matlab资源用于时频分析的Python模块仅供学习参考用代码.zip资源-CSDN下载

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需积分: 5 118 浏览量 2023-05-22 13:33:19 上传评论收藏 537KB ZIP 举报

在本资源中，我们关注的是将MATLAB的时频分析技术与Python编程相结合的应用。时频分析是一种处理信号的方法，它允许我们同时考虑信号在时间域和频率域的信息，这对于理解非平稳信号（即其特性随时间变化的信号）特别有用。这个zip文件包含了一些Python模块，这些模块可能实现了MATLAB中类似的时频分析功能，供学习和参考。 MATLAB在信号处理领域拥有强大的工具箱，如Signal Processing Toolbox和Wavelet Toolbox，它们提供了多种时频分析方法，如短时傅立叶变换（STFT）、小波变换、Wigner分布等。这些方法可以帮助我们对瞬态信号、周期性变化信号或噪声中的特征进行精确分析。 Python作为开源且灵活的编程语言，近年来在科学计算领域也得到了广泛应用。Python有一些库，如SciPy、numpy、matplotlib和PyWavelets，它们为时频分析提供了强大的支持。例如，SciPy库中的`scipy.signal.stft`函数可以实现短时傅立叶变换，PyWavelets库则提供了多种小波变换的实现。短时傅立叶变换是时频分析的基础，通过在信号的不同时间窗口上应用傅立叶变换来获取局部频率信息。小波变换则是另一种重要的时频分析工具，它使用可变宽度和位置的“小波基”来对信号进行分解，能更好地捕捉信号的时间局部性和频率局部性。在Python中，利用这些库可以编写自定义的时频分析模块，实现MATLAB类似的功能，但具有更高的灵活性和更低的成本。Python的代码通常更易于理解和维护，而且可以方便地与其他Python库集成，例如Pandas用于数据处理，或者sklearn用于机器学习任务。在学习这个资源时，你可能会接触到以下几个关键概念： 1. **短时傅立叶变换（STFT）**：通过滑动窗函数对信号进行分段，然后对每一段进行傅立叶变换，得到时间-频率分布。 2. **小波变换**：包括离散小波变换（DWT）和多分辨率分析，能够提供更加精细的时间-频率分辨率。 3. **Wigner分布**：一种高级的时频表示方法，能够同时显示信号的时间和频率信息，但可能存在交叉项干扰问题。 4. **PyWavelets库**：Python中的小波分析工具，包含了多种小波基的实现，如Daubechies小波、Morlet小波等。 5. **matplotlib和seaborn**：用于可视化时频谱图，帮助我们直观理解信号的时频特性。 6. **数据预处理**：在进行时频分析之前，可能需要对信号进行滤波、去噪等预处理步骤。 7. **性能比较**：学习如何在MATLAB和Python之间进行性能比较，了解各自的优势和适用场景。这个资源旨在帮助用户将MATLAB的时频分析经验迁移到Python环境中，通过Python的模块化和可扩展性，实现更高效、更便捷的信号处理工作。学习这个资源将有助于提升你的时频分析技能，并且加深对Python科学计算生态的理解。

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matlab资源用于时频分析的 Python 模块仅供学习参考用代码.zip （166个子文件）

make.bat 7KB

setup.cfg 59B

.coveragerc 29B

navigation.html 794B

localtoc.html 265B

Makefile 7KB

gabor.mat 341KB

README.md 1KB

affine.py 23KB

reassigned.py 21KB

cohen.py 12KB

conf.py 9KB

base.py 9KB

frequency_modulated.py 8KB

misc.py 8KB

linear.py 7KB

analytic_signals.py 6KB

postprocessing.py 6KB

test_cohen.py 5KB

noise.py 5KB

ambiguity.py 4KB

amplitude_modulated.py 4KB

freq_domain.py 4KB

test_frequency_modulations.py 4KB

utils.py 3KB

test_misc.py 3KB

utils.py 3KB

test_amplitude_modulations.py 3KB

test_base.py 3KB

test_analytic_signals.py 2KB

noplot_4_3_5_page_margenau_hill.py 2KB

test_utils.py 2KB

utils.py 2KB

test_ambiguity.py 2KB

noplot_4_3_5_morlet_scalogram_spectrogram.py 2KB

test_linear.py 2KB

noplot_4_3_5_wv_smoothed_reassigned.py 2KB

plot_2_7_multicomp_nonstat_stft.py 2KB

plot_3_4_2_morlet_scalogram_complex_sinusoids.py 2KB

plot_2_4_grp_delay_inst_freq_comprison.py 2KB

plot_4_2_2_morlet_scalogram_atoms.py 2KB

plotifl.py 2KB

test_postprocessing.py 2KB

plot_4_3_2_reassigned_spectrogram.py 2KB

noplot_4_1_2_sin_gauss_spwv.py 2KB

test_freq_domain.py 1KB

plot_1_3_3_transient.py 1KB

plot_2_2_2_heisenberg_gabor_inequality.py 1KB

noplot_5_5_scalogram_singularity_strength.py 1KB

plot_2_2_1_time_freq_localization.py 1KB

plot_2_7_multicomp_nonstat_instfreq_grpdlay.py 1KB

plot_4_3_6_friedman_instfreq_density.py 1KB

__init__.py 1KB

test_noise.py 1KB

noplot_5_5_scalogram_singularity.py 1KB

plot_4_1_3_chirps_ambifunb.py 1KB

plot_3_4_2_morlet_scalogram_dirac_impulse.py 1KB

plot_4_1_1_wv_analytic_signal.py 1KB

plot_4_1_4_margenau_hill.py 1KB

plot_5_4_2_hough_simultaneous_chirp.py 1KB

setup.py 1KB

plot_4_1_3_chirps_wvd.py 1KB

plot_3_1_4_atoms_hamming_stft.py 1KB

plot_4_1_2_sin_gauss_pwv.py 1KB

plot_3_4_1_chirps_spectrogram_short_gaussian.py 1KB

plot_3_4_1_chirps_spectrogram_long_gaussian.py 1KB

plot_1_3_3_transient_spectrogram.py 1KB

plot_2_6_monocomp_nonstat_constfreq_expamp.py 1KB

plot_4_1_1_pwv_atoms.py 1KB

plot_4_1_1_wv_real_signal.py 1KB

plot_5_4_2_hough_noisy_chirp.py 1024B

plot_4_1_2_sin_gauss_wv.py 964B

plot_3_1_4_atoms_short_hamming_stft.py 963B

noplot_5_3_renyi_information.py 961B

uncertainty_stft.py 955B

plot_3_4_1_distant_components_long_gaussian.py 955B

plot_4_2_3_wideband_ambiguity.py 951B

plot_3_3_2_biorthonormal_window_oversampled.py 940B

plot_1_3_1_noisy_chirp_spectrum.py 927B

plot_3_1_2_spectrum.py 918B

plot_4_1_1_wv_atoms.py 900B

plot_1_3_1_chirp_spectrum.py 882B

plot_3_1_4_frequency_resolution.py 882B

plot_4_2_2_bertrand_hyperbolic_gd.py 856B

plot_1_3_1_noisy_chirp.py 839B

plot_4_1_1_doppler_wigner_ville.py 835B

plot_3_3_2_biorthonormal_window_gabor.py 833B

plot_2_6_monocomp_nonstat_colored_gaussian_noise.py 826B

__init__.py 823B

plot_4_2_2_dflandrin_hyperbolic_gd.py 804B

plot_2_3_instantaneous_frequency.py 801B

plot_1_3_1_chirp.py 800B

plot_1_3_1_noisy_chirp_wv.py 796B

plot_5_4_2_wv_noisy_chirp.py 787B

plot_3_1_2_stft.py 781B

plot_2_4_group_delay.py 777B

plot_1_3_1_chirp_wv.py 765B

plot_5_4_2_wv_simultaneous_chirp.py 760B

plot_4_2_2_unterberger_hyperbolic_gd.py 758B

test_utils.py 756B

共 166 条

[![Documentation Status](https://readthedocs.org/projects/tftb/badge/?version=latest)](https://tftb.readthedocs.io/en/latest/?badge=latest) [![Build Status](https://travis-ci.org/scikit-signal/tftb.svg)](https://travis-ci.org/scikit-signal/tftb) # tftb tftb (Time-frequency toolbox) is a Python module for time-frequency analysis and visualization build with SciPy and matplotlib. The tftb project began as a Python implementation of the TFTB toolbox developed by François Auger, Olivier Lemoine, Paulo Gonçalvès and Patrick Flandrin. While this project and the MATLAB implementation (henceforth referred to as TFTB) are similar in the core algorithms and the basic code organization, the very nature of the Python programming language has motivated a very different approach in architecture of PyTFTB (differences between the two packages have been discussed in detail [here](https://tftb.readthedocs.io/en/latest/introduction.html#comparison-of-tftb-and-pytftb)). ## Installation tftb requires: - Python (>= 3.5) - NumPy - SciPy - Matplotlib Install tftb with pip as follows: ```bash $ pip install tftb ```

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