matlab写pwvd函数

Wigner-Ville分布（Wigner-Ville Distribution，WVD）可以通过PWVD（Pseudo Wigner–Ville Distribution）算法来计算。下面是一个简单的Matlab函数示例，用于计算PWVD：

function [pw, f, t] = pwvd(x, fs, N, overlap)
    % 输入参数：
    % x - 输入信号向量
    % fs - 采样频率
    % N - FFT长度
    % overlap - 帧重叠比例（0到1之间）
    %
    % 输出参数：
    % pw - Pseudo Wigner–Ville Distribution
    % f - 频率向量
    % t - 时间向量
 
    % 设置默认参数
    if nargin < 4
        overlap = 0.5;
    end
    if nargin < 3
        N = length(x);
    end
 
    % 计算帧大小和帧重叠大小
    frame_size = round(N * (1 - overlap));
    overlap_size = round(N * overlap);
 
    % 计算窗函数（这里使用汉宁窗）
    win = hann(N);
 
    % 初始化输出
    pw = zeros(N, length(x));
 
    % 计算WVD
    for i = 1:overlap_size:(length(x)-N)
        % 取一帧信号
        x_frame = x(i:i+N-1);
 
        % 加窗
        x_frame = x_frame .* win;
 
        % 计算FFT
        X = fft(x_frame, N);
 
        % 计算自相关函数
        R = ifft(abs(X).^2);
 
        % 计算PWVD
        pw(:,i) = fftshift(abs(X).^2 .* R);
    end
 
    % 计算频率和时间向量
    f = (-N/2:N/2-1) * fs/N;
    t = (N/2:overlap_size:length(x)-N/2) / fs;
end

这个函数的输入参数包括信号向量x、采样频率fs、FFT长度N和帧重叠比例overlap。默认情况下，帧重叠比例设置为0.5，FFT长度为信号长度。函数输出包括PWVD矩阵pw、频率向量f和时间向量t。

在函数中，我们首先计算了帧大小和帧重叠大小。然后，我们计算了汉宁窗，并初始化输出PWVD矩阵。我们使用循环处理输入信号中的每个帧，对每个帧进行加窗、FFT和自相关函数计算，并使用这些结果计算PWVD。最后，我们计算频率和时间向量，并将它们作为输出返回。

注意，这里的PWVD计算方法是基于FFT的方法，因此在使用时需要注意选取合适的FFT长度。另外，为了避免频谱泄漏等问题，我们使用了汉宁窗对每个帧进行加窗处理。