时频分析的主要方法
时频分析
时频分析（jtfa）即时频联合域分析（joint
time-frequency
analysis）的简称，作为分析时变非平稳信号的有力工具，
成为现代信号处理研究的一个热点，它作为一种新兴的信号处理方法，近年来受到越来越多的重视。时频分析方法提供了时间域与
频率域的联合分布信息，清楚地描述了信号频率随时间变化的关系。
时频分析的基本思想是：设计时间和频率的联合函数，用它
同时描述信号在不同时间和频率的能量密度或强度。时间和频率的这种联合函数简称为时频分布。利用时频分布来分析信号，能在
每一时间指示出信号在瞬时频率串附近的能量聚集情况，并且能够进行时频滤波和时变信号综合。
信号时频分析的重要性
（1）时间和频率是描述信号的两个最重要的物理量。
（2）信号的时域和频域之间具有紧密的联系。
时频分析的主要方法
（1）窗口傅立叶变换（gabor变换）；
（2）连续小波变换；
[create_time]2019-09-24 11:36:33[/create_time]2018-12-11 19:55:46[finished_time]1[reply_count]5[alue_good]居霞裘碧[uname]https://himg.bdimg.com/sys/portrait/item/wise.1.2b5e050b.yTEdmhsELchUsddrWBjbuA.jpg?time=10649&tieba_portrait_time=10649[avatar]TA获得超过3.7万个赞[slogan]这个人很懒，什么都没留下![intro]712[view_count]
线性调频信号的线性调频信号分析
线性调频信号可以采用如下数学表达式表示：其中：f0为中心频率；k=B/为调频频率；B为频率变化范围；tao为脉冲宽度；a(t)为线性调频脉冲的包络。线性调频信号通过对载波频率进行调制以增加信号的发射带宽并在接收时实现脉冲压缩。由于线性调频信号具有较高的距离分辨力，当在速度上无法区分多目标时，可以通过增加目标距离测试解决多目标的分辨问题；同时在抗干扰方面，线性调频信号可以在距离上区分干扰和目标，因而可以有效地对抗拖曳式干扰，这使得线性调频信号在雷达波形设计中得到了广泛的应用。由于线性调频信号是通过一个发射脉冲实现距离高分辨的，因此该信号对目标多普勒频移不敏感，即使回波信号有较大的多普勒频移，脉冲压缩系统仍能起到压缩的作用。这将大大简化信号处理系统。线性调频脉冲压缩技术的主要缺点是存在距离和多普勒频移的耦合。此外，线性调频信号的匹配滤波器的输出压缩脉冲包络近似为sinc(x)函数形状，旁瓣电平较高，为了提高分辨多目标的能力，必须采用旁瓣抑制技术或简称加权技术，即采用时域数字加权技术或频域数字加权技术实现。降低旁瓣电平是以增大主瓣宽度为代价的，并且将在一定程度上降低系统的灵敏度。传统的模拟方法通常是采用表面波器件、压控振荡器等器件产生线性调频信号，具有设计难度大、开发周期长等问题。 文章中研究了一种基于FPGA的线性调频信号产生方法，突出了该方法的优点。
[create_time]2016-05-31 08:30:57[/create_time]2016-06-15 07:15:01[finished_time]1[reply_count]2[alue_good]恋莫_AnGH[uname]https://himg.bdimg.com/sys/portrait/item/wise.1.2d1cfdb2.CL0CV3xZc-MfO6FhW7Uq2w.jpg?time=3676&tieba_portrait_time=3676[avatar]TA获得超过477个赞[slogan]这个人很懒，什么都没留下![intro]1256[view_count]时频分析的简介
时频分析（JTFA）即时频联合域分析（Joint Time-Frequency Analysis）的简称，作为分析时变非平稳信号的有力工具，成为现代信号处理研究的一个热点，它作为一种新兴的信号处理方法，近年来受到越来越多的重视。时频分析方法提供了时间域与频率域的联合分布信息，清楚地描述了信号频率随时间变化的关系。时频分析的基本思想是：设计时间和频率的联合函数，用它同时描述信号在不同时间和频率的能量密度或强度。时间和频率的这种联合函数简称为时频分布。利用时频分布来分析信号，能给出各个时刻的瞬时频率及其幅值，并且能够进行时频滤波和时变信号研究。
[create_time]2016-05-27 22:11:55[/create_time]2016-06-08 09:56:25[finished_time]1[reply_count]0[alue_good]手机用户77849[uname]https://himg.bdimg.com/sys/portrait/item/wise.1.342e6d11.OmKFEg5nD6YVE-EcJQUOSQ.jpg?time=1530&tieba_portrait_time=1530[avatar]超过46用户采纳过TA的回答[slogan]这个人很懒，什么都没留下![intro]72[view_count]如何对信号进行时频分析呢？
时频分析是分析时变非平稳信号的有力工具。主要方法 （1）窗口傅立叶变换（Gabor变换）； （2）连续小波变换； （3）Wigner-Ville分布 ； （4）希尔伯特黄变换（Hilbert-Huang Transform，HHT ）http://baike.baidu.com/view/1471199.htm
[create_time]2011-11-19 13:55:28[/create_time]2011-12-09 11:29:09[finished_time]2[reply_count]0[alue_good]匿名用户[uname]https://iknow-base.cdn.bcebos.com/yt/bdsp/icon/anonymous.png?x-bce-process=image/quality,q_80[avatar][slogan]这个人很懒，什么都没留下![intro]738[view_count]
小波变换时频图怎么分析
小波变换时频图是一种分析非平稳信号局部特性的有效方法。它提供了信号在时域和频域上的联合表示，可以帮助我们更好地理解信号的变化规律和特征。分析小波变换时频图时，可以从以下几个方面进行：1.时频分辨率：观察时频图的分辨率，了解在不同时间和频率上的局部特性。高时频分辨率表示信号在时域和频域上的变化可以被更精确地捕捉。2.能量分布：观察时频图上的颜色或亮度，了解信号在不同时间和频率上的能量分布。颜色或亮度较深的区域表示能量较高，反之则表示能量较低。通过能量分布的变化，我们可以挖掘信号的主要成分和规律。3.时变特性：观察信号在时域上的变化情况，了解信号的周期性、突变、趋势等时变特性。这有助于我们把握信号的动态变化过程。【摘要】小波变换时频图怎么分析【提问】【提问】这张图是什么意思啊【提问】好的【回答】小波变换时频图是一种分析非平稳信号局部特性的有效方法。它提供了信号在时域和频域上的联合表示，可以帮助我们更好地理解信号的变化规律和特征。分析小波变换时频图时，可以从以下几个方面进行：1.时频分辨率：观察时频图的分辨率，了解在不同时间和频率上的局部特性。高时频分辨率表示信号在时域和频域上的变化可以被更精确地捕捉。2.能量分布：观察时频图上的颜色或亮度，了解信号在不同时间和频率上的能量分布。颜色或亮度较深的区域表示能量较高，反之则表示能量较低。通过能量分布的变化，我们可以挖掘信号的主要成分和规律。3.时变特性：观察信号在时域上的变化情况，了解信号的周期性、突变、趋势等时变特性。这有助于我们把握信号的动态变化过程。【回答】4.频域特性：观察信号在频域上的分布情况，了解信号的主要频率成分和宽带特性。这有助于我们找到信号的特征频率和频率范围。5.小波系数：观察不同尺度和位置下的小波系数，了解信号的局部特性。较大的小波系数表示该位置处信号的特征较为明显，反之则表示特征较弱。通过以上几个方面的分析，我们可以更深入地理解信号的时频特性，为信号处理、特征提取、模式识别等任务提供有力支持。【回答】这张图随着时间越长能量越高【回答】
[create_time]2023-05-01 14:50:36[/create_time]2023-05-16 14:45:18[finished_time]1[reply_count]0[alue_good]岑岑岑哒9I[uname]https://himg.bdimg.com/sys/portrait/item/wise.1.b7cdc350.8W9fxJOY3dinzbviljM7wA.jpg?time=12566&tieba_portrait_time=12566[avatar][slogan]这个人很懒，什么都没留下![intro]414[view_count]关于小波变换中的频率，尺度，周期之间的关系疑问？
哇哦！这是个近年来难得的好(难)问题，也是个很有趣滴问题。个人认为delta更严谨滴注释应是The number of sampling period in S，理解为原始信号以秒为时间单位采样时，采样周期的数值。在计算时此公式中delta可看作没有量纲滴比例系数，从计算上讲同a滴作用类似。这要从这个公式滴另一种更易理解和常见滴形式说起，Fa=Fc/(a*delta)=(Fc*Fs)/a;其中Fs为原始信号采样频率（同样公式计算中Fs应理解为无量钢滴纯数字），与delta互为倒数。每一种小波滴原始标准Fc是根据小波理论确定并且固定不变。先看两种特殊情况：
当Fs和delta数值都为1时（抛去其物理意义1hz和1S，我们只是取其数值用于实现计算），则Fa=Fc/a;这表明了实际频率和原始标准Fc，随尺度a滴伸缩是如何变化滴。尺度a表示原始标准小波滴伸缩比例状态。这种关系从CWT理论上是容易理解滴，在matlab中a增大表明小波伸长，则变换完的结果其Fa频率应降低为Fc滴1/a倍。相当于小波伸长后越来越平缓，用其CWT，其结果滴实际频率理应会按1/a比例下降。
当a为1时，Fa=Fc*Fs;这点就有些难以理解了，为何原始标准小波频率乘上原始信号采样频率就是变换结果滴实际频率？这大概要从CWT实现滴意义和其实际计算方法说起。一个原始标准小波（即a为1，无伸缩）与信号S做CWT滴意义可以示意性滴认为是在S滴每一点上放置一个原始标准小波进行计算。假设信号S的delta为0.1S则Fs为10Hz，单位时间1S内将有10个点，每一点上有一个原始标准Fc的小波，假如对这单位时间1S内10个点做CWT计算，结果就是有10个Fc的小波在计算，又因为是单位时间1S，在数值上就等于了变换结果滴实际频率。因此10即可看成Fs，也可以看成有多少个原始标准Fc的小波在进行CWT（即一个倍数或可称一种比例数），只是数值上与Fs相等。
但是这样从实际计算方法上就又有一个新问题，数据量不对喽。假设某原始标准频率为Fc的小波，其数学函数的积分为N个点，对S在单位时间1S内的10个点进行CWT，其实际计算是以卷积方式进行滴，变换结果理应为10+N-1个点而不是上面所说滴10*N个点，这是由于卷积计算第一步是乘法应有10*N个点，第二步又错位相加合并了许多数据，则计算结果10+N-1个点，但其物理意义所表示滴仍是10*N个点滴综合信息，所以仍可将其结果频率理解为是10倍原始标准Fc。这里matlab在做CWT时只会保留10+N-1中间滴10点，去除卷积边界上滴多余数据，所以最终CWT小波系数个数为10。于是这单位时间1S内的10个小波系数点所表现滴实际频率可认为是10倍原始标准Fc。
咔咔，是不是很烧脑，甚至有些玄幻滴味道，这类问题是CWT应用中核心难点之一，水平有限实在难以深入浅出，凑活理解吧，没准有哪位神仙能从更简单的角度解释，多担待，抱歉，抱歉！Alles Gute!
近来想到可能滴另外一种理解，从小波理论来理解，连原始标准小波中心频率Fc也是没有量纲滴，从centfrq 函数说明中，matlab用弦函数逼近周期倒数求中心频率，但其非常清醒和专业滴在示例中没有标明单位量纲，实在值得赞叹，因为无论小波函数还是正余弦函数都应没有确定滴量纲，只有变换时，根据原始信号量纲才使小波函数具有了量纲的概念。可惜scal2frq 函数为了向一般读者简单和便于讲解才用了HZ和S这样的设定，从本质上说导致更多误解并破坏了小波理论的美感，实是大煞风景！！！便有了你这个提问，单单研究函数不需要量纲，正余弦函数没有量纲，原始标准小波函数没有量纲，所以Fc也是没有量纲滴，在上面公式中亦可当做一个系数。在CWT时与原始信号发生联系，可以认为原始小波函数这时便具有了与原始信号相同的量纲。综上，Fc是没有量纲滴；只有在CWT时，原始小波函数才被认为可以理解为具有量纲意义，且是随原始信号量纲可以变化的，而不是固定为HZ或其它量纲。因此上面公式只有采样频率有量纲，且使尺度与原始信号在实际中有了量纲滴联系，这样理解CWT中这个烧脑公式赶脚比以前解答中滴某些部分更恰当，前后两种解释对照研究更有些意思，所以未对前边解答做删改，请诸位注意选择性地理解。
[create_time]2020-05-06 21:54:48[/create_time]2020-03-22 20:13:26[finished_time]1[reply_count]20[alue_good]showtime_97[uname]https://himg.bdimg.com/sys/portrait/item/wise.1.ac9d0742.cxOxhwQLLHWyTx-NYn0_0w.jpg?time=4253&tieba_portrait_time=4253[avatar]TA获得超过4747个赞[slogan]这个人很懒，什么都没留下![intro]1994[view_count]
信号的时域和频域的频率分量为什么不同
振幅是绝对不一样的，除非信号是一个正弦信号的频谱分量这样一条垂直线。一般的信号的频谱分量是很丰富的，所有这些频率成分的振幅的时域信号内的真正的振幅叠加。实例假定，有一个时域信号分解成四种不同的频谱的振幅出现成分F1，F2，F3，F4，这四个组成部分的振幅为9，个人所不能比拟的。 至于频率，如上图所示，这肯定是不一样的。实际上，这个循环的时域信号变换到频域的第一分解成许多不同的频率f的频率的信号的小信号F1，F2，F3，F4，...这些某些频率高于f，还有一些比F少，然后绘制的AFX轴，振幅为y轴的直角坐标系，每个频率的幅度对应于画。
[create_time]2013-05-13 07:03:28[/create_time]2012-10-14 15:11:37[finished_time]3[reply_count]1[alue_good]shao0sha[uname]https://himg.bdimg.com/sys/portrait/item/wise.1.2b38ad79.kND_jy6myWR2W-5JjSdQqg.jpg?time=3077&tieba_portrait_time=3077[avatar]TA获得超过8562个赞[slogan]这个人很懒，什么都没留下![intro]1127[view_count]
简述时间域，频域，和时频域的区别
时域即时间域，自变量是时间,即横轴是时间，纵轴是信号的变化。其动态信号x（t）是描述信号在不同时刻取值的函数。这和我们平时所讨论的函数概念类似。
频域即频率域，自变量是频率，即横轴是频率，纵轴是该频率信号的幅度，也就是通常说的频谱图。频谱图描述了信号的频率结构及频率与该频率信号幅度的关系。频域是把时域波形的表达式做傅立叶变化得到复频域的表达式，所画出的波形就是频谱图。是描述频率变化和幅度变化的关系。
对信号进行时域分析时，有时一些信号的时域参数相同，但并不能说明信号就完全相同。比如具有相同函数结构的两个信号可能并不相同，因为信号不仅随时间变化，还与频率、相位等信息有关，这就需要进一步分析信号的频率结构，并在频率域中对信号进行描述。
[create_time]2017-05-06 13:51:44[/create_time]2017-05-06 16:45:03[finished_time]1[reply_count]18[alue_good]平凡之路朴树0[uname]https://himg.bdimg.com/sys/portrait/item/wise.1.3b73ae66.vueaqDyXrJjJodzqP1BCbQ.jpg?time=7764&tieba_portrait_time=7764[avatar]TA获得超过162个赞[slogan]这个人很懒，什么都没留下![intro]4651[view_count]
