目錄：

• 前言
• 實驗環境
• Matlab spectrogram函數
  • 1語法
  • 2使用說明
  • 3代碼如下
    • 3.1譜圖和瞬時頻率
    • 3.2鳥聲信號功率譜密度追蹤
• 參考：

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，可以參照一下這篇：短時傅里葉分析
本次講解高階的函數使用（1），
基礎的可以參見前面的：短時傅里葉實現（1）
中階的可以參見前面的：短時傅里葉實現（2）

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

標準函數引用方式如下：

[s,w,t] = spectrogram(___) [s,f,t] = spectrogram(___,fs) [s,w,t] = spectrogram(x,window,noverlap,w) [s,f,t] = spectrogram(x,window,noverlap,f,fs)

2使用說明

[s,w,t] = spectrogram(_)
返回輸入信號的短時傅里葉變換，其中歸一化頻率向量w和時間向量t存放的是在那一點計算譜圖。w的長度和s的行數一樣，T的長度和k相等（參見前一篇），它的值是每段的中心時間。
[s,f,t] = spectrogram(_,fs)
f是頻率向量f存放譜圖計算的點，基于采樣頻率fs。
[s,w,t] = spectrogram(x,window,noverlap,w)
基于歸一化向量w，計算譜圖并返回。
[s,f,t] = spectrogram(x,window,noverlap,f,fs)
基于周期頻率f返回譜圖。

3代碼如下

3.1譜圖和瞬時頻率

利用譜圖函數度量和追蹤一個信號的瞬時頻率。

%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。 Fs = 1000; t = 0:1/Fs:2-1/Fs; y = chirp(t,100,1,200,'quadratic'); %估計鳥聲信號的譜圖使用短時傅立葉變換。 % 將信號劃分成長度為100個點，使用海明窗加窗，使用80個樣本重疊，估計[100/2+1]=51個頻率點，不使用默認 %的顏色棒。 spectrogram(y,100,80,100,Fs,'yaxis') view(-77,72) shading interp colorbar off

如圖所示

由這個圖可以很好的觀測峰值頻率的變化

3.2鳥聲信號功率譜密度追蹤

通過確定在[（2000-80）/（100-80）]=96個時間點時，各個譜功率密度的最大值，追蹤鳥聲頻率的軌跡，將譜圖當作一個二維圖來可視化。恢復顏色棒。

[s,f,t,p] = spectrogram(y,100,80,100,Fs); [q,nd] = max(10*log10(p)); hold on plot3(t,f(nd),q,'r','linewidth',4) hold off colorbar view(2)

如圖所示

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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：短时傅里叶实现（3）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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