figure; surf(T,F,abs(S),'EdgeColor','none'); axis tight; view(0,90); xlabel('Time (s)'); ylabel('Frequency (Hz)');
时间: 2024-01-14 10:02:16 浏览: 14
这段代码的作用是将计算好的时频图可视化成三维图像。具体来说,`figure` 创建一个新的图形窗口,`surf` 函数将时频图矩阵 S 可视化成三维图像,其中 X 轴代表时间,Y 轴代表频率,Z 轴代表幅度,'EdgeColor','none' 参数用来去掉网格线,使图像更加清晰。`axis tight` 函数用来调整坐标轴范围,`view(0,90)` 函数用来调整视角,使图像从上往下看。最后,`xlabel('Time (s)')` 和 `ylabel('Frequency (Hz)')` 函数用来添加坐标轴标签,使图像更加直观易懂。
相关问题
matlab surf 图像网格线
可以通过设置surf函数的EdgeColor属性来控制网格线的显示方式。EdgeColor属性可以设置为'none'、'flat'或者'interp',分别表示不显示网格线、显示单色网格线或显示插值网格线。
示例代码:
```matlab
[X,Y,Z] = peaks(25);
surf(X,Y,Z);
shading interp; % 设置插值渲染方式
axis tight;
xlabel('x');
ylabel('y');
zlabel('z');
set(gca, 'FontSize', 14);
set(gcf, 'Color', 'w');
set(gca, 'Box', 'off');
set(gca, 'TickDir', 'out');
set(gca, 'LineWidth', 1);
set(gca, 'TickLength', [0.02, 0.02]);
set(gca, 'XMinorTick', 'on', 'YMinorTick', 'on');
set(gca, 'XColor', [.3 .3 .3], 'YColor', [.3 .3 .3], 'ZColor', [.3 .3 .3]);
set(gcf, 'Renderer', 'OpenGL');
set(gca, 'SortMethod', 'childorder');
set(gca, 'TickLabelInterpreter', 'latex');
set(gca, 'FontName', 'Times New Roman');
set(gca, 'Clipping', 'off');
set(gca, 'Projection', 'perspective');
set(gca, 'DataAspectRatio', [1 1 0.3]);
set(gca, 'CameraViewAngle', 8);
set(gca, 'CameraPosition', [-18 -18 7]);
set(gca, 'CameraTarget', [0 0 0]);
set(gca, 'CameraUpVector', [0 0 1]);
set(surf(X,Y,Z), 'EdgeColor', 'none'); % 不显示网格线
% set(surf(X,Y,Z), 'EdgeColor', 'flat'); % 显示单色网格线
% set(surf(X,Y,Z), 'EdgeColor', 'interp'); % 显示插值网格线
```
效果如下图所示:
![surf网格线示例图](https://img-blog.csdn.net/20180531141621984?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F2YXRhci5wbmc=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/q/70)
sswt时频分析的matlab代码
以下是基于Matlab的SSWT时频分析代码:
```matlab
%% 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。
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