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• 補充

#前言
之前講了時頻分析的原理，現在來講講它在matlab里面的實現。
想要復習原理的同學，可以參照一一下這篇： 短時傅里葉分析
本次講解中階的函數，基礎的可以參見前面的： 短時傅里葉實現（1）
后續的請參見下篇。
#實驗環境
本文的所有實驗都是在matlab2016a下通過的。
#Matlab spectrogram函數
譜圖函數：使用短時傅里葉變換化成短時傅里葉變換的譜圖。
##1語法

s = spectrogram(x,window,noverlap,nfft,Fs)

##2使用說明
s = spectrogram(x,window,noverlap,nfft，Fs)
返回輸入信號的短時傅里葉變換，該函數和之前的返回結果有所不同，它的時間軸和頻率軸發生了變化
詳細說明：
返回輸入信號x的譜圖，結果存儲在矩陣s中，其他參數的設置和之前一樣，Fs是采樣頻率，單位為Hz，如果Fs是[]的話，它默認是1Hz，如果Fs沒有定義的話，將使用歸一化的頻率。
s的每一列都是x短時局部鎖定的頻率成分，時間軸從左至右，頻率軸從下至上。
如果x是長度為NX的復信號，s是一個有NFFT行的復矩陣，以及fix（（nx-noverlap）/（length（window）-noverlap））列。對于實信號，如果NFFT是偶數則s的行數是（NFFT/2+1），如果NFFT是奇數，則行數為（NFFT+1）/2.

##3代碼如下：
###3.1坐標軸變換

%產生一個平方鳥聲（chirp）信號，采樣頻率是1khz，采樣時間是2秒，前一秒的信號是100hz，后一秒的信號是200hz。 t = 0:0.001:2; x = chirp(t,100,1,200,'quadratic'); %計算并展示x的譜圖 % 將信號分割成每段128個點的信號，使用漢寧窗加窗。 % 選擇120個點作為連續的重疊部分 %計算譜值 【128/2+1】=65個頻率點，[(length(x)-120)/(128-120)]=235個時間塊。 spectrogram(x,128,120,128,1e3)

使用Blackman窗代替漢寧窗，將重疊點下降到60個，畫出時間軸，它的軸是逆轉的。

spectrogram(x,blackman(128),60,128,1e3) ax = gca; ax.YDir = 'reverse';

如圖所示

###3.2鳥聲信號的功率譜密度
####3.2.1平方鳥聲信號
計算并展示一個分段鳥聲信號的功率譜密度，開始時是100hz，并在1秒時變成了200hz。采樣率為1000hz，分段的每一段長度為128點，每一段有120個點重合，使用128點的離散傅里葉變換和默認的海明窗

t = 0:0.001:2; x = chirp(t,100,1,200,'quadratic'); spectrogram(x,128,120,128,1e3,'yaxis') title('Quadratic Chirp')

如圖所示

####3.2.線性鳥聲信號
計算并展示一個線性鳥聲信號每一段的功率譜密度，開始時是直流，并在t=1s時達到150hz。
信號設置，采樣率1khz，每一段的長度為256個點，每一段的重疊是250個點，使用默認的海明窗和256點離散傅里葉變換。

t = 0:0.001:2; x = chirp(t,0,1,150); spectrogram(x,256,250,256,1e3,'yaxis') title('Linear Chirp')

如圖所示

####3.3對數鳥聲信號
計算并展示一個對數鳥聲信號每一段的功率譜密度，開始時是20hz，并在t=1s時達到60hz。
信號設置，采樣率1khz，每一段的長度為256個點，每一段的重疊是250個點，使用默認的海明窗和256點離散傅里葉變換。

t = 0:0.001:2; x = chirp(t,20,1,60,'logarithmic'); spectrogram(x,256,250,[],1e3,'yaxis') title('Logarithmic Chirp')

如圖所示：

在這張圖里，當你使用對數頻率軸時，圖像會變成一條直線
代碼如下：

ax = gca; ax.YScale = 'log';

這也展示對坐標軸的設置會影響展示效果。

補充

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#參考：
mathworks

總結

以上是生活随笔為你收集整理的时频分析：短时傅里叶变换实现（2）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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