使用TFRWV函数绘制时频图并进行频率提取

好的，TFRWV是MATLAB中的一个函数，可以用于计算和绘制信号的维格纳分布时频图。下面是一个简单的示例，展示如何使用TFRWV函数进行时频分析和频率提取。

首先，我们生成一个包含多个正弦信号的混合信号。代码如下：

Fs = 1000; % 采样率
t = 0:1/Fs:1-1/Fs; % 时间序列
f1 = 50; % 正弦信号1的频率
f2 = 100; % 正弦信号2的频率
f3 = 200; % 正弦信号3的频率
x = sin(2*pi*f1*t) + sin(2*pi*f2*t) + sin(2*pi*f3*t); % 三个正弦信号的叠加

接下来，我们使用TFRWV函数计算信号的维格纳分布时频图。代码如下：

winlen = round(length(x)/10); % 窗口长度
hop = round(winlen/2); % 窗口重叠长度
f = 0:Fs/winlen:Fs/2; % 频率序列
tfr = tfrwv(x, t, f, winlen, hop); % 计算维格纳分布
figure; imagesc(t, f, abs(tfr)); axis xy; colormap(hot); % 绘制时频图

最后，我们可以使用findpeaks函数提取时频图中的主频率。代码如下：

[pks, locs] = findpeaks(abs(tfr(round(length(f)/4):round(length(f)/2),:))); % 提取频谱峰值
frequencies = f(locs+round(length(f)/4)-1); % 转换为频率值
disp(frequencies); % 显示频率值

在这段代码中，我们首先使用findpeaks函数提取位于“f/4”到“f/2”之间的频谱峰值。然后，我们将这些峰值对应的位置转换为频率值，并输出到命令窗口。

希望这个示例能够帮助你理解如何使用TFRWV函数进行时频分析和频率提取。