WVD分布编程思路分析及其matlab实现

编程思路

wvd定义不说,按照书本上的实现方法

WVD分布编程思路分析及其matlab实现_第1张图片

 WVD分布编程思路分析及其matlab实现_第2张图片

注意这里:两种方法去解决采样频率的思路,本文用的是解析信号。

 WVD分布编程思路分析及其matlab实现_第3张图片

代码

 做以下代码(之前的有些瑕疵,2020/4/20更新):

T=4;
ts=0.01;
N=T/ts;
%两个线性调频信号相加
n=0:0.01:T/2-0.01;
x1=sin(2*pi*(10+10*n).*n);
x2=sin(2*pi*(20+5*n).*n);
x(1:N/2)=x1;
x(N/2+1:N)=x2;
%信号进行wvd变换
my_result=my_wvd(x,N);
t1=1:N;
f1=(0.5*(0:N-1)/N)';
mesh(t1,f1,my_result);
view(0,90);
xlabel('时间步长');
ylabel('频率');

function myfft=my_wvd(x,N)
x=hilbert(x);

dft_n=(N-1);
kn=zeros(dft_n,N);
for n=1:N
    if n<=N/2
        kmax=n-1;
    else
        kmax=N-n;
    end
    k_range=-kmax:kmax;
    indices=rem(N+k_range,N)+1;
    kn(indices,n)=x(n+k_range).*conj(x(n-k_range));
end
myfft=fft(kn);
myfft=real(myfft);
end
function myfft=wwwvd(x,y,N)
x=hilbert(x);
dft_n=(N-1);
kn=zeros(dft_n,N);
for n=1:N
    if n<=N/2
        kmax=n-1;
    else
        kmax=N-n;
    end
    k_range=-kmax:kmax;
    indices=rem(N+k_range,N)+1;
    kn(indices,n)=x(n+k_range).*conj(y(n-k_range));
end
myfft=fft(kn);
myfft=real(myfft);
end

运行结果如下:

WVD分布编程思路分析及其matlab实现_第4张图片

 

WVD分布编程思路分析及其matlab实现_第5张图片

在这里着重说一下:因为我在这里用的是解析信号,所以该信号是没有负频率的(对应就是没有0.5到1)的频率。

附件:

高清图片请见资源icon-default.png?t=M4ADhttps://download.csdn.net/download/weixin_41544435/85188712?spm=1001.2014.3001.5503

你可能感兴趣的:(现代数字信号处理,matlab)