时频专题

时频分析从专家到小白

文章目录短时傅里叶变换（STFT，Short Time Fourier Transorm）窗函数小波变换傅里叶变换只能获取一段信号总体上包含哪些频率的成分，但是对各成分出现的时刻并无所知。因此时域相差很大的两个信号，可能频谱图一样。对于非平稳信号来说，傅里叶变换一般是不合适的。对于信号中的突变，傅里叶变换很难及时捕捉。 =》时频分析短时傅里叶变换（STFT，Shor

【时频分析 02】Wingner-Ville Transform

我们今天继续学习短时傅里叶变换，看清它的特性和不足。今天要引入新的工具来弥补短时傅里叶变换的不足，尽管它自身也有不足之处（没有缺点的工具是不存在的）。短时傅里叶变换（STFT / Windowed FT）引入窗函数 g ( t ) g(t) g(t) 做时间上的局部化： g ( t ) , Localization (Time) V g f ( x , w ) = ∫ − ∞ + ∞

代码分享|时频分析时绘制热图进行平滑的代码

大家好，我是茗创科技的周翊，近日分析数据的时候碰到一批采样率比较低，虽然对于分析的频段已经足够了，但是画出来的时频图却不好看，如下左图。本着对客户负责的原则，就想在现有的数据基础上给客户进行平滑作图，就有了右图的效果，是不是瞬间好看了很多？ % 代码由茗创科技工程师周翊编写并无偿分享使用转载注明来源% 更多需要可加微信了解% 茗创科技专注于脑影像数据处理，涵盖（fMR

语音学习笔记5------时频分析

很多时候，仅仅在时域或者仅仅在频域上处理信号已经不能满足信号处理的需求，于是时频分析的方法应运而生。进行信号时频分析处理的方法很多，但是最常用的基于傅里叶变换的短时傅里叶变换的方法。在matlab里面的help就是这样的。 s = spectrogram(x) s = spectrogram(x,window) s = spectrogram(x,window,noverlap)

同步压缩-提取时频背脊线

同步压缩（Sync Compression）同步压缩是一种在数字信号处理中常用的技术，它的目的是对信号进行压缩，同时保留信号中的时间结构信息。这种压缩方式非常适用于需要实时传输、存储和处理的信号，如音频、视频、传感器数据等。常用方法：小波变换（Wavelet Transform）：小波变换在信号处理中被广泛应用，它能够将信号分解成不同尺度和频率的成分，从而允许对信号进行时频分析。通过选择

LTE-TDD随机接入过程（2）-前导码Preamble的格式与时频位置

转载原文链接（http://blog.csdn.net/m_052148） 1.什么是前导码Preamble 前导码Preamble是UE在物理随机接入信道中发送的实际内容，由长度为Tcp的循环前缀CP和长度为Tseq的序列Sequence组成。 2.前导码Preamble格式 LTE-TDD的前导码有5种格式，分别是Preamble Format 0/1/2/3

235 基于matlab的时频盲源分离（TFBSS）算法

基于matlab的时频盲源分离（TFBSS）算法，TFBSS用空间频率分布来分离非平稳信号，可以分离具有不同时频分布的源信号，也能够分离具有相同谱密度但时频分布不同的高斯源。同时，该算法在时频域上局域化源信号能量，从而扩散噪声频谱，提高了其在噪声条件下的鲁棒性。程序已调通，可直接运行。 235时频盲源分离算法信号解混 TFBSS算法 - 小红书 (xiaohongshu.com)

5G NR - PDCCH学习笔记5 - 时频资源的确定

1. Slot/Occasion/Periodicity的确定 UE通过高层信令的配置参数periodicity k, offset o, 以及duration d来决定监测某个SS Set s的时隙, 其中periodicity k和offset o指示监测周期和时隙起始位置(starting slot)，duration d表示从起始slot开始的连续监测SS set的slot个数. SS

关于时频分析的一些事-答知乎问（一）

从信号的时频谱图中可以提取什么特征？基于时频谱图的特征一般包括能量特征、时域和频域拓展特征以及时频内禀特征。基于时频图的能量特征基于时频图的特征中，能量特征是最简单的一种，通过分析时频谱图中的能量分布特性而获取信号的时频信息，包括某个特定频带的能量、总能量和时频图沿时间轴或频率轴压缩后的统计特征，如下：（1）特定频带能量：特定频带能量是指时频图中一行或几行系数之和。（2）总能

【MATLAB源码-第23期】基于matlab的短时傅里叶STFT信号变换仿真，得到信号的时频曲线图。

1、算法描述短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform，STFT）是傅里叶变换的一种扩展，用于分析信号在时域和频域上的变化。描述如下： 1. **时域与频域分析**： - 信号通常以时域的形式表示，即信号随着时间的变化。傅里叶变换可以将信号从时域转换到频域，揭示信号在不同频率上的成分。 2. **窗函数**： - STFT 引入了一个称为窗函数的概念

【故障分析】基于matlab轴承故障分析（时频图+功率谱）【含Matlab源码 922期】

⛄一、获取代码方式获取代码方式1：完整代码已上传我的资源：【故障分析】基于matlab轴承故障分析（时频图+功率谱）【含Matlab源码 922期】点击上面蓝色字体，直接付费下载，即可。获取代码方式2：付费专栏Matlab信号处理（初级版）备注：点击上面蓝色字体付费专栏Matlab信号处理（初级版），扫描上面二维码，付费29.9元订阅海神之光博客付费专栏Matlab信号处理（初

Python量化噪声卷积信号和傅里叶时频分析

🎯要点信号生成、绘制和推理图形结果：连续时域数字信号：🎯正弦信号：🖊通用表达式、🖊不同相位式、🖊三相式。🎯指数信号：📌实数指数信号情景：如：油价指数增长函数、放射性衰减指数衰减函数，📌复数指数信号情景：傅里叶变换、正弦波形和余弦波形、线性时不变系统的特征函数，🖊实数指数、🖊PN结二极管的正向特性、🖊放射性衰减、🖊复数指数函数、🖊从复数指数提取正弦和余弦函数、🖊

故障诊断模型 | 基于交叉注意力融合时频特征的轴承故障诊断模型

基于交叉注意力融合时频特征的轴承故障诊断模型是一种先进的诊断方法，结合了信号处理、深度学习和注意力机制等多种技术，以提高轴承故障识别的准确性和效率。一、模型概述该模型主要利用交叉注意力机制融合时域和频域的特征，通过深度学习算法对轴承的振动信号进行处理和分析，实现故障的准确诊断。模型的整体结构包括信号预处理、特征提取、交叉注意力融合和故障分类等部分。二、信号预处理首先，对采集到的轴承

时频分析实战-时频脊线

先总结： 1.学习了如何使用 pspectrum 函数执行时频分析，以及如何解释频谱图数据和功率水平。2，您学习了如何更改时间分辨率和频率分辨率以提高对信号的理解，以及如何使用 fsst、ifsst 和 tfridge 锐化频谱并提取时频脊3.您学习了如何配置频谱图以获得对数频率尺度和三维可视化。您学习了如何通过计算持久频谱来找到干扰信号。此示例说明如何执行和解释基本的时频信号分析。在

MATLAB环境下一种新颖的类脉冲信号的高分辨率时频分析方法

一般情况下，机械振动信号或地震信号是非平稳的。而传统傅立叶变换只能应用于平稳信号分析，故不适用于非平稳信号。所以，我们需要采用时频分析方法。时频分析方法能达到同时在时间域和频率域对信号进行分析的目的，得到信号在不同时刻的部分频谱特性。在信号领域中时频分析是一种热门方法，上世纪以来，时频分析得到较快发展，各种时频分析方法在各方面得到广泛应用。 1946年提出的Gabor变换原理是应用基函数对信号进

基于时频分析的SAR目标微波视觉特性智能感知方法与应用

源自：雷达学报作者：黄钟泠, 吴冲, 姚西文 “人工智能技术与咨询” 发布摘要合成孔径雷达(SAR)目标识别智能算法目前仍面临缺少鲁棒性、泛化性和可解释性的挑战，理解SAR目标微波特性并将其结合先进的深度学习算法，实现高效鲁棒的SAR目标识别，是目前领域较为关注的研究重点。SAR目标特性反演方法通常计算复杂度较高，难以结合深度神经网络实现端到端的实时预测。为促进SAR目标物理特性

【脑电信号处理与特征提取】P6-张治国：频谱分析和时频分析

频谱分析和时频分析背景脑电（尤其是静息态脑电）一般在频域进行分析，以刻画脑电信号的周期性特征，需要使用频谱分析来描述脑电信号功率沿频率的分布特征。任务态脑电实验中，任务可增强或减弱脑电在特定频段的节律幅度。事件相关的频谱变化被称为事件相关同步话/去同步化（ERS/ERD），通常表示为在时间-频率域中随时间变化的频谱功率，可以通过时频分析方法进行估计。频谱估计基本概念时间序列信号：例

5G NR学习理解系列——SSB块时频位置的初步理解

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 5G NR学习理解系列——SSB块时频位置的初步理解前言BlockPattern——Case A/B/C/D/ETransmittedBlocksPeriodNCRBSSB 和 KSSB后记前言在前面的博文中，我们通过matlab生成了5G信源，但并没有对具体细节了解的更清楚。 %% Synch