯数学建模竞赛B题的详细方案和MATLAB代码实现,包括方形件组批优化问题和排样优化问题,以及相关数学模型的建立和求解方法。
122 3
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
|
3月前
|
数据采集 存储 移动开发
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码
本文介绍了2023年五一杯数学建模竞赛B题的解题方法,详细阐述了如何通过数学建模和MATLAB编程来分析快递需求、预测运输数量、优化运输成本,并估计固定和非固定需求,提供了完整的建模方案和代码实现。
86 0
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码
|
3月前
|
算法 5G vr&ar
基于1bitDAC的MU-MIMO的非线性预编码算法matlab性能仿真
在现代无线通信中,1-bit DAC的非线性预编码技术应用于MU-MIMO系统,旨在降低成本与能耗。本文采用MATLAB 2022a版本,深入探讨此技术,并通过算法运行效果图展示性能。核心代码支持中文注释与操作指导。理论部分包括信号量化、符号最大化准则,并对比ZF、WF、MRT及ADMM等算法,揭示了在1-bit量化条件下如何优化预编码以提升系统性能。
|
3月前
【光波电子学】MATLAB绘制光纤中线性偏振模式LP之单模光纤的电场分布(光斑)
该文章介绍了如何使用MATLAB绘制单模光纤中线性偏振模式LP₀₁的电场分布,并提供了相关的数学公式和参数用于模拟光纤中的光斑分布。
37 0
|
5月前
|
存储 编解码
数字频率合成器dds的量化性能分析matlab仿真
### 课题概述 分析DDS(数字频率合成器)量化性能的MATLAB仿真,研究累加器、截位和DAC位宽对频谱的影响。 ### 核心程序 在MATLAB 2022a中,使用相位映射、量化码本和频偏分析函数,比较了10bit DAC位宽截取、无截取以及相位位宽截取的频谱特性。 ### 系统原理 DDS利用相位累加器、波形查找表、DAC和LPF生成精确频率信号。相位累加器的位数决定频率分辨率和杂散性能,量化和非线性影响信号质量。 ### 分析重点 频率分辨率与相位累加器位数相关,杂散和噪声性能受相位截断、幅度量化及DAC非线性影响。提高这些参数能提升DDS输出质量。
|
4月前
|
算法 安全 数据挖掘
随机数生成方法及其在Matlab中的应用
随机数生成方法及其在Matlab中的应用
|
5月前
|
算法 数据可视化 数据挖掘
MATLAB中常用的数学函数及其应用示例
MATLAB中常用的数学函数及其应用示例
|
6月前
|
数据安全/隐私保护
地震波功率谱密度函数、功率谱密度曲线,反应谱转功率谱,matlab代码
地震波格式转换、时程转换、峰值调整、规范反应谱、计算反应谱、计算持时、生成人工波、时频域转换、数据滤波、基线校正、Arias截波、傅里叶变换、耐震时程曲线、脉冲波合成与提取、三联反应谱、地震动参数、延性反应谱、地震波缩尺、功率谱密度

热门文章

最新文章