第二章时频分析与连续小波变换资料
MATLAB中的时频分析方法与小波变换
MATLAB中的时频分析方法与小波变换引言时频分析是一种将信号在时间和频率域上进行联合分析的方法。
在很多实际应用中，信号的频谱随时间的变化是非常重要的信息。
为了从信号中获得这种信息，人们已经开发了许多时频分析方法。
在MATLAB中，有许多工具和函数可以用于实现时频分析，其中小波变换是最常用和有效的方法之一。
本文将介绍MATLAB 中的时频分析方法和小波变换的原理以及如何在MATLAB中实现时频分析。
一、时频分析的概述时频分析是一种联合分析信号在时间和频率域上的方法。
传统的傅里叶变换只能提供信号的频谱信息，不能提供信号的时间信息。
而时频分析方法可以通过将信号分解为一系列窄带频率分量，在时间和频率上进行联合分析，从而获得信号的时频信息。
时频分析主要用途包括：信号处理、通信系统、音乐分析和地震学等领域。
在信号处理领域中，时频分析可以用来分析非平稳信号，在图像处理领域中，可以用于提取图像的纹理特征。
在音频处理领域中，时频分析可以用来分析不同乐器的音色特征。
在地震学领域中，时频分析可以用来分析地震信号的频谱和震级。
二、时频分析的方法时频分析方法有很多种。
常用的时频分析方法包括：短时傅里叶变换(STFT)、维纳-辛钦（Wigner-Ville）分布、光谱平均、希尔伯特-黄变换(HHT)等。
这些方法在不同的应用场景中有不同的适用性和性能。
在MATLAB中，有许多工具和函数可以用于实现时频分析。
其中，smallft函数可以用于计算信号的短时傅里叶变换。
spectrogram函数可以用于计算信号的谱图。
wvd函数可以用于计算信号的维纳-辛钦分布。
这些函数都可以通过设置一些参数来调整分析的精度和效果。
三、小波变换的原理小波变换是一种将信号分解为一系列小波基函数的方法。
小波基函数是带有局部特征的小波函数，通常在时域上具有紧凑支持和带通特性。
小波变换可以将信号分解为不同频率、不同时间的小波系数，从而实现时频分析。
小波变换具有许多优点，例如可以提供更好的时频局部化能力、提取信号中的瞬态特征和边缘信息等。
小波变换与时频分析方法的比较与选择
小波变换与时频分析方法的比较与选择引言：在信号处理领域，时频分析是一项重要的技术，它可以帮助我们了解信号在时间和频率上的变化规律。
而小波变换作为一种常用的时频分析方法，也备受关注。
本文将对小波变换和其他常见的时频分析方法进行比较，并探讨在不同应用场景下的选择。
一、小波变换的基本原理小波变换是一种将信号分解成不同尺度和频率的技术。
它通过将信号与一组母小波进行卷积运算，得到不同尺度和频率的分量。
小波变换具有时频局部化的特性，可以较好地捕捉信号的瞬态特征。
二、时频分析方法的分类除了小波变换，时频分析方法还包括傅里叶变换、短时傅里叶变换（STFT）和Wigner-Ville分布等。
这些方法在不同的应用场景下有着各自的优势和局限性。
1. 傅里叶变换傅里叶变换是一种将信号分解成频域成分的方法。
它可以精确地得到信号的频谱信息，但无法提供时间信息。
因此，在需要同时获得时间和频率信息的场景下，傅里叶变换并不适用。
2. 短时傅里叶变换（STFT）STFT是一种将信号分解成时频域成分的方法。
它通过将信号分段，并对每个段进行傅里叶变换，得到不同时间段的频谱信息。
STFT可以提供一定的时间和频率分辨率，但对于非平稳信号，其时间和频率分辨率无法同时达到最优。
3. Wigner-Ville分布Wigner-Ville分布是一种时频分析方法，它可以提供较好的时间和频率分辨率。
然而，Wigner-Ville分布的主要缺点是会产生交叉项，使得分析结果难以解释。
三、小波变换与其他时频分析方法的比较小波变换相对于其他时频分析方法具有以下优势：1. 时频局部性：小波变换可以根据信号的局部特征调整分辨率，对信号的瞬态特征有较好的捕捉能力。
2. 多分辨率分析：小波变换可以通过选择不同的小波基函数，实现对不同频率范围的分析，具有多尺度分析的能力。
3. 压缩性：小波变换可以将信号分解成不同尺度和频率的分量，有助于提取信号的重要特征并进行压缩。
然而，小波变换也存在一些限制：1. 选择适当的小波基函数是一个挑战。
连续小波变换
0
10 20
30 40
50 60 70
80 90 100
sin(5.89t),
f
t
sin(8.83t), sin(5.89t)
sin(8.83t),
0,
0t 1 1t 2 2t3 t 3
连续小波变换与离散小波变换在分析信号时的优缺点
2, 4, 8, 16 , 32 1，2，…, 32
和频率窗 * gˆ , * gˆ 内的局部化信息。
时间-频率窗 t* b g ,t* b g * gˆ , * gˆ 的特性：不变的宽度 2g 和固定的窗面积 4ggˆ
测不准原理：
g gˆ
1 2
应用上的局限性：不太适合分析非平稳信号。
小波时频分析
小波分析能够提供一个随频率改变的时间-频率窗口。
2
sin 4
4
1 2sin2 4
1
2 3
sin 2
4
3
8 sin 2
4
8 sin 4
4
t Battle-Lemarie线性样条小波及其频域函数的图形
时频分析
1. Fourier分析简介
Fourier变换没有反映出随时间变换的频率，也就是说，对于 频域中的某一频率，我们不知道这个频率是在什么时候产生的。 因此，Fourier分析缺乏信号的局部化分析能力 。
Morlet小波是Gabor 小波的特例。
g
t
1
t2 2
2
e 2 1/ 4
1, 5
Gabor 小波
t g t eit
Morlet小波
常用的基本小波
5. 高斯小波
t 1 tet2 /2
信号的时频分析与小波分析PPT
其调用格式为： [cA,cD] = dwt(x, 'wname') [cA,cD] = dwt(x, 'wname', 'mode', MODE) 返回变量cA：信号DWT对应的近似(Approximation)展开系数 cJ [k ] 返回变量cD：信号离散小波变换对应的细节(Detail)展开系数 d J [k] 调用参数x：表示信号序列，相当于 cJ1[k] 调用参数wname：表示小波名称，参见函数wfilters 调用参数MODE：表示信号DWT延拓模式。
[CXD, LXD] = wavedec(XD, N, ‘wname’) 调用参数TPTR：表示阈值规则，主要有'rigrsure', 'heursure', 'sqtwolog', 'minimaxi'规则 调用参数SORH：表示是soft阈值(‘s’)还是hard阈值(‘h’) 调用参数SCAL：表示是否需要设置多重阈值 调用参数N：表示信号离散小波变换的级数，为正整数。
8
实验六 信号的时频分析与小波分析
(6) 函数wden实现一维信号的去噪，小波名称以及阈值都可以设定。 调用格式为
[XD, CXD, LXD] = wden(x, TPTR, SORH, SCAL, N, 'wname') [XD, CXD, LXD] = wden(C, L, TPTR, SORH, SCAL, N, 'wname') 返回变量XD：表示由噪声信号x的DWT经过阈值去噪后得到的信号； 返回变量CXD与LXD：表示信号XD的小波变换，即
第二章-连续小波变换
2.2 连续小波变换的概念与性质2.2. l 连续小波变换的概念将任意)(2R L 空间中的函数)(t f 在小波基下进行展开，称这种展开为函数)(t f 的连续小波变换（CWT ），其表达式为 ()⎰⎪⎭⎫⎝⎛-==-R 2/1,d )()(),(,t a t t f a t t f a WT a f τψψττ （2.9）由CWT 定义可知，小波变换与傅里叶变换的相同之处：（1） 一种积分变换。
（2） 称()τ,a WT f 为小波变换系数。
小波变换与傅里叶变换的不同之处：（1） 小波基具有尺度和平移两个参数。
（2） 函数在小波基下展开，意味着将一个时间函数投影到二维的时间—尺度相平面上。
由于小波基本身所具有的特点，将函数投影到小波变换域后，有利于提取函数的某些本质特征。
从时频分析角度来看，小波变换具有如下特点：若令tj a e t g t a t a ωττψτψ)()(,21-==⎪⎭⎫ ⎝⎛--则CWT 可视作STFT 。
CWT ：任意函数在某一尺度a 、平移点τ上的小波变换系数，实质上表征的是在τ位置处，时间段t a ∆上包含在中心频率为a0ω、带宽为aω∆频窗内的频率分量大小。
随着尺度a 的变化，对应窗口中心频率a0ω、窗口宽度aω∆也发生变化（根据式（2.6），（2.7））。
STFT ：窗口固定不变（即不随ω的变化而变化）。
二者不同之处：CWT 是一种变分辨率的时频联合分析方法。
低频（大尺度），对应大时窗；高频（小尺度），对应小时窗。
举例说明。
信号)207(5.1)165(5.1)10002sin()5002sin()(-+-+⨯+⨯=t t t t t f δδππ，在不同时窗下的STFT 和CWT 的展开系数图，如图2.1所示。
与傅里叶基不同，尺度和位移均连续变化的连续小波基函数形成了一组非正交的过度完全基。
这意味着其任意函数的小波展开系数之间有一个相关关系。
若用),;,(ττψ''a a K 描述两个基函数)(,t a τψ和)(,t a τψ''的相关度的大小，则dt t t C a a K a Ra )()(),;,(,,1ττψψψψττ''-⎰⋅='' （2.11）ψK 表征了连续尺度、时移半平面),(τa (由于0>a 所以称半平面)的两个不同点之间的CWT 系数的相关关系，也称它为再生核或重建核（再生和重建的含义是指由尺度—平移相平面上的已知点，根据再生核公式可再生和重构出某一点），其结构取决于小波选取。
第3.2连续小波变换的性质2014修正2
* * 1 * 1 * ^ ^ , (t b) , a ^ a ^ a (t b) * a a a a a
a2
2 *^
4 ^
a 1
*
^
2 ^ ^
a 1/ 2
( )2 d 0 a ,
2 1 2
a ,
ˆ ( ) ，根据 设母小波为 (t ) ，其傅里叶变换为 上公式计算出母小波 (t ) 对应的波形参量 , t, 0 , 分别为 t0 ，经过伸缩平移后的 小波基函数 a, (t ) 对应的波形参量分别为 t0 , t , 0 , ，则存在以下的结论： （1）能量守恒 ：
x 2 2
2 a2
WT a , 的完全准确恢复需要 a 平面 那么， 上无数个类似于的点的共同贡献才能完成，即 把这种贡献的累积就归结为平面上的二维积分：
x 1 1
WTx a1 ,1 da2
0
WTx a2 , 2 K a1 ,1 , a2 , 2 a WTx a, K a1 , 1 , a,
§2.3 连续小波变换的性质
1.小波基的自适应时频窗及其度量 小波基的时窗、频窗的波形参量如下： （1）时窗中心：实质上信号在时域的一阶 矩，即
t0
t a , t dt
2
a , t
2
t
[
1 * ^ 2
1
2
t
2.连续小波变换的性质 假设信号矢量 x(t ) 和 y(t ) 为能量有限信号， 即 x(t ), y(t ) L (R) ，其连续小波变换（CWT）分别 k2 为任意常 表示为 WTx a, 和 WTy a, ，令 k1 ， 数。 （1）线性叠加性 若 z t k1x(t ) k2 y(t ) ，则 z t 的连续小波变换 为 WTz a, k1WTx a, k2WTy a, 。 （2）时不变性 令原信号 x(t ) 的延时信号表示为 z t x t t 则其连续小波变换为 WTz a, WTx a, t0
利用小波变换进行时频分析的方法与步骤
利用小波变换进行时频分析的方法与步骤时频分析是一种将信号在时间和频率上进行联合分析的方法，可以揭示信号的时变特性和频域特征。
而小波变换是一种非平稳信号分析的有效工具，具有良好的时频局部化特性。
本文将介绍利用小波变换进行时频分析的方法与步骤。
一、小波变换的原理和基本概念小波变换是一种将信号分解成不同频率的子信号，并通过缩放和平移小波函数来实现的。
小波函数具有局部化特性，可以在时间和频率上同时提供较好的分辨率。
小波变换的基本概念包括小波基函数、尺度和平移。
小波基函数是一组用于分析信号的基本函数，常用的小波基函数有Morlet小波、Haar小波等。
尺度表示小波函数的频率特性，尺度越大，频率越低；平移表示小波函数在时间上的位置。
二、小波变换的步骤1. 选择合适的小波基函数：根据信号的特点和需求，选择适合的小波基函数。
不同的小波基函数对信号的分析效果有所差异，因此选择合适的小波基函数对于时频分析的准确性至关重要。
2. 进行小波分解：将待分析的信号进行小波分解，得到不同尺度和平移下的小波系数。
小波分解可以通过快速小波变换（Fast Wavelet Transform）等算法来实现。
3. 选择合适的分解层数：分解层数的选择决定了时频分析的精度和分辨率。
较浅的分解层数可以提供较粗糙的时频分析结果，而较深的分解层数可以提供更详细的时频信息。
根据信号的特点和需求，选择合适的分解层数。
4. 重构信号：根据小波系数，进行小波重构，得到时频分析的结果。
小波重构可以通过逆小波变换来实现，逆小波变换是小波分解的逆过程。
5. 分析时频特性：利用重构的信号进行时频分析，可以得到信号在不同时间和频率上的能量分布。
常用的时频分析方法包括小波包分析、短时傅里叶变换等。
三、小波变换的应用领域小波变换在信号处理领域有广泛的应用。
其中，时频分析是小波变换的重要应用之一。
时频分析可以用于音频信号处理、图像处理、振动信号分析等领域。
1. 音频信号处理：小波变换可以用于音频信号的时频分析，可以提取音频信号的谱线轮廓、共振峰等特征，用于音频信号的压缩、降噪等处理。
连续小波变换核心知识
2.1.1 连续小波变换（1）连续小波基函数所谓小波(Wavelet)，即存在于一个较小区域的波。
小波函数的数学定义是：设)(t ψ为一平方可积函数，即)()(2R L t ∈ψ，若其傅立叶变换)(ˆw ψ满足： ∞<=⎰dw w w C R 2)(ψψ （2-1）时，则称)(t ψ为一个基本小波或小波母函数，并称式（2-1）是小波函数的可容许条件。
根据小波函数的定义，小波函数一般在时域具有紧支集或近似紧支集，即函数的非零值定义域具有有限的范围，这即所谓“小”的特点;另一方面，根据可容许性条件可知0)(0==w w ψ，即直流分量为零，因此小波又具有正负交替的波动性。
将小波母函数)(t ψ进行伸缩和平移，设其伸缩因子(亦称尺度因子)为a ，平移因子为b ，并记平移伸缩后的函数为)(,t b a ψ，则： 0;,,)(21,≠∈⎪⎭⎫ ⎝⎛-=-a R b a a t a t b a τψψ （2-2） 并称)(,t b a ψ为参数a 和b 小波基函数。
由于a 和b 均取连续变换的值，因此又称为连续小波基函数，它们是由同一母函数)(t ψ经伸缩和平移后得到的一组函数系列。
定义小波母函数)(t ψ的窗口宽度为t ∆，窗口中心为0t ，则可以求得连续小波基函数)(,t b a ψ的窗口中心及窗口宽度分别为：t a t b at t a b a ∆=∆+=τ,0,, （2-3） 设)(ˆw ψ是)(t ψ的傅立叶变换，频域窗口中心为0w ，窗口宽度为w ∆，)(t ψ的傅立叶变换为)(,w b a ψ，则有：)()(,aw e a w jwb b a φψ-= （2-4） 所以此时频域窗口中心及窗口宽度分别为：w aw w a w b a b a ∆∆1,1,0,== （2-5） 由此可见，连续小波的时、频窗口中心和宽度均是尺度因子a 的函数，均随着a 的变化而伸缩，并且还有w t w t b a b a ∆⋅∆=∆⋅∆,, （2-6）即连续小波基函数的窗口面积是不变的，这正是Heisenberg 测不准原理。
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傅里叶变换不容易提供信号局部奇异性信息：
不容易从傅里叶变换系数在高频的分布规律分析出原始信号在特定点 上的奇异性（局部的变化）…..然而,小波变换可以做到这一点。
傅里叶变换在高频处的衰减性依赖于信号的整体奇异性。
傅里叶变换的衰减性与信号的全局正则性之间的关系：
ˆ ( )满足： 定理：如果信号f (t )的傅里叶变换f
小波分析导论
第二章 时频分析与连续小波变换
时频联姻(Time Meets Frequency)
傅里叶分析回顾 联合时频分析的基本原理 短时傅里叶分析:STFT 连续小波变换:CWT 时频分析的应用
瞬时频率
基于短时傅里叶脊和小波脊的瞬时频率检测
本章小结
一、傅里叶分析回顾
F F ˆ e jt0 f (t ) f 0
t F ˆ s f ( ) s f s F ˆ f ( p ) (t ) ( j ) p f
傅里叶变换的重要缺陷:难于获得信号的“局部变化”规律
从频率分析角度看： 傅里叶变换不能提供频率随时间局部变化的规律。 从信号奇异性分析角度看:
p ˆ f ( ) (1 )d ，
则:f (t )是有界的，并且f (t )具有p阶导数。 K ˆ 推论:如果存在常数K 及 0使得： f ( ) ， p 1 1 则:f (t )具有p阶导数。
傅里叶变换的快速算法：FFT
1965年库利和图基提出FFT算法
k N
jk0 n a e k
k N
jk ( 2 / N ) n a e k
n N
x[n]e
jk0n
1 N
n N
jk ( 2 / N ) n x [ n ] e
四种傅里叶变换的关系:
连续时间傅立叶级数 CFS
x(t ) Ak
连续时间傅立叶变换 CTFT
离散时间傅立叶变换 DTFT
连续、非周期 连续、非周期
x(t ) X ( j) X ( jt ) 2 x()
x(n) X (e )
离散、非周期 连续、周期
j
信号时域和频域特性之间关系：
本课程中傅里叶变换的记号:
ˆ ( ) f
傅里叶变换(分析)的定义
•根据信号的不同，傅里叶变换有四种定义： •CTFT: •CFS: 连续时间傅里叶变换 连续时间傅里叶级数
•DTFT： 离散时间傅里叶变换 •DFS： 离散时间傅里叶级数
CTFT:连续时间傅里叶变换
适用信号:连续时间信号 变换公式:
X ( j ) x(t )e jt dt
1 x(t ) 2
X ( j )e
jt
d
CFS: 连续时间傅里叶级数
适用信号:连续时间周期信号 变换公式:
x(t )
k
a ekΒιβλιοθήκη jk0tk
a e
k
jk ( 2 / T ) t
1 1 jk0t jk ( 2 / T ) t ak x(t )e dt x(t )e dt TT TT
概述 定义 性质 实现
傅里叶分析概述
傅里叶分析可以分析信号中的“频率成分”。 它是一个全局的分析。 它有很多好的性质：如其所选择的基本分析单元是LTI 系统的特征函数，可将其方便地用于分析线性时不变 系统-利用傅里叶分析可以将时域卷积运算转化成频域 相乘运算。 傅里叶分析数字实现时常常采用FFT进行快速实现。
FFT不是一种新的傅里叶变换,它仅仅是计算DFS 的一种快速算法.
FFT的出现极大地促进了傅里叶变换在工程 中的应用.
二、联合时频分析 联合时频分析引入的动机： 具有时变频率结构的信号在自然界中随处可见： 语音/音频信号 颜色变化的光线 雷达信号 地震信号 ……
1946年,Dennis Gabor(1971年 Nobel奖获得者) : “迄今为止，通信理论的基础一 直是信号分析的两种方法组成的： 一种将信号号描述成时间的函数， 另一种将信号描述成频率的函数 （Fourier分析）。这两种方法 都是理想化的……。然而，我们 每一天的经历－特别是我们的听 觉－却一直是用时间和频率来描 述的。”
连续、周期 离散、非周期
1 2 Ak X ( j k ) T T
DTFT j
离散时间傅立叶级数 DFS 1 x(n) Ak An x(k )
N
离散、周期 离散、周期
2 j k 1 Ak X (e N ) N
x(n) X (e )
CFS X (e jt ) x(k )
f (t )e
it
dt
1 f (t ) 2
it ˆ f ( )e d
连续时间傅里叶变换性质 F ˆ f (t ) f
F ˆ f ˆ f1 * f 2 (t ) f 1 2
1 ˆ ˆ f1 (t ) f 2 (t ) f1 * f 2 ( ) 2 jt0 F f (t t0 ) f e
DTFT：离散时间傅里叶变换
适用信号:离散时间信号 变换公式:
1 x ( n) 2
2
X (e
j
)e
jn
d
X (e )
j
n
x ( n )e
jn
DFS：离散时间傅里叶级数
适用信号:离散时间周期信号 变换公式:
x[n] 1 ak N
为了分析信号中时变的频率结构，需要引入 一些时频分析的新工具：短时傅里叶变换和 小波变换就是其中的代表。 短时傅里叶变换和小波变换的差别在于采用 了不同的时频原子
不同时频原子具有不同的时频特性。
时频原子
时频原子的基本概念 线性时频变换的定义 时频原子的时频局部化描述 Heisenberg测不准原理 时频原子的时频结构-Heisenberg-box 时频能量密度