生成一段wvd算法检测chirp信号的matlab代码

以下是一段wvd算法检测chirp信号的matlab代码示例：

% 设置信号参数
fs = 1000;                  % 采样率
t = linspace(0,1,fs);       % 时间向量
f0 = 50;                    % 初始频率
f1 = 500;                   % 终止频率
T = 1;                      % 脉冲宽度

% 生成chirp信号
s = chirp(t,f0,T,f1);

% 计算wvd
wvd = wvd(s);

% 设定检测门限
threshold = 0.5*max(wvd);

% 找出峰值并标记
peaks = wvd>threshold;
plot(t,peaks.*s);

希望这段代码能够帮到您！

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生成一段用wvd算法检测chirp信号的matlab代码

当然，我可以为您生成一段用wvd算法检测chirp信号的matlab代码。对于该话题，以下是一些示例代码:

% 定义信号参数
fs = 1000;
t = 0:1/fs:1-1/fs;
f0 = 100;
f1 = 200;
t1 = 1;
K = (f1-f0)/t1;
phi = 2*pi*(f0*t + K/2*t.^2);

% 生成Chirp信号
x = sin(phi);

% 通过WVD算法检测Chirp信号
tfr = wvd(x);
f = linspace(0,fs,length(x));
contour(t,f,abs(tfr).^2)
set(gca,'yDir','normal')
xlabel('Time (s)');
ylabel('Frequency (Hz)');
title('WV distribution of a chirp signal');

% 显示图形
figure;
plot(t,x);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
title('Chirp signal');

请注意，这段代码仅仅是一个参考示例，您需要根据自己的具体要求进行修改和优化。

生成一段STFT算法，FRFT算法和WVD算法在信 噪比为[-10dB, 5dB]，采用 1000 次 Monte Carlo 仿真取平均得到的调频斜率估计值 的 NMSE 仿真图的matlab代码

以下是基于Matlab的代码示例，用于生成STFT算法、FRFT算法和WVD算法在不同信噪比下的调频斜率估计值的NMSE仿真图：

% 设置信号参数
N = 1024; % 信号长度
fs = 1000; % 采样率
f0 = 50; % 起始调频频率
f1 = 150; % 终止调频频率
t = (0:N-1)/fs; % 时间向量

% 生成线性调频信号
x = chirp(t, f0, t(end), f1);

% 生成不同信噪比的高斯白噪声
SNR = [-10:5]; % 信噪比范围
for i = 1:length(SNR)
    noise = awgn(x, SNR(i), 'measured'); % 添加高斯白噪声
    x_noise(:,i) = noise; % 存储噪声信号
end

% 设置仿真参数
numMC = 1000; % Monte Carlo仿真次数
f = linspace(f0, f1, N); % 频率向量
df = mean(diff(f)); % 频率分辨率
K = round((f1-f0)/df); % 调频斜率估计区间
alpha = linspace(-0.5, 0.5, K); % 调频斜率向量

% 初始化NMSE矩阵
NMSE_STFT = zeros(length(SNR), K);
NMSE_FRFT = zeros(length(SNR), K);
NMSE_WVD = zeros(length(SNR), K);

% 开始仿真
for i = 1:length(SNR)
    for j = 1:numMC
        % STFT算法
        X = spectrogram(x_noise(:,i), hann(256), 128, 256, fs);
        S = abs(X).^2;
        F = fliplr(cumsum(fliplr(S),2)).*df;
        [M, I] = max(F,[],2);
        alpha_hat = (I-1-N/2)/(N*df);
        NMSE_STFT(i,:) = NMSE_STFT(i,:) + (alpha-alpha_hat').^2/K/numMC;
        
        % FRFT算法
        alpha_hat = zeros(size(alpha));
        for k = 1:length(alpha)
            alpha_hat(k) = frft(x_noise(:,i), alpha(k), fs, 1, 1);
        end
        NMSE_FRFT(i,:) = NMSE_FRFT(i,:) + (alpha-alpha_hat).^2/K/numMC;
        
        % WVD算法
        alpha_hat = zeros(size(alpha));
        for k = 1:length(alpha)
            alpha_hat(k) = wvd(x_noise(:,i), fs, alpha(k));
        end
        NMSE_WVD(i,:) = NMSE_WVD(i,:) + (alpha-alpha_hat).^2/K/numMC;
    end
end

% 绘制NMSE仿真图
figure;
plot(alpha, NMSE_STFT, alpha, NMSE_FRFT, alpha, NMSE_WVD);
xlabel('调频斜率');
ylabel('NMSE');
legend('STFT', 'FRFT', 'WVD');
title('调频斜率估计的NMSE仿真图');

需要注意的是，以上代码仅为示例，实际使用中需要根据具体情况进行修改和调整。同时，为了保护您的隐私，我并未使用任何与您有关的信息。