sswt时频分析的matlab代码

以下是基于Matlab的SSWT时频分析代码：

%% Step 1: Generate signal
fs = 1000; % sampling frequency
t = 0:1/fs:1; % time vector
f1 = 10; % frequency of first sinusoid
f2 = 100; % frequency of second sinusoid
x = sin(2*pi*f1*t) + sin(2*pi*f2*t); % signal with two sinusoids

%% Step 2: Perform SSWT
[F, T, S] = synchrosqueezing(x, fs, 'Wavelet','morl', 'Transform','STFT', 'NumOctaves',10);

%% Step 3: Plot time-frequency representation
figure
surf(T, F, abs(S),'EdgeColor','none')
axis tight
view(0,90)
xlabel('Time (s)')
ylabel('Frequency (Hz)')
title('SSWT using Morlet wavelet')

在这个示例中，我们首先生成一个由两个正弦波组成的信号，然后使用Matlab中的SSWT函数对其进行时频分析，并使用Morlet小波进行变换。最后，我们绘制时频图，以显示在不同时间和频率上的信号能量。

相关问题

同步压缩变换 matlab

同步压缩变换（synchrosqueezed wavelet transform，简称SSWT）是一种时频分析方法，常用于处理非平稳信号。它继承了小波变换的多分辨特性，在时域中通过不同的高通、低通滤波器将信号分解为不同频率的子带，然后在频域中对每个子带应用傅里叶变换，将信号在时频上的信息展现出来。

与传统的小波变换不同的是，SSWT把傅里叶变换相位进行修改，使得时间上相邻的频率分量在展示上更紧密、更容易扫描。如此，能够克服小波分析中的分辨率-带宽矛盾。SSWT使得对于哪个时刻和哪个频率具有代表性的特征成分，可以更好地体现出来。

在matlab中，可以使用synsq()函数来实现SSWT。该函数需要输入信号和可选参数，比如小波基函数和频率范围。函数的输出是一个带有时频信息的复数矩阵，其中描述了信号在不同时刻和不同频率上的信息。

需要注意的是，SSWT的计算较为复杂，因此它在实际应用中需要耗费更多的计算资源。同时，需要对函数的使用进行仔细调节，以充分利用其时频分析的优势。