将值从Wigner-Ville分布缩放到Matlab中的实际范围

Question

我通过使用时频工具箱中的函数tfrwv.m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]');

我懂了

频率应在[0,180] Hz之内，并且时间应在[0,2.5s]之内。

如何将时间和频率调整为实际值？

手册说

%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);
% 

我跑

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

我得到

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时间和频率窗口。 我试图通过编辑参数值来操纵两个轴。

Matlab的默认频谱图功能完成了相同数据的相应频谱图，但带有右标签轴， 在这里进行讨论：

Answer 1

如果您使用以下命令，我认为tfrwv相当于spectrogram 。

时间间隔为t = 1/360 。 选择fs = 360.5 。

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

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

结果

Answer 2

Wigner-Ville分布中没有重叠的概念。 这仅适用于STFT和频谱图，即STFT的平方模。

“ tfrwv”（以及TFTB中的所有TFR计算）的结果均以归一化的频率单位表示。 如果不提供采样频率\\速率，就无法获得频率和秒的单位。

输入参数过多。

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

有3个输出参数，最多4个输入参数，因此，给它5个参数将引发错误。 同样，第四个输入参数是用于打开跟踪的布尔值，它在计算时仅将一些进度信息打印到Matlab命令窗口中。

只是为了进行现实检查，请使用没有输出参数的tfrwv调用（即>> tfrwv(blah, blah); ），这将导致它调用tfrqview ，这是一个菜单驱动的绘图工具。 菜单中的选项之一是更改采样频率（在Matlab命令提示符下以赫兹为单位输入采样频率），它将更新该图，使其在y轴上具有实际频率，在x轴上具有时间。 否则，默认值为归一化频率，而y轴实际上是时间（以样本为单位）。

要手动执行此操作，您将需要使用3D“图”，您可以在其中使用采样率将T和F向量转换为真实时间和真实频率，而不是采样和归一化频率（归一化频率为[0 0.5]）。 然后使用TFR将颜色应用于z轴，即>>imagesc(T.*1/Fs, F.*Fs, TFR);

TFTB是一个很棒的工具箱，具有我从开放源代码的第三方Matlab工具箱中所见过的最佳文档。 在其中挖掘“ refguide.pdf”和“ tutorial.pdf”。