用MATLAB分析常用时间信号
连续时间信号的频域分析及Matlab实现
function CTF3()
1/2 exp(-2 t) heaviside(t)
syms t v w x;
F = fourier(x);
0.4
x = 1/2*exp(-2*t)*sym('Heaviside(t)');0.2
fliplr例子
6 4
>> n = 0:4; >> a = [5 4 3 2 1]; >> subplot(2,1,1),stem(n,a);
2
>> b = fliplr(a);
>> k = -4:4; >> c = [b,a(2:end)];
0 -5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
4
>> subplot(2,1,2),stem(k,c);
0 0 0.5 1 t 1/2/abs(2+i w) 0.25 0.2 0.15 0.1 -6 -4 -2 0 w 2 4 6 1.5 2
subplot(2,1,1);
ezplot(x); subplot(2,1,2);
ezplot(abs(F));
f(t) = u(t+1) - u(t-1) 1
function [A_sym,B_sym] = CTF2()
syms t n k x T = 5; tao = T/5; a = 0; Nf = 16; Nn = 32; x1 = sym('Heaviside(t+0.5)')*h; x = x1 - sym('Heaviside(t-0.5)')*h; A0 = 2*int(x,t,-a,T-a)/T;%求出三角函数展开系数A0
信号与系统实验一连续时间信号分析实验报告
实验一 连续时间信号分析一、实验目的（一）掌握使用Matlab 表示连续时间信号1、学会运用Matlab 表示常用连续时间信号的方法2、观察并熟悉常用信号的波形和特性（二）掌握使用Matlab 进行连续时间信号的相关运算1、学会运用Matlab 进行连续时间信号的时移、反褶和尺度变换2、学会运用Matlab 进行连续时间信号微分、积分运算3、学会运用Matlab 进行连续时间信号相加、相乘运算4、学会运用Matlab 进行连续时间信号卷积运算二、实验条件装用Matlab R2015a 的电脑。
三、实验内容1、利用Matlab 命令画出下列连续信号的波形图。
（1）)4/3t (2cos π+ 程序：t=-3:0.01:3; ft=2*cos(3*t+pi/4); plot(t,ft)图像：（2）)t (u )e 2(t--程序：t=-6:0.01:6; ut=(t>=0);ft=(2-1*exp(-t)).*ut; plot(t,ft)图像：（3）)]2()(u )][t (cos 1[--+t u t π 程序：t=-6:0.01:6; ut=(t>=0); ut2=(t>=2);ft=(1+cos(pi*t)).*(ut-ut2); plot(t,ft)图像：2、利用Matlab 命令画出复信号)4/t (j 2e )t (f π+=的实部、虚部、模和辐角。
程序：t=0:0.01:20;ft=2*exp(1j*(t+pi/4));subplot(2,2,1);plot(t,real(ft));title('ʵ²¿');axis([-0.5,20,-2.5,2.5]); subplot(2,2,2);plot(t,imag(ft));title('Ð鲿');axis([-0.5,20,-2.5,2.5]); subplot(2,2,3);plot(t,abs(ft));title('Ä£');axis([-0.5,20,-0.5,2.5]); subplot(2,2,4);plot(t,angle(ft));title('·ø½Ç');axis([-0.5,20,-3.5,3.5]);图像：3、已知信号的波形如下图所示：试用Matlab 命令画出()()()()2332----t f t f t f t f ，，，的波形图。
在Matlab中如何进行时间频率分析
在Matlab中如何进行时间频率分析在Matlab中进行时间频率分析随着数字信号处理和数据分析的不断发展，时间频率分析成为了信号处理领域中重要的技术之一。
在Matlab中，我们可以利用强大的信号处理工具箱来进行时间频率分析，以深入探究信号的频率特性和变化模式。
本文将介绍Matlab中几种常用的时间频率分析方法，并对其应用进行讨论。
一、傅里叶变换傅里叶变换是一种将时域信号转换为频域信号的方法，可以得到信号的频谱信息。
在Matlab中，我们可以使用fft函数来进行傅里叶变换，代码如下：```x = [1 2 3 4]; % 输入信号N = length(x); % 信号长度X = fft(x); % 傅里叶变换f = (0:N-1)/N; % 频率坐标plot(f, abs(X)) % 绘制频谱图```通过傅里叶变换，我们可以得到信号的频谱图，从而分析信号的频域特性。
在时域上，我们可以观察到信号随时间的变化模式，而在频域上，可以观察到信号的频率分布情况。
二、小波变换小波变换是一种将信号分解为不同频率分量的方法，可以得到信号的时频域特性。
在Matlab中，我们可以利用cwt函数进行连续小波变换，使用wavedec函数进行离散小波变换，代码如下：```x = [1 2 3 4]; % 输入信号wname = 'db4'; % 小波名称level = 3; % 分解层数[C, L] = wavedec(x, level, wname); % 离散小波变换plot(1:length(x), x, 'r'); hold on; % 绘制原始信号for i = 1:level % 绘制各层小波分量D = detcoef(C, L, i);plot(1:length(D), D); hold on;end```通过小波变换，我们可以得到信号的时频图，即可以观察信号在时域和频域上的变化情况。
Matlab中的时频分析与信号频谱分析
Matlab中的时频分析与信号频谱分析一、引言信号分析是现代工程中不可或缺的一项技术。
它被广泛应用于通信、声音处理、图像处理等领域。
而时频分析与信号频谱分析作为信号分析的两个重要方面，在Matlab中有着强大的工具支持。
本文将重点介绍Matlab中的时频分析与信号频谱分析，并探讨它们在实际应用中的价值和意义。
二、时频分析时频分析是一种将信号的时域和频域特征结合起来进行分析的方法。
它主要用于分析非平稳信号中的瞬态特征，并揭示信号在时间和频率上的变化规律。
在Matlab中，时频分析可以通过多种工具实现，如短时傅里叶变换（Short-time Fourier Transform，STFT）、连续小波变换（Continuous Wavelet Transform，CWT）等。
1. 短时傅里叶变换（STFT）STFT是时频分析中最常用的方法之一。
它将信号分成若干个短时段，并对每个短时段应用傅里叶变换来得到瞬时频谱。
在Matlab中，可以使用stft函数来实现STFT。
通过调节窗函数的类型和窗长、重叠等参数，可以灵活地进行时频分析。
2. 连续小波变换（CWT）CWT是一种基于小波分析原理的时频分析方法。
它利用小波函数将信号分解成不同频率的成分，并计算每个时刻的频率特征。
在Matlab中，可以使用cwt函数来进行CWT。
通过选择合适的小波函数和尺度参数，可以获得更精确的时频信息。
三、信号频谱分析信号频谱分析是一种通过傅里叶变换等方法来分析信号的频域特征的方法。
它可以揭示信号中的频率成分、频谱密度等信息，对于理解信号的频率特性及其在系统中的传输和处理具有重要意义。
在Matlab中，信号频谱分析可以通过快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT）等函数来实现。
1. 快速傅里叶变换（FFT）FFT是一种高效的傅里叶变换算法，能够快速计算信号的频谱。
在Matlab中，可以使用fft函数来进行FFT。
MATLAB中的时频分析与小波变换技巧
MATLAB中的时频分析与小波变换技巧引言时频分析是信号处理中的一项关键技术，可以帮助我们在时域和频域上同时展示信号的特征。
其中，小波变换作为一种时频分析方法在MATLAB中得到广泛应用。
本文将介绍MATLAB中的时频分析和小波变换技巧，以帮助读者更好地理解和应用这些技术。
一、时频分析基础时频分析是分析信号在时域和频域上的特性变化。
在MATLAB中，常用的时频分析方法有短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform，STFT）和小波变换（Wavelet Transform）。
其中，STFT将信号分解为一系列时间上滑动的窗口，并对每个窗口进行傅里叶变换，得到频谱。
小波变换则使用小波函数作为基函数，在不同的尺度和位置上进行信号分析。
二、MATLAB中的STFT分析MATLAB提供了丰富的函数和工具箱，用于进行STFT分析。
其中，常用的函数包括"stft"和"spectrogram"。
通过这些函数，我们可以方便地对信号进行STFT分析，并绘制出时频谱图。
首先，我们需要将信号读取进MATLAB中。
可以使用"audioread"函数读取音频文件，或者使用"load"函数读取其他类型的信号数据。
接着，我们可以使用"stft"函数对信号进行STFT分析，设置合适的窗口长度和重叠比例。
最后，使用频谱绘制函数，如"spectrogram"，将得到的时频谱图展示出来。
三、小波变换的基本原理小波变换是一种局部时频分析技术，对信号的局部特征更为敏感。
与傅里叶变换是基于正弦函数的频域分析方法不同，小波变换使用小波函数作为基函数，在时域和频域上同时分析信号。
MATLAB中的小波变换函数主要有"wavelet"和"cwt"。
其中，"wavelet"函数用于创建小波对象，选择适合信号的小波函数。
用MATLAB实现常用的连续时间信号及其时域运算
用MATLAB实现常用的连续时间信号及其时域运算信息与通信工程学院通信133班卢承慧一.引言1.要求：1.1用MATLAB语言产生连续时间信号1.2对连续时间信号进行时域运算2.任务：①绘制用于产生以下信号的通用程序，要求对于任意给定的参数都能实现所要求的信号。
调试并运行这些程序，具体产生由指导教师制定的信号并绘制信号波形。
a. f（t）=δ(t-t );b. f (t) = Au(t-t )。
②已知信号波形如图7.6所示，使用MATLAB语言求出下列信号的表达式并绘制出各信号波形。
a.f（-t）；b.f（t-2）；c.f（1-2t）。
图7.6任务②中的f（t）3.思考题编制一通用程序用于产生信号)()cos()(0t t u t Ae t f at -=-ω，要求对于任意给定的参数都能实现所要求的信号。
二.基本原理1.1连续时间信号如果在所讨论的时间间隔内，除若干个不连续点之外，对于任意时间值都可以给出确定的函数值，此信号就称为连续信号。
从严格意义上来讲，MATLAB 不能处理连续时间信号。
在MATLAB 中，使用连续时间信号在等时间间隔点的样值来近似表示连续时间信号的。
当取样时间间隔足够小时，这些离散的样值就能较好的近似出连续时间信号。
由于在MATLAB 中，矩阵的元素个数是有限的，因此MATLAB 无法表示无限序列。
MATLAB 的绘图命令有很多种，其中比较常用的绘制连续时间信号的绘图命令有“plot ”，“stairs ”，“ezplot ”等。
“plot ”适用于绘制平滑的曲线，而“stairs ”适合于绘制具有阶跃形式的图形，“ezplot ”只能用于符号函数的绘图。
1.2单位阶跃信号单位阶跃信号的波形图如图1所示，通常以符号u （t ）表示⎩⎨⎧><=)0( 1)0( 0)(t t t u在跳变点t=0处，函数未定义，或在t=0处规定函数值u （0）=21。
图1用MATLAB 实现单位阶跃信号%t1:起始时刻；t2:终止时刻；t0：跳变时刻function u(t1,t0,t2)t=t1:0.01:t2; %步长值越小，图形越精确 n=length(t); tt=t0:0.01:t2; n1=length(tt);x=[zeros(1,n-n1),ones(1,n1)]; %产生单位阶跃信号 stairs(t,x),grid on title('单位阶跃信号')axis([t1 t2 -0.2 1.1]) %为方便波形顶部避开图 框，改变图框坐标1.3单位冲激信号单位冲激信号是持续时间无穷小、瞬间幅度无穷大、涵盖面积恒1的理想信号。
Matlab中的时频分析方法
Matlab中的时频分析方法引言：时频分析是一种将信号在时间和频率两个维度上进行分析的方法，它能够揭示信号的瞬时频率变化以及频率成分的随时间的演变。
在实际应用中，时频分析常常被用于处理非平稳信号，如音频信号、地震信号等。
在Matlab中，有多种时频分析方法可以使用，本文将介绍其中一些主要的方法并进行比较和分析。
一、短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform）短时傅里叶变换是最基本的时频分析方法之一，它将信号分成若干个小时间窗口，然后对每个时间窗口进行傅里叶变换得到频谱，从而获得信号在时间与频率上的变化信息。
Matlab中通过调用“spectrogram”函数可以实现短时傅里叶变换，该函数可以设置窗口长度、重叠率等参数，从而对不同信号进行合适的时频分析。
二、连续小波变换（Continuous Wavelet Transform）连续小波变换是一种将信号与连续小波函数进行卷积的方法，通过在时间和尺度上对小波函数进行变化来获得时频信息。
在Matlab中，可以通过调用“cwt”函数进行连续小波变换，该函数可以选择不同的小波基函数和尺度参数来实现不同的时频分析方法。
连续小波变换由于具有变尺度的特点，可以有效地分析信号的瞬时频率变化。
三、短时自相关函数（Short-Time Autocorrelation Function）短时自相关函数是通过在时间上对信号进行平移并与自身进行相关分析的方法，可以获得信号的瞬时自相似性。
在Matlab中，可以通过调用“xcorr”函数来计算信号的自相关函数，然后进行时频分析。
短时自相关函数能够在时域上提取信号的瞬时周期性信息，对于具有明显周期性变化的信号有着较好的适用性。
四、时变高阶谱（Time-Varying Higher-Order Spectra）时变高阶谱是一种通过对信号进行高阶统计分析来获取时频信息的方法，具有较好的时频分辨能力。
在Matlab中，可以通过调用“tfrpwv”函数进行时变高阶谱的计算，该函数可以设置不同的高阶统计参数来实现不同的时频分析。
Matlab中的时频分析与瞬态分析技术详解
Matlab中的时频分析与瞬态分析技术详解引言：Matlab作为一种功能强大且广泛应用的数学软件，被广泛用于信号处理、数据分析等领域。
在信号处理领域，时频分析与瞬态分析是重要的技术手段。
本文将详细介绍Matlab中的时频分析与瞬态分析技术，包括原理、方法和应用等方面内容，以帮助读者更好地理解和应用这些技术。
一、时频分析的原理与方法时频分析是指对信号在时域和频域上的特性进行综合研究的一种方法。
时频分析的基本思想是将信号分解为一系列窄带信号，并对每个窄带信号进行频域分析，从而得到信号在不同频率和时间上的特性。
常用的时频分析方法包括短时傅里叶变换（Short-time Fourier Transform，STFT）、连续小波变换（Continuous Wavelet Transform，CWT）等。
1. 短时傅里叶变换（STFT）短时傅里叶变换是一种经典的时频分析方法，其基本思想是将信号分段进行傅里叶变换。
Matlab中可以使用stft函数来进行短时傅里叶变换。
以下是一个简单的示例：```MatlabFs = 1000; % 采样率t = 0:1/Fs:1-1/Fs; % 时间序列f0 = 50; % 信号频率x = sin(2*pi*f0*t); % 生成信号windowLength = 128; % 窗口长度overlapLength = 100; % 重叠长度[S,F,T] = stft(x, windowLength, overlapLength, Fs);imagesc(T, F, abs(S));set(gca,'YDir','normal');colorbar;```上述代码通过生成一个正弦信号，并对其进行短时傅里叶变换，将结果使用图像表示出来。
通过调整窗口长度和重叠长度，可以获得不同精度和分辨率的时频谱图。
2. 连续小波变换（CWT）连续小波变换是一种基于小波分析的时频分析方法，其基本思想是将信号与一系列不同尺度的小波基函数进行内积运算。
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n=-10:10; m=2; u=[n>=m]; stem(n,u);
4、 用 matlab 绘出正弦函数 f1 t cost / 8, f 2 t cos2t ,
f 3 t f1 t f 2 t , f 4 t [1 0.4 f1 t ] f 2 t 的时域波形。
【思考题】 实验一： 1、 σ越大，函数f t 的实部和虚部的幅度增大，反之，幅度均减小。 2、 f1 t 的周期为 16，f2 t 的周期为π，f3 t 的周期为 16π。 f ./f 2 −1 f ./f 2 −1 3、 可以，f1 = 4 0.4 ，通过绘制f1 = 4 0.4 的图像，并与原f1 比较，发现两个函
2、 已 知 某 LTI 离 散 系 统 ， 其 单 位 响 应 hn un un 4 ， 求 该 系 统 在 激 励 为
f n un un 3时的零状态响应 yn ，并绘出其时域波形。 n1=-2:5; n2=-2:5; u1=[n1>=0]; u2=[n1>=4]; u3=[n2>=0]; u4=[n2>=3]; h=u1-u2; f=u3-u4; [y,n]=dconv(h,f,n1,n2); subplot(221):stem(n1,h); subplot(222):stem(n2,f); subplot(223):stem(n,y);
1、 使用 matlab 计算如下序列 f1 n 和 f 2 n 的卷积和 f n ，绘出他们的时域波形 function [f,n]=dconv(f1,f2,n1,n2) f=conv(f1,f2); n0=n1(1)+n2(1); n3=length(n1)+length(n2)-1; n = n0:n0+n3-1 n1=[-1 0 1]; f1=[1 2 1]; n2=[-2 -1 0 1 2]; f2=[1 1 1 1 1 ]; [f,n]=dconv(f1,f2,n1,n2) subplot(221):stem(n1,f1) ; subplot(222):stem(n2,f2); subplot(223):stem(n,f);
实验一、用matlab分析常用时间信号
1、阶跃函数 function f=Heaviside(t) f=(t>0); t=-1:0.01:3; f=heaviside(t); plot(t,f); axis([-1,3,-0.2,1.2]) 2、绘出复指数函数信号 f t e j t , ( j 1 j10) 的实部、虚部、模及相 角随时间变化的曲线。 t=0:0.01:4; f=exp(-1*t+j*10*t); figure(1); subplot(221):plot(t,real(f)); subplot(222):plot(t,imag(f)); subplot(223):plot(t,abs(f)); subplot(224):plot(t,angle(f)); 3、编制函数 stepsequence(n1,n2,n0)，实现单位阶跃序列。其中 n0 为 un 在时间轴 上的位移量。n1, n2 为时间序列的起始时间序号， 且 n1 n0 n2 。 利用该函数) n=n1:n2; m=n0; f=[(n-m)==0]; stem(n,f,'filed')
数图像吻合，说明可以从f4 t 中恢复f1 t 。
实验二： 1、f(n)的时域宽度f2 是 f1(n)和 f2(n)的时域宽度之和。
t=-10:0.01:30; f1=cos(pi*t/8); f2=cos(2*t); f3=f1+f2; f4=(1+0.4*f1).*f2; figure(1); subplot(211):plot(t,f3); subplot(212):plot(t,f4);
实验二、离散时间序列卷积和机 matlab 实现