Сгенерируйте импульс с 1000 выборками и тон с 1000 выборками с нормированной частотой $\pi /2$. Вычислите распределение Wigner-Ville суммы двух сигналов.

x = zeros(1001,1);
x(500) = 10;

y = sin(pi*(0:1000)/2)';

[d,f,t] = wvd(x+y);

Постройте распределение Wigner-Ville.

imagesc(t,f,d)
axis xy
colorbar

Воспроизведите результат путем вызова wvd без выходных аргументов.

wvd(x+y)

Сгенерируйте сигнал, состоящий из синусоиды на 200 Гц, выбранной на уровне 1 кГц в течение 1,5 секунд.

fs = 1000;
t = (0:1/fs:1.5)';
x = cos(2*pi*t*200);

Вычислите распределение Wigner-Ville сигнала.

wvd(x,fs)

Добавьте в сигнал щебет, частота которого отличается синусоидально между 250 Гц и 450 Гц. Преобразуйте сигнал в расписание MATLAB®. Вычислите распределение Wigner-Ville.

x = x + vco(cos(2*pi*t),[250 450],fs);
xt = timetable(seconds(t),x);

wvd(xt)

Обнулите элементы распределения с амплитудой меньше чем 0.

wvd(xt,'MinThreshold',0)

Сгенерируйте сигнал, выбранный на уровне 1 кГц в течение 1 секунды. Один компонент сигнала является щебетом, который увеличивается в частоте квадратично с 100 Гц до 400 Гц во время измерения. Другой компонент сигнала является щебетом, который уменьшается в частоте линейно с 350 Гц до 50 Гц в той же ошибке.

Сохраните сигнал в расписании.

fs = 1000;
t = 0:1/fs:1-1/fs;

x = chirp(t,100,1,400,'quadratic') + chirp(t,350,1,50);

Вычислите распределение Wigner-Ville сигнала.

wvd(x,fs)

Вычислите сглаживавшее псевдо распределение Wigner-Ville сигнала. Задайте 201 точку частоты и 502 момента времени.

wvd(x,fs,'smoothedPseudo','NumFrequencyPoints',201,'NumTimePoints',502)

Увеличьте число моментов времени, таким образом, квадратичный щебет становится видимым.

wvd(x,fs,'smoothedPseudo','NumFrequencyPoints',201,'NumTimePoints',522)

Увеличьте точки частоты и моменты времени, чтобы получить более резкое изображение.

wvd(x,fs,'smoothedPseudo','NumFrequencyPoints',1000,'NumTimePoints',1502)

Сгенерируйте двухкомпонентный сигнал, выбранный на уровне 3 кГц в течение 1 секунды. Первый компонент является квадратичным щебетом, частота которого увеличивается с 300 Гц до 1 300 Гц во время измерения. Второй компонент является щебетом с синусоидально переменным содержимым частоты. Сигнал встраивается в белый Гауссов шум. Выразите время между последовательными выборками как скаляр duration.

fs = 3000;
t = 0:1/fs:1-1/fs;
dt = seconds(t(2)-t(1));

x1 = chirp(t,300,t(end),1300,'quadratic');
x2 = exp(2j*pi*100*cos(2*pi*2*t));

x = x1 + x2 + randn(size(t))/10;

Вычислите и постройте сглаживавший псевдо Wigner Ville сигнала. Окно распределение во время с помощью Окна Хэмминга с 601 выборкой и в частоте с помощью прямоугольного окна с 305 выборками. Используйте 600 точек частоты для отображения. Обнулите те компоненты распределения с амплитудой меньше, чем $-50$.

wvd(x,dt,'smoothedPseudo',hamming(601),rectwin(305), ...
    'NumFrequencyPoints',600,'MinThreshold',-50)

Сгенерируйте сигнал, состоявший из четырех Гауссовых атомов. Каждый атом состоит из синусоиды, модулируемой Гауссовым. Синусоиды имеют частоты 100 Гц и 400 Гц. Госсиэны сосредоточены в 150 миллисекундах и 350 миллисекундах и имеют отклонение $0.{01}^2$. Все атомы имеют модульную амплитуду. Сигнал выбирается на уровне 1 кГц в течение половины секунды.

fs = 1000;
t = (0:1/fs:0.5)';

f1 = 100;
f2 = 400;

mu1 = 0.15;
mu2 = 0.35;

gaussFun = @(A,x,mu,f) exp(-(x-mu).^2/(2*0.01^2)).*sin(2*pi*f.*x)*A';

s = gaussFun([1 1 1 1],t,[mu1 mu1 mu2 mu2],[f1 f2 f1 f2]);

Вычислите и отобразите распределение Wigner-Ville сигнала. Интерференционные условия, которые могут иметь отрицательные величины, кажутся промежуточными между каждой парой автоусловий.

wvd(s,fs)

Вычислите и отобразите сглаживавшее псевдо распределение Wigner-Ville сигнала. Сглаживание вовремя и частота ослабляет интерференционные условия.

wvd(s,fs,'SmoothedPseudo')