Сгенерируйте сигнал, дискретизированный на частоте 600 Гц в течение 2 секунд. Сигнал состоит из щебета с синусоидально изменяющимся содержимым частоты.

fs = 6e2;
t = 0:1/fs:2;
x = vco(sin(2*pi*t),[0.1 0.4]*fs,fs);

Сохраните сигнал в неформатированном глубоком обучении массиве. Вычислите кратковременное преобразование Фурье сигнала. Введите шаг расчета как duration скаляр. (В качестве альтернативы введите частоту дискретизации как числовой скаляр.) Задайте, что входной массив в 'CTB' формат.

dlx = dlarray(x);
[yr,yi,f,t] = dlstft(dlx,seconds(1/fs),'DataFormat','CTB');

Преобразуйте выходы в числовые массивы. Вычислите величину кратковременного преобразования Фурье и отобразите его как график водопада.

yr = extractdata(yr);
yi = extractdata(yi);
f = extractdata(f);
t = seconds(t);
ax = newplot;
waterfall(ax,f,t,squeeze(hypot(yr,yi))')
ax.XDir = 'reverse';
view(30,45)
ylabel('Time (s)')
xlabel('Frequency (Hz)')
zlabel('Magnitude')

Сгенерируйте a $3\times 160\left(\times 1\right)$ массив, содержащий одну партию трехканального синусоидального сигнала с 160 дискретизацией. Нормированные синусоидальные частоты $\pi /4$ рад/образец, $\pi /2$ рад/образец, и $$3\pi /4$$ рад/образец. Сохраните сигнал как dlarray, указание размерностей по порядку. dlarray транспозиция измерений массива в 'CBT' форма, ожидаемая нейронной сетью для глубокого обучения. Отобразите размеры измерения массива.

x = dlarray(cos(pi.*(1:3)'/4*(0:159)),'CTB');
[nchan,nbtch,nsamp] = size(x)

nchan = 3

nbtch = 1

nsamp = 160

Вычислите глубокое обучение кратковременного преобразования Фурье сигнала. Задайте прямоугольное окно с 64 образцами и длину БПФ 1024.

[re,im,f,t] = dlstft(x,'Window',rectwin(64),'FFTLength',1024);

dlstft вычисляет преобразование вдоль 'T' размерность. Массивы выхода находятся в 'SCBT' формат. The 'S' размерность соответствует частоте в кратковременном преобразовании Фурье.

Извлеките данные из глубокого обучения массивов.

re = squeeze(extractdata(re));
im = squeeze(extractdata(im));
f = extractdata(f);
t = extractdata(t);

Вычислите величину кратковременного преобразования Фурье. Постройте график величины отдельно для каждого канала на графике водопада.

z = abs(re + 1j*im);

for kj = 1:nchan
    subplot(nchan,1,kj)
    waterfall(f/pi,t,squeeze(z(:,kj,:))')
    view(30,45)
end

xlabel('Frequency (\times\pi rad/sample)')
ylabel('Samples')