实例介绍
【实例简介】介于WVD和STFT之间的时频分布:S-method
【实例截图】
【核心代码】% This program illustrates Figure 3 in lecture note
% "From the STFT to the Wigner Distributon",
% by L. Stankovic, S. Stankovic, M.Dakovic
% in IEEE Signal Processing Magazine
clear all, close all
N=128; % window width
win=[0 (hanning(N-1))']; Ew=sum(win.^2)/N;
STFT=[];
for n=0:4:256
x=signal_2(n,N);
STFT=[STFT,fftshift(fft(fftshift([zeros(1,N/2), x.*win, zeros(1,N/2)]))).'];
end
STFT=STFT(N 1:2*N,:); %STFT positive frequencies
STFT=STFT/sqrt(Ew)/N; %Normalization for the plot
IG=0;
%Time-frequency varying number of terms
for Q=[100 10 1 0]; %Correction level [%]: spectrogram Q=100, WD Q=0, Q=1, Suggested
SM=SM_calc_TF(STFT,Q);
IG=IG 1;
%Graphics
[N,K]=size(STFT);
subplot(2,2,IG),, waterfall(SM'), view([-5 55]), colormap([0 0 0]),
axis([0 N 0 K -0.5*(15000-Q^2)/15000 1*(15000-Q^2)/15000])
Meas=sum(sum(abs(SM).^0.5))/sum(sum(SM));
title(['Q=',num2str(Q),'[%], \mu[SM]=',num2str(Meas)]),
end
【实例截图】

【核心代码】% This program illustrates Figure 3 in lecture note
% "From the STFT to the Wigner Distributon",
% by L. Stankovic, S. Stankovic, M.Dakovic
% in IEEE Signal Processing Magazine
clear all, close all
N=128; % window width
win=[0 (hanning(N-1))']; Ew=sum(win.^2)/N;
STFT=[];
for n=0:4:256
x=signal_2(n,N);
STFT=[STFT,fftshift(fft(fftshift([zeros(1,N/2), x.*win, zeros(1,N/2)]))).'];
end
STFT=STFT(N 1:2*N,:); %STFT positive frequencies
STFT=STFT/sqrt(Ew)/N; %Normalization for the plot
IG=0;
%Time-frequency varying number of terms
for Q=[100 10 1 0]; %Correction level [%]: spectrogram Q=100, WD Q=0, Q=1, Suggested
SM=SM_calc_TF(STFT,Q);
IG=IG 1;
%Graphics
[N,K]=size(STFT);
subplot(2,2,IG),, waterfall(SM'), view([-5 55]), colormap([0 0 0]),
axis([0 N 0 K -0.5*(15000-Q^2)/15000 1*(15000-Q^2)/15000])
Meas=sum(sum(abs(SM).^0.5))/sum(sum(SM));
title(['Q=',num2str(Q),'[%], \mu[SM]=',num2str(Meas)]),
end
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