S变换函数一维时间序列matlab代码

以下是S变换函数一维时间序列的Matlab代码：

function [S, f, t] = sTransform(x, fs, wLen, h, nfft)
% x: 输入信号
% fs: 采样率
% wLen: 窗口长度
% h: 帧移
% nfft: FFT点数

% 窗口函数
win = hamming(wLen);

% 帧数
N = fix((length(x) - wLen) / h + 1);

% 初始化S
S = zeros(nfft, N);

% 循环计算每一帧的S变换
for i = 1:N
% 取出一帧数据
xw = x((i-1)*h+1 : (i-1)*h+wLen) .* win;

% FFT
X = fft(xw, nfft);

% 计算S变换
S(:, i) = abs(X) .^ 2;
end

% 频率轴
f = (0 : nfft-1) / nfft * fs;

% 时间轴
t = (0 : N-1) * h / fs;

% 绘制S变换图像
imagesc(t, f, 10*log10(S));
axis xy;
xlabel('Time (s)');
ylabel('Frequency (Hz)');

end

希望能对您有所帮助。

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经验小波变换处理一维信号的matlab代码

以下是使用经验小波变换处理一维信号的MATLAB代码示例：

% 生成测试信号
t = linspace(0, 1, 1024);
x = sin(2*pi*10*t) + cos(2*pi*20*t) + randn(size(t));

% 经验小波变换
[c, l] = eswt(x);

% 可视化结果
subplot(2,1,1)
plot(x)
title('原始信号')
subplot(2,1,2)
imagesc(c)
set(gca, 'YDir', 'normal')
title('经验小波变换结果')

其中，通过`linspace`函数生成长度为1024的时间序列`t`，并使用正弦和余弦函数制造一个带噪声的测试信号`x`。然后使用`eswt`函数进行经验小波变换，得到变换系数`c`和每个系数的长度`l`。最后通过`subplot`和`imagesc`函数将原始信号和变换结果可视化。

用matlab实现一维信号的DFT变换

这里给出一个简单的 Matlab 代码示例，用于计算一维离散傅里叶变换（DFT），其输入为一个长度为 $N$ 的实数序列 $x[n]$：

function X = dft(x)
% DFT - Discrete Fourier Transform
% Usage: X = dft(x)
% x - input signal
% X - DFT of x

N = length(x);
n = 0:N-1;
k = n.';
M = exp(-1i*2*pi*n*k/N);
X = M*x(:);
end

其中，变量 $N$ 表示序列的长度，变量 $n$ 是一个长度为 $N$ 的行向量，表示离散时间坐标。变量 $k$ 是一个长度为 $N$ 的列向量，表示离散频率坐标。变量 $M$ 是一个 $N \times N$ 的矩阵，表示 DFT 变换矩阵，它的第 $(n,k)$ 个元素为 $e^{-j2\pi nk/N}$。最后，输出变量 $X$ 是一个长度为 $N$ 的列向量，表示 $x[n]$ 的 DFT 变换。

下面是一个简单的测试：

% Generate a test signal
N = 16;
n = 0:N-1;
x = sin(2*pi*3*n/N) + sin(2*pi*8*n/N);

% Compute the DFT of x
X = dft(x);

% Plot the result
f = n/N;
stem(f,abs(X),'linewidth',1.5);
xlabel('Frequency (cycles/sample)');
ylabel('Magnitude');
title('DFT of x')

这段代码将生成一个长度为 $16$ 的测试信号 $x[n]$，并计算其 DFT 变换 $X[k]$。最后，使用 Matlab 的 `stem` 函数绘制 $|X[k]|$ 的图像，表示频域幅值谱。