电流信号瞬时频率绘制MATLAB代码

在MATLAB中绘制电流信号的瞬时频率，通常需要先有一个表示电流信号的数值序列。假设我们已经有了这个信号数据，可以通过分析信号来计算瞬时频率。一种常用的方法是使用Hilbert变换，它能够帮助我们获得信号的解析表示，从而进一步计算瞬时频率。

以下是一个简单的MATLAB代码示例，用于计算和绘制电流信号的瞬时频率：

% 假设x是电流信号的样本数据
% 假设Fs是信号的采样频率

% 计算信号的Hilbert变换
x_hilbert = hilbert(x);

% 计算解析信号的瞬时相位
phase = angle(x_hilbert);

% 计算瞬时频率
% 注意：瞬时频率是瞬时相位对时间的导数，因此需要对相位数据进行微分
% 为了避免数值微分带来的高频噪声，可以使用低通滤波器对瞬时频率进行平滑处理
% 以下代码使用了一阶差分来近似导数，并用简单的移动平均进行平滑
instantaneous_phase_diff = diff(phase);
instantaneous_freq = Fs * instantaneous_phase_diff / (2*pi); % 瞬时频率的近似值

% 为了平滑瞬时频率信号，我们使用移动平均（可以调整窗口大小）
window_size = 10; % 窗口大小根据信号特性调整
instantaneous_freq_smoothed = filter(ones(1, window_size)/window_size, 1, instantaneous_freq);

% 绘制瞬时频率
t = (1:length(instantaneous_freq_smoothed)) * (1/Fs); % 生成时间向量
plot(t, instantaneous_freq_smoothed);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Instantaneous Frequency (Hz)');
title('Current Signal Instantaneous Frequency');

% 显示图形
grid on;

请根据实际的信号数据和需求调整上述代码中`x`和`Fs`的值。代码中使用了简单的一阶差分来近似瞬时频率的导数，并通过移动平均来进行平滑处理。这种方法可能适用于信号噪声不是特别大的情况，对于噪声较大的信号，可能需要更复杂的滤波和插值方法。