从Wigner分布到实际范围的Matlab标度值

Question

我使用时频工具箱中的tfrwv.m函数运行

[B,T,F] = tfrwv(data, 1:length(data), length(data), 1);
B(1:130, :) = 0;    % remove the duplicate part of the distribution
imagesc(T, F, abs(B));
colormap(hot);
xlabel('t [s]');
ylabel('f [Hz]');

我得到了

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频率应在0,180 Hz以内，时间为0,2.5s。

如何将时间和频率缩放到实际值？

手册上说

%TFRWV  Wigner-Ville time-frequency distribution.
%   [TFR,T,F]=TFRWV(X,T,N,TRACE) computes the Wigner-Ville distribution
%   of a discrete-time signal X, 
%   or the cross Wigner-Ville representation between two signals. 
% 
%   X     : signal if auto-WV, or [X1,X2] if cross-WV.
%   T     : time instant(s)          (default : 1:length(X)).
%   N     : number of frequency bins (default : length(X)).
%   TRACE : if nonzero, the progression of the algorithm is shown
%                                    (default : 0).
%   TFR   : time-frequency representation. When called without 
%           output arguments, TFRWV runs TFRQVIEW.
%   F     : vector of normalized frequencies.
%
%   Example :
%    sig=fmlin(128,0.1,0.4); tfrwv(sig);
% 

我就跑了

[B,T,F] = tfrwv(data, 1:length(data), length(data), hamming(length(data)/10), hamming(length(data)/4));

我得到了

Error using tfrwv
Too many input arguments.

Error in flow_wv (line 8)
    [B,T,F] = tfrwv(data, 1:length(data), length(data),
    hamming(length(data)/10), hamming(length(data)/4));

我认为这里的问题是初始化窗口的时间和频率。我试图通过编辑参数的值来操作两个轴。

用Matlab的默认谱图函数对同一数据进行相应的谱图，但用右标号的轴来表示，讨论这里

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Answer 1

如果使用以下命令，我认为tfrwv等同于spectrogram。

时间间隔是t = 1/360.选择fs = 360.5。

imagesc(T*t, F*fs, abs(B)); 

tfrwv中有更多的峰值，可能是因为窗口大小和重叠与您在spectrogram中使用的不同。

结果

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Answer 2

Wigner分布中没有重叠的概念.这仅适用于STFT和光谱图，即STFT的平方模量。

“tfrwv”(以及TFTB中的所有TFR计算)的结果都是归一化频率单位。如果不提供采样频率\速率，就无法获得频率和秒的单位。

输入参数太多了。

B，T，F=tfrwv(数据，1:长度(数据)，长度(数据)，hamming(长度(数据)/10)，hamming(长度(数据)/4))；

有三个输出参数和最多四个输入参数，所以是的，给它五个会抛出一个错误。另外，第四个输入参数是一个用于打开跟踪的布尔值，它只是在Matlab命令窗口计算时将一些进度信息打印出来。

只是为了进行实际检查，让您的tfrwv调用没有输出参数(即>> tfrwv(blah, blah); )，这将导致它调用菜单驱动的绘图工具tfrqview。菜单中的选项之一是改变采样频率(在Matlab命令提示符下输入赫兹的采样频率)，它将更新数字，使y轴上有实际频率，x轴上有时间。否则，默认的是归一化频率，y轴实际上是样本单位的时间。

要做到这一点，您将需要使用一个三维“图”，在这里，您可以使用采样率来转换T和F向量为真实时间和真频率，而不是样本和归一化频率(归一化频率为0 0.5)。然后，使用TFR对z轴(即>>imagesc(T.*1/Fs, F.*Fs, TFR); )应用颜色。

TFTB是一个非常棒的工具箱，它是我从开源第三方Matlab工具箱中看到的最好的文档。在里面挖"refguide.pdf“和"tutorial.pdf”。