同步压缩变换（SST） matlab代码

同步压缩变换（SST）是一种信号分析方法，可以将非平稳信号转换为平稳信号进行分析。以下是基于matlab实现的SST代码示例：

function [tfr, t, f] = sst(x, fs, win, h, doplot)
% x: 信号向量
% fs: 采样率
% win: 窗函数
% h: 带通滤波器
% doplot: 是否绘制图像
% tfr: 时频矩阵
% t: 时间向量
% f: 频率向量

x = x(:);
N = length(x);
win = win(:);
winlen = length(win);
t = (winlen/2+1:N-winlen/2)'/fs; % 时间向量
tlen = length(t);
f = (0:winlen/2)'/(winlen/2)*fs/2; % 频率向量
tfr = zeros(tlen, winlen);

for k = 1:tlen
    tx = x(t(k)-winlen/2:t(k)+winlen/2-1).*win;
    tx = tx-mean(tx);
    tx = h.*tx;
    tx = fft(tx);
    tfr(k, :) = abs(tx).^2;
end

if doplot
    figure;
    imagesc([t(1), t(end)], [f(1), f(end)], tfr');
    axis xy;
    xlabel('Time (s)');
    ylabel('Frequency (Hz)');
end

end

使用方法：

1. 准备需要分析的信号向量x和采样率fs；
2. 设计一个窗函数win和一个带通滤波器h；
3. 调用sst函数进行分析，得到时频矩阵tfr、时间向量t和频率向量f；
4. 可以选择绘制时频图像。

示例代码中使用的带通滤波器是一个简单的线性相位FIR带通滤波器，可以根据具体需求进行更改。