matlab时频分析stft代码

以下是使用Matlab时频分析工具箱进行STFT时频分析的示例代码：

% 读取音频文件
[x, Fs] = audioread('example.wav');

% 设置STFT参数
win = hamming(256); % 窗函数
noverlap = 128; % 重叠长度
nfft = 512; % FFT长度

% 进行STFT时频分析
[S, F, T] = spectrogram(x, win, noverlap, nfft, Fs);

% 绘制时频图
imagesc(T, F, abs(S));
axis xy;
xlabel('Time (s)');
ylabel('Frequency (Hz)');
colorbar;

该代码首先读取名为`example.wav`的音频文件，然后使用`hamming`窗函数和指定的重叠长度和FFT长度进行STFT时频分析。最后，使用`imagesc`函数绘制时频图。

相关问题

matlab时频分析代码

MATLAB中有多种时频分析方法，以下是其中两种常用方法的示例代码：

1. 短时傅里叶变换（Short-time Fourier Transform, STFT）

% 输入信号
load('ecg.mat'); % 读取ECG数据
x = ecg(1:1024); % 取前1024个样本作为输入信号

% STFT参数
win_len = 64; % 窗口长度
hop_len = 32; % 帧移
fft_len = 128; % FFT长度

% 计算STFT
[S,F,T] = stft(x, win_len, hop_len, fft_len);

% 绘制时频图
figure();
imagesc(T, F, abs(S));
axis xy;
xlabel('Time (s)');
ylabel('Frequency (Hz)');
colorbar();

2. 连续小波变换（Continuous Wavelet Transform, CWT）

% 输入信号
load('doppler.mat'); % 读取多普勒雷达数据
x = doppler;

% CWT参数
scales = 1:128; % 尺度序列
wavelet = 'morl'; % 小波类型

% 计算CWT
[C, F] = cwt(x, scales, wavelet);

% 绘制时频图
figure();
imagesc(1:length(x), F, abs(C));
axis xy;
xlabel('Time (samples)');
ylabel('Frequency (Hz)');
colorbar();

以上代码仅供参考，具体使用时需要根据实际需求进行修改。