利用分数阶傅里叶变换提取线性调频信号的调频周期matlab代码

以下是利用分数阶傅里叶变换提取线性调频信号的调频周期的 MATLAB 代码：

% 生成线性调频信号
fs = 1000; % 采样率
t = 0:1/fs:1-1/fs; % 时间向量
f0 = 50; % 起始频率
f1 = 200; % 终止频率
T = 1; % 信号时长
x = chirp(t,f0,T,f1,'linear');

% 利用分数阶傅里叶变换提取调频周期
alpha = 0.8; % 分数阶
N = length(x);
freq = (0:N/2-1)*fs/N; % 频率向量
spectrum = fft(x);
spectrum = spectrum(1:N/2);
spectrum_frac = freq.^(-alpha/2).*spectrum;
period = 1./freq(find(abs(spectrum_frac)==max(abs(spectrum_frac)))) % 提取的调频周期

代码中，我们首先生成了一个时长为 1 秒，起始频率为 50 Hz，终止频率为 200 Hz 的线性调频信号。然后，利用分数阶傅里叶变换计算信号的频谱，并对频谱进行幂律变换，在幂律变换后的频谱中找到幅度最大的频率，即为提取的调频周期。在这个例子中，我们选择了分数阶为 0.8，你可以根据需要调整分数阶的值。

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短时分数阶傅里叶变换提取线性调频信号的脉冲周期matlab代码

以下是使用短时分数阶傅里叶变换提取线性调频信号的脉冲周期的 MATLAB 代码：

% 设定信号参数
fs = 1000; % 采样率
t = linspace(0, 1, fs); % 时间向量
f0 = 10; % 基础频率
f1 = 100; % 最高频率
T = 1; % 信号时长
N = T * fs; % 信号采样点数

% 生成线性调频信号
s = chirp(t, f0, T, f1);

% 设定短时分数阶傅里叶变换参数
win_len = 0.1; % 窗口长度
alpha = 0.5; % 阶数

% 计算分数阶傅里叶变换
spectrum = stfracft(s, alpha, win_len, fs);

% 寻找主频率
[~, idx] = max(abs(spectrum), [], 2);
freq = idx * fs / win_len;

% 计算脉冲周期
period = 1 ./ freq;

% 绘制结果
figure;
plot(t, s);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
title('Linear Chirp Signal');
figure;
plot(t(1:N/10), period);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Period (s)');
title('Pulse Period');

这里使用了 MATLAB Signal Processing Toolbox 中的 `chirp` 函数生成了一个线性调频信号，并使用了自定义的 `stfracft` 函数计算了短时分数阶傅里叶变换。通过寻找每个窗口中的主频率，可以得到线性调频信号的瞬时频率，并进而计算出脉冲周期。

短时分数阶傅里叶变换提取线性调频信号的脉冲宽度matlab代码

以下是一个简单的MATLAB代码，用于使用短时分数阶傅里叶变换来提取线性调频信号的脉冲宽度。需要使用Signal Processing Toolbox中的函数。

% 设置参数
fs = 1000; % 采样率
t = 0:1/fs:1-1/fs; % 时间向量
f0 = 50; % 初始频率
f1 = 200; % 终止频率
T = 0.1; % 脉冲持续时间
K = (f1-f0)/T; % 调频斜率
N = length(t); % 采样点数
alpha = 0.8; % 分数阶指数
beta = 0.7; % 窗口参数

% 生成信号
s = chirp(t,f0,1,f1);
s(1:round(T*fs)) = s(1:round(T*fs)).*linspace(0,1,round(T*fs)); % 加窗

% 计算短时分数阶傅里叶变换
nfft = 2^nextpow2(N);
win = window(@hanning,round(beta*N));
step = round(N/10);
L = length(win);
tfr = zeros(L,N);
for k=1:step:N
    if k+L-1<=N
        tfr(:,k:k+L-1) = abs(fft(win.*s(k:k+L-1),nfft)).^alpha;
    else
        tfr(:,k:N) = abs(fft(win(1:N-k+1).*s(k:N),nfft)).^alpha;
    end
end

% 峰值检测
peaks = zeros(1,N);
for k=1:N
    peaks(k) = max(tfr(:,k));
end

% 找到脉冲开始和结束点
start = find(peaks>0.5*max(peaks),1,'first');
stop = find(peaks>0.5*max(peaks),1,'last');

% 计算脉冲宽度
width = (stop-start)/fs;
disp(['脉冲宽度为 ' num2str(width) ' 秒']);

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，并且可能需要进行调整以适应特定的信号和参数设置。