将信号滤波后，如何对这些信号进行时频分析？要求代码能够在MWORKS中运行，且去掉对信号进行小波变换的步骤，直接对signal_truncated信号进行后续分析

为了在MWORKS中实现对滤波后的`signal_truncated`信号进行时频分析，并且跳过小波变换的步骤，可以直接使用短时傅里叶变换（STFT）来完成这一任务。以下是修改后的代码： ```matlab %% 步骤一：加载和截断信号 % 加载数据文件 data = load("D:/桌面/文件夹/信号课程设计/课题五 汽车噪声信号 样例/课题五 汽车噪声信号 样例/data.mat"); % 提取采样频率和信号数据 Fs = data.Fs; % 采样频率 signal = data.signal; % 信号数据 % 计算时间向量 t = (0:length(signal)-1) / Fs; % 截断处理，截断时长为1秒 signal_truncated = signal(1:Fs); t_truncated = (0:length(signal_truncated)-1)/Fs; %% 步骤二：设计相应滤波器对信号进行滤波 % 定义滤波器参数 [b_low, a_low] = butter(4, 200/(Fs/2), 'low'); % 低通滤波器 [b_notch, a_notch] = iirnotch(150/(Fs/2), 0.05); % 带阻滤波器 [b_band, a_band] = butter(4, [200/(Fs/2), 1000/(Fs/2)], 'bandpass'); % 带通滤波器 [b_high, a_high] = butter(4, 1000/(Fs/2), 'high'); % 高通滤波器 [b_highpass, a_highpass] = butter(4, 1000/(Fs/2), 'high'); % 高通滤波器 [b_notch_high, a_notch_high] = iirnotch(1500/(Fs/2), 0.05); % 带阻滤波器 % 进行滤波处理 y_low_filtered = filtfilt(b_low, a_low, signal_truncated); % 低频段低通滤波 y_bandstop_low_filtered = filtfilt(b_notch, a_notch, signal_truncated); % 低频段带阻滤波 y_bandpass_filtered = filtfilt(b_band, a_band, signal_truncated); % 中频段带通滤波 y_high_filtered = filtfilt(b_high, a_high, signal_truncated); % 中频段高通滤波 y_high_high_filtered = filtfilt(b_highpass, a_highpass, signal_truncated); % 高频段高通滤波 y_bandstop_high_filtered = filtfilt(b_notch_high, a_notch_high, signal_truncated); % 高频段带阻滤波 %% 步骤三：对滤波后的信号进行时频分析 % 设置短时傅里叶变换参数 window = hamming(256); noverlap = 128; % 重叠量 nfft = 512; % FFT长度 % 对每个滤波后的信号进行短时傅里叶变换 [S1, f, t] = spectrogram(y_low_filtered, window, noverlap, nfft, Fs); [S2, f, t] = spectrogram(y_bandstop_low_filtered, window, noverlap, nfft, Fs); [S3, f, t] = spectrogram(y_bandpass_filtered, window, noverlap, nfft, Fs); [S4, f, t] = spectrogram(y_high_filtered, window, noverlap, nfft, Fs); [S5, f, t] = spectrogram(y_high_high_filtered, window, noverlap, nfft, Fs); [S6, f, t] = spectrogram(y_bandstop_high_filtered, window, noverlap, nfft, Fs); % 绘制短时傅里叶变换图 %%% 低频段低通滤波后 %%% figure; hold on; imagesc(t, f, 20*log10(abs(S1))); axis xy; title('短时傅里叶变换 低频段低通滤波后'); xlabel('时间 (s)'); ylabel('频率 (Hz)'); colorbar; hold off; %%% 低频段带阻滤波后 %%% figure; hold on; imagesc(t, f, 20*log10(abs(S2))); axis xy; title('短时傅里叶变换 低频段带阻滤波后'); xlabel('时间 (s)'); ylabel('频率 (Hz)'); colorbar; hold off; %%% 中频段带通滤波后 %%% figure; hold on; imagesc(t, f, 20*log10(abs(S3))); axis xy; title('短时傅里叶变换 中频段带通滤波后'); xlabel('时间 (s)'); ylabel('频率 (Hz)'); colorbar; hold off; %%% 中频段高通滤波后 %%% figure; hold on; imagesc(t, f, 20*log10(abs(S4))); axis xy; title('短时傅里叶变换 中频段高通滤波后'); xlabel('时间 (s)'); ylabel('频率 (Hz)'); colorbar; hold off; %%% 高频段高通滤波后 %%% figure; hold on; imagesc(t, f, 20*log10(abs(S5))); axis xy; title('短时傅里叶变换 高频段高通滤波后'); xlabel('时间 (s)'); ylabel('频率 (Hz)'); colorbar; hold off; %%% 高频段带阻滤波后 %%% figure; hold on; imagesc(t, f, 20*log10(abs(S6))); axis xy; title('短时傅里叶变换 高频段带阻滤波后'); xlabel('时间 (s)'); ylabel('频率 (Hz)'); colorbar; hold off; % 三维展示 %%% 低频段低通滤波后 %%% figure; hold on; surf(t, f, abs(S1)); title('短时傅里叶变换时频图 低频段低通滤波后'); xlabel('时间 (s)'); ylabel('频率 (Hz)'); zlabel('幅度'); view(-37.5, 30); % 默认视图 colorbar; hold off; %%% 低频段带阻滤波后 %%% figure; hold on; surf(t, f, abs(S2)); title('短时傅里叶变换时频图 低频段带阻滤波后'); xlabel('时间 (s)'); ylabel('频率 (Hz)'); zlabel('幅度'); view(-37.5, 30); % 默认视图 colorbar; hold off; %%% 中频段带通滤波后 %%% figure; hold on; surf(t, f, abs(S3)); title('短时傅里叶变换时频图 中频段带通滤波后'); xlabel('时间 (s)'); ylabel('频率 (Hz)'); zlabel('幅度'); view(-37.5, 30); % 默认视图 colorbar; hold off; %%% 中频段高通滤波后 %%% figure; hold on; surf(t, f, abs(S4)); title('短时傅里叶变换时频图 中频段高通滤波后'); xlabel('时间 (s)'); ylabel('频率 (Hz)'); zlabel('幅度'); view(-37.5, 30); % 默认视图 colorbar; hold off; %%% 高频段高通滤波后 %%% figure; hold on; surf(t, f, abs(S5)); title('短时傅里叶变换时频图 高频段高通滤波后'); xlabel('时间 (s)'); ylabel('频率 (Hz)'); zlabel('幅度'); view(-37.5, 30); % 默认视图 colorbar; hold off; %%% 高频段带阻滤波后 %%% figure; hold on; surf(t, f, abs(S6)); title('短时傅里叶变换时频图 高频段带阻滤波后'); xlabel('时间 (s)'); ylabel('频率 (Hz)'); zlabel('幅度'); view(-37.5, 30); % 默认视图 colorbar; hold off; ``` ### 说明： 1. **信号加载和截断**：从数据文件中加载信号并截取1秒的数据。 2. **滤波器设计**：定义了低通、带阻、带通和高通滤波器。 3. **滤波处理**：对截取的信号应用不同的滤波器。 4. **时频分析**：使用短时傅里叶变换（STFT）对每个滤波后的信号进行时频分析，并绘制二维和三维时频图。 这样，你可以直接在MWORKS中运行这段代码，对滤波后的信号进行详细的时频分析。