一维时序数据转二维时频图
时间: 2025-03-01 14:06:25 浏览: 85
### 方法概述
将一维时序数据转换为二维时频图是一种常见的信号处理技术,能够提供关于信号频率成分随时间变化的信息。两种主要的方法分别是使用 Python 的 `pyts` 库以及 MATLAB 中基于垂直二阶同步压缩变换 (Vertical Second-Order Synchrosqueezing Transform, VSST)[^2]。
#### 使用 Python 和 PyTS 进行时频转换
对于 Python 用户来说,可以利用专门设计用于时间序列分析的库——`pyts` 来实现此目的。该过程涉及创建图像表示形式的时间序列对象,并应用特定类型的转换来生成所需的输出:
```python
from pyts.image import GASF, GADF, MTF
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 假设 ts_data 是您的标准化后的一维时间序列数组
ts_data = np.random.rand(100)
gasf = GASF(image_size=24)
X_gasf = gasf.fit_transform(ts_data.reshape(1, -1))
plt.imshow(X_gasf[0], cmap='rainbow', origin='lower')
plt.title('Gramian Angular Summation Field')
plt.show()
```
这段代码展示了如何使用 Gramian Angular Summation Fields(GASF) 方法将时间序列转化为视觉化的矩阵[^1]。
#### 利用MATLAB中的VSST进行时频转换
另一方面,在 MATLAB 环境下,则可以通过实施更复杂的算法如 VSST 实现相同的目标。这种方法特别适合于那些具有瞬态特性的非平稳信号。其核心在于计算并绘制 T(w,b),即频率 w 对应不同延迟 b 下的能量分布情况:
```matlab
% 加载或定义您的一维时间序列变量 'signal'
load('your_signal.mat'); % 替换为实际文件名
fs = 1e3; % 设置采样率 fs
[T,F] = vss(signal.', [], fs); % 计算 VSST 变换结果
imagesc(T,F,abs(squeeze(S))); % 显示绝对值作为颜色强度
axis xy;
xlabel('Time');
ylabel('Frequency');
title('Time-Frequency Representation via Vertical Synchronous Squared Transform');
colorbar;
```
上述脚本说明了怎样调用内置函数完成从原始数据到直观可视化的转变过程。
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