绘制时频图 Matlab

在Matlab中，可以使用不同的函数来绘制时频图，以下是两种常见的方法：

1. **tfrwv (Welch's method)**[^1]:

   % 创建一个模拟信号
   sig = flin(128, 0.1, 0.4);
   
   % 使用tfrwv函数绘制时频图
   tfrwv(sig);

2. **tfrstft (Short-Time Fourier Transform)**:

   % 创建包含两个不同频率成分的信号
   sig = [fmconst(128, 0.2); fmconst(128, 0.4)];
   
   % 计算短时傅立叶变换并存储结果
   tfr = tfrstft(sig);
   
   % 分割图像显示实部和虚部
   subplot(2, 1, 1);
   imagesc(abs(tfr)); % 绘制幅值谱
   subplot(2, 1, 2);
   imagesc(angle(tfr)); % 绘制相位谱

这些示例展示了使用Welch's方法（基于平均功率谱）和短时傅立叶变换来可视化信号的时间-频率特性。你可以根据实际信号选择合适的分析方法。

相关问题

小波变换提取信号特征绘制时频图matlab代码

以下是一份使用MATLAB代码完成小波变换提取信号特征绘制时频图的代码示例：

% 测试信号的生成
Fs = 2048;
t = 0:1/Fs:1-1/Fs;
f0 = 50;
f1 = 350;
A0 = 0.5;
A1 = 1;
x = A0*sin(2*pi*f0*t) + A1*sin(2*pi*f1*t);

% 将采样频率转换为比特率
W = 200;
N = length(x);
Rx = x'*x/N;
x = sqrt(W/Rx) * x;

% 选择小波函数和分解层数
wname = 'db2';
nlevel = 5;

% 进行小波变换并绘制时频图
figure(1);
[c,l] = wavedec(x,nlevel,wname);
for k = 1:nlevel
xrec = wrcoef('a',c,l,wname,k);
subplot(nlevel+1,1,k);
plot(xrec);
axis('tight');
if k == 1
title('小波分解');
end
end
subplot(nlevel+1,1,nlevel+1);
plot(x);
axis('tight');
title('原始信号');

% 绘制小波包分析的时频图
figure(2);
xwp = wpdec(x,4,wname);
treeplot(xwp);
wpviewcf(xwp,15);

以上就是使用MATLAB实现小波变换提取信号特征绘制时频图的代码。

matlab绘制时频图

Matlab可以使用多种方式绘制时频图，以下是其中两种常用方法：

1. 小波变换绘制时频图

使用Matlab自带的小波分析工具箱，可以方便地进行小波变换，并绘制出时频图。以下是一段示例代码：

% 读取音频信号
[x, fs] = audioread('test.wav');

% 小波分解
[wt, f] = cwt(x, 'amor', fs);

% 绘制时频图
figure;
t = linspace(0, length(x)/fs, length(x));
imagesc(t, f, abs(wt));
set(gca,'YDir','normal');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Frequency (Hz)');

其中，`cwt`函数对输入信号进行小波分解，`imagesc`函数绘制出时频图，并通过`set(gca,'YDir','normal')`将频率轴从高到低排列。

2. 短时傅里叶变换绘制时频图

除了小波变换，还可以使用短时傅里叶变换（STFT）进行时频分析。以下是一段示例代码：

% 读取音频信号
[x, fs] = audioread('test.wav');

% STFT参数设置
winlen = 512; % 窗口长度
hop = winlen/2; % 帧移
nfft = 2048; % FFT点数

% STFT分析
[S, F, T] = spectrogram(x, winlen, hop, nfft, fs);

% 绘制时频图
figure;
imagesc(T, F, 20*log10(abs(S)));
set(gca,'YDir','normal');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Frequency (Hz)');

其中，`spectrogram`函数对输入信号进行STFT分析，并返回频谱`S`、频率`F`、时间`T`。`imagesc`函数绘制出时频图，并通过`set(gca,'YDir','normal')`将频率轴从高到低排列。注意，为了便于观察，这里使用了对数尺度绘制频谱。