matlab实现有用信号通过信道前后的时频域图形。有用信号si(t)=2sin(wt),w=2*pi*600; 信道假设为调制信道，数学模型为so(t)=0.7* si(t)+n(t)。噪声类型自选

在MATLAB中，我们可以模拟这个场景来观察有用信号`si(t)`通过信道后的变化。首先，我们需要生成有用信号和噪声，然后应用信道模型。以下是详细的步骤：

1. **生成有用信号**:

% 定义信号参数
omega = 2 * pi * 600; % 角频率 (rad/s)
fs = 1000; % 采样频率 (Hz)
duration = 1; % 信号持续时间 (秒)
num_samples = fs * duration;

% 时间轴
t = linspace(0, duration, num_samples);

% 有用信号
si = 2 * sin(omega * t);

2. **选择噪声类型**:
这里我们选择简单的一维高斯白噪声作为例子。你可以根据需要改变噪声类型。

% 设置噪声参数
noise_variance = 0.1; % 噪声方差

% 生成高斯白噪声
n = sqrt(noise_variance) * randn(num_samples, 1);

3. **通过信道模型**:
应用给定的信道模型 `so(t) = 0.7 * si(t) + n(t)`

% 应用信道
so = 0.7 * si + n;

4. **时频分析**:
为了查看时频特性，我们可以使用`mtspec`函数创建短时傅立叶变换（STFT），或使用`spectrogram`函数进行更直观的显示。这里展示`spectrogram`的例子：

% 短时傅立叶变换 (STFT) 或 spectrogram
window_size = round(fs / 10); % 窗口大小
overlap_ratio = 0.9; % 重叠比例
S = spectrogram(si, window_size, floor(window_size * overlap_ratio), [], fs);
S_noisy = spectrogram(so, window_size, floor(window_size * overlap_ratio), [], fs);

% 绘制时频图
figure;
subplot(2, 1, 1)
title('有用信号 (SI): 时频图')
imagesc(t, 0:fs/2:fs, db(S))
xlabel('Time (s)')
ylabel('Frequency (Hz)')

subplot(2, 1, 2)
title('经过信道后信号 (SO): 时频图')
imagesc(t, 0:fs/2:fs, db(S_noisy))
xlabel('Time (s)')
ylabel('Frequency (Hz)')

每个子图将显示有用信号和经过信道后信号的时频分布。