基于MATLAB的5种时频分析方法程序集：STFT、Gabor展开、小波变换、Wigner-Ville(W
VD)、PWVD与SPWVD
# 基于Matlab的5种时频分析方法探索
在信号处理领域，时频分析是一种强大的工具，它能帮助我们同时观察信号在时间和频率上的变化
特性。今天就来给大家分享基于Matlab实现的5种时频分析方法，包括短时傅里叶变换（STFT）、Gabor展开、
小波变换、Wigner - Ville（WVD）、伪Wigner - Ville分布（PWVD）以及平滑伪Wigner - Ville分布（SPWVD）
，并且通过设置仿真信号来输出时频结果。
## 短时傅里叶变换（STFT）
短时傅里叶变换通过在时间轴上移动一个窗口函数，对窗口内的信号进行傅里叶变换，从而得到时
频分布。下面是Matlab代码实现：
```matlab
% 设置仿真信号
fs = 1000; % 采样频率
t = 0:1/fs:1 - 1/fs; % 时间向量
x = chirp(t, 100, 1, 200); % 生成线性调频信号
% STFT参数设置
window = hamming(128); % 汉明窗
noverlap = 120; % 重叠样本数
nfft = 256; % FFT点数
% 计算STFT
[S, F, T] = spectrogram(x, window, noverlap, nfft, fs);
% 绘制时频图
figure;
surf(T, F, 10*log10(abs(S)));
shading interp;
xlabel('Time (s)');
ylabel('Frequency (Hz)');
title('Short - Time Fourier Transform (STFT)');
```
在这段代码里，首先设定了采样频率`fs`并生成了时间向量`t`，然后用`chirp`函数创建了一个线
性调频信号`x`。之后设置了`STFT`所需的窗口函数`window`、重叠样本数`noverlap`和`FFT`点数`nfft`
。通过` spectrogram`函数计算出`STFT`结果`S`，以及对应的频率向量`F`和时间向量`T`。最后使用`su
rf`函数绘制出时频图，并对坐标轴和标题进行了标注。
