当前位置: 首页 > news >正文

【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)

💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥

🏆博主优势:🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。

⛳️座右铭:行百里者,半于九十。

📋📋📋本文目录如下:🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

2.1 算例1

2.2 算例2 

🎉3 参考文献

🌈4 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:

【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)

&#x1f4a5;&#x1f4a5;&#x1f49e;&#x1f49e;欢迎来到本博客❤️❤️&#x1f4a5;&#x1f4a5; &#x1f3c6;博主优势&#xff1a;&#x1f31e;&#x1f31e;&#x1f31e;博客内容尽量做到思维缜密&#xff0c;逻辑清晰&#xff0c;为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…...

MTK平台关机流程和原因(二)

&#xff08;1&#xff09;ShutdownThread 从上一篇可以看到&#xff0c;最终会调用此类的shutdown以及reboot等函数&#xff0c;我们来看一下这些函数的实现。 &#xff08;A&#xff09;被调用函数 //frameworks/base/services/core/java/com/android/server/power/Shutdo…...

【Python】pyqt6入门到入土系列,非常详细...

前言 嗨喽&#xff0c;大家好呀~这里是爱看美女的茜茜呐 一、什么是PyQt6? 简单介绍一下PyQt6 1、基础简介 PyQt6 Digia 公司的 Qt 程序的 Python 中间件。Qt库是最强大的GUI库之一。 PyQt6的官网&#xff1a;www.riverbankcomputing.co.uk/news。 PyQt6是由Riverbank Co…...

TCP socket编程

一、服务端代码 #encoding utf -8 #导入socket库 from socket import * #等待客户端来连接&#xff0c;主机地址为0.0.0.0表示绑定本机所有网络接口ip地址 IP 0.0.0.0 #端口号 PORT 50000 #定义一次从socket缓存区最多读入512个字节数据 BUFLEN 512 #实例化一个socket编程…...

HTTP——一、了解Web及网络基础

HTTP 一、使用HTTP协议访问Web二、HTTP的诞生1、为知识共享而规划Web2、Web成长时代3、驻足不前的HTTP 三、网络基础TCP/IP1、TCP/IP协议族2、TCP/IP的分层管理3、TCP/IP 通信传输流 四、与HTTP关系密切的协议&#xff1a;IP、TCP和DNS1、负责传输的 IP 协议2、确保可靠性的TCP…...

[论文笔记] chatgpt系列 2.6 DeepSpeed-chat 数据集

一、FT数据集 & Reward model数据集 Deepspeed-chat 源代码的数据集: Dahoas/rm-static: 这是一个用于强化学习的静态环境数据集,包含了一个机器人在一个固定环境中的运动轨迹。该数据集旨在用于评估强化学习算法在静态环境下的表现。 Dahoas/full-hh-rlhf: 这是一个用于…...

探究SAM和眼球追踪技术在自动医学图像分割的应用(2023+GazeSAM: What You See is What You Segment)

摘要&#xff1a; 本研究探讨眼动追踪技术与SAM的潜力&#xff0c;以设计一个协同的人机交互系统&#xff0c;自动化医学图像分割。提出了GazeSAM系统&#xff0c;使放射科医生能够在图像诊断过程中通过简单地查看感兴趣的区域来收集分割掩模。该系统跟踪放射科医生的眼球运动…...

excle中的条件求和SUMIF

问题&#xff1a;将每一行中红色文字的前一个值累计求和到境外总数这一列 使用的公式 自制单元格的格式计算公式&#xff1a;ctrlf3打开格式管理&#xff0c;创建如下公式&#xff0c;其中24是表示获取文字颜色 由于sumif只能直接与第二参数条件比较&#xff0c;所以先使用IF(公…...

python-网络爬虫.Request

Request python中requests库使用方法详解&#xff1a; 一简介&#xff1a; Requests 是Python语言编写&#xff0c;基于urllib&#xff0c; 采用Apache2 Licensed开源协议的 HTTP 库。 与urllib相比&#xff0c;Requests更加方便&#xff0c;处理URL资源特别流畅。 可以节约我…...

时序预测 | MATLAB实现GRNN广义回归神经网络时间序列预测(多指标,多图)

时序预测 | MATLAB实现GRNN广义回归神经网络时间序列预测(多指标,多图) 目录 时序预测 | MATLAB实现GRNN广义回归神经网络时间序列预测(多指标,多图)效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览 基本介绍 1.MATLAB实现GRNN广义回归神经网络时间序列预测(完整源码和数据) …...

如何看待低级爬虫与高级爬虫?

爬虫之所以分为高级和低级&#xff0c;主要是基于其功能、复杂性和灵活性的差异。根据我总结大概有下面几点原因&#xff1a; 功能和复杂性&#xff1a;高级爬虫通常提供更多功能和扩展性&#xff0c;包括处理复杂页面结构、模拟用户操作、解析和清洗数据等。它们解决了开发者…...

3.分支与循环

一、分支结构 1.概念 一个 CPP 程序默认是按照代码书写顺序&#xff0c;从上到下依次执行下来的。但是&#xff0c;有时我们需要选择性的执行某些语句&#xff0c;来实现更加复杂的逻辑&#xff0c;这时候就需要分支结构语句的功能来实现。选择合适的分支语句可以显著提高程序…...

面试之多线程案例(四)

1.单例模式 单例模式是指在内存中只会创建且仅创建一次对象的设计模式。在程序中多次使用同一个对象且作用相同时&#xff0c;为了防止频繁地创建对象使得内存飙升&#xff0c;单例模式可以让程序仅在内存中创建一个对象&#xff0c;让所有需要调用的地方都共享这一单例对象。…...

抄写Linux源码(Day1:获取并运行 Linux0.11)

Day1&#xff1a;获取并运行 Linux0.11 参考资料&#xff1a;https://zhuanlan.zhihu.com/p/438577225 这是我参考的一个别人写的 Linux0.11 解读&#xff1a;https://github.com/dibingfa/flash-linux0.11-talk 我获取 Linux-0.11 源码的链接&#xff1a;https://github.com/…...

大数据_Hadoop_Parquet数据格式详解

之前有面试官问到了parquet的数据格式&#xff0c;下面对这种格式做一个详细的解读。 参考链接 &#xff1a; 列存储格式Parquet浅析 - 简书 Parquet 文件结构与优势_parquet文件_KK架构的博客-CSDN博客 Parquet文件格式解析_parquet.block.size_davidfantasy的博客-CSDN博…...

Docker的安装和部署

目录 一、Docker的安装部署 &#xff08;1&#xff09;关闭防火墙 &#xff08;2&#xff09;关闭selinux &#xff08;3&#xff09;安装docker引擎 &#xff08;4&#xff09;启动docker &#xff08;5&#xff09;设置docker自启动 &#xff08;6&#xff09;测试doc…...

FPGA项目实现:秒表设计

文章目录 项目要求项目设计 项目要求 设计一个时钟秒表&#xff0c;共六个数码管&#xff0c;前两位显示分钟&#xff0c;中间两位显示时间秒&#xff0c;后两位显示毫秒的高两位&#xff0c;可以通过按键来开始、暂停以及重新开始秒表的计数。 项目设计 为完成此项目共设计…...

Postgresql源码(109)并行框架实例与分析

1 PostgreSQL并行参数 系统参数 系统总worker限制&#xff1a;max_worker_processes 默认8 系统总并发限制&#xff1a;max_parallel_workers 默认8 单Query限制&#xff1a;max_parallel_workers_per_gather 默认2 表参数限制&#xff1a;parallel_workers alter table tbl …...

ES派生类的prototype方法中,不能访问super的解决方案

1 下面的B.prototype.compile方法中&#xff0c;无法访问super class A {compile() {console.log(A)} }class B extends A {compile() {super.compile()console.log(B)} }B.prototype.compile function() {super.compile() // 报错&#xff0c;不可以在此处使用superconsole.…...

使用adb通过电脑给安卓设备安装apk文件

最近碰到要在开发板上安装软件的问题&#xff0c;由于是开发板上的安卓系统没有解析apk文件的工具&#xff0c;所以无法通过直接打开apk文件来安装软件。因此查询各种资料后发现可以使用adb工具&#xff0c;这样一来可以在电脑上给安卓设备安装软件。 ADB 就是连接 Android 手…...

别再手动复制数组了!用NumPy广播机制5分钟搞定形状不同的数组运算

NumPy广播机制&#xff1a;告别低效循环&#xff0c;用智能扩展提升数组运算效率 你是否曾在处理数据时遇到过这样的场景&#xff1a;需要将一个34的矩阵与一个14的行向量相加&#xff0c;结果却因为维度不匹配而报错&#xff1f;大多数Python初学者会本能地选择用循环或复制数…...

FlowState Lab参数调优实战:如何获得理想的模拟精度与速度

FlowState Lab参数调优实战&#xff1a;如何获得理想的模拟精度与速度 1. 为什么参数调优如此重要 在工程仿真领域&#xff0c;我们常常面临一个经典难题&#xff1a;精度与速度的权衡。FlowState Lab作为一款强大的流体动力学仿真工具&#xff0c;其参数设置直接影响着模拟结…...

STM32G474低功耗模式怎么选?一张图看懂睡眠、停止、待机模式区别与实战选型

STM32G474低功耗模式实战选型指南&#xff1a;从睡眠到待机的全场景决策框架 当你面对一块需要连续工作数月的电池供电设备时&#xff0c;每个微安培的电流都变得至关重要。STM32G474系列作为意法半导体针对高性能低功耗场景推出的微控制器&#xff0c;提供了从轻度睡眠到深度休…...

OpenClaw安全加固:Qwen3.5-4B-Claude操作权限精细化控制

OpenClaw安全加固&#xff1a;Qwen3.5-4B-Claude操作权限精细化控制 1. 为什么需要权限控制&#xff1f; 上周我在调试OpenClaw自动化脚本时&#xff0c;差点酿成一场"灾难"——AI助手误将我的工作文档识别为临时文件&#xff0c;准备执行删除操作。幸亏当时设置了…...

G-Helper终极指南:华硕笔记本性能优化与显示控制完全解决方案

G-Helper终极指南&#xff1a;华硕笔记本性能优化与显示控制完全解决方案 【免费下载链接】g-helper Lightweight Armoury Crate alternative for Asus laptops. Control tool for ROG Zephyrus G14, G15, G16, M16, Flow X13, Flow X16, TUF, Strix, Scar and other models …...

前端HTML精讲01:别再乱 div 一把抓,吃透语义化标签才是进阶第一步

前端HTML精讲01&#xff1a;别再乱 div 一把抓&#xff0c;吃透语义化标签才是进阶第一步 文章目录前端HTML精讲01&#xff1a;别再乱 div 一把抓&#xff0c;吃透语义化标签才是进阶第一步一、什么是HTML语义化&#xff1f;二、为什么要做HTML语义化&#xff1f;1\. 提升代码可…...

CoPaw代码生成能力展示:从自然语言描述到可运行Python脚本

CoPaw代码生成能力展示&#xff1a;从自然语言描述到可运行Python脚本 1. 开篇&#xff1a;当自然语言遇上代码生成 "能不能帮我写个Python脚本&#xff0c;把文件夹里的图片都转成灰度图&#xff1f;"这样的需求&#xff0c;现在可以直接说给CoPaw听。作为一款专注…...

STM32F407上LVGL内存爆了?别急着改.s文件,先学会用Keil的map文件精准定位(附FreeRTOS内存分配分析)

STM32F407上LVGL内存爆了&#xff1f;别急着改.s文件&#xff0c;先学会用Keil的map文件精准定位&#xff08;附FreeRTOS内存分配分析&#xff09; 在嵌入式开发中&#xff0c;内存管理就像是在玩一场高难度的俄罗斯方块游戏。特别是当我们尝试在STM32F407这样的资源受限MCU上运…...

终极指南:掌握AMD Ryzen SMU调试工具,解锁硬件调优新境界

终极指南&#xff1a;掌握AMD Ryzen SMU调试工具&#xff0c;解锁硬件调优新境界 【免费下载链接】SMUDebugTool A dedicated tool to help write/read various parameters of Ryzen-based systems, such as manual overclock, SMU, PCI, CPUID, MSR and Power Table. 项目地…...

从零封装Vue版JSMpeg播放器:支持截图/录制/旋转的直播流组件开发指南

从零封装Vue版JSMpeg播放器&#xff1a;支持截图/录制/旋转的直播流组件开发指南 1. 技术选型与架构设计 在Web端实现低延迟视频直播需要解决三个核心问题&#xff1a;编解码效率、传输协议选择和渲染性能。基于JSMpeg的方案优势在于&#xff1a; 超低延迟&#xff08;可达50ms…...