这是我们提出的算法“ Multisynchrosqueezing变换”（MSST）的MATLAB实现，该算法具有较高的时频分辨率并允许模式分解。 而且，它是完全可逆的。 MSST不需要有关该信号的任何先验信息。 该代码仅需要输入参数，例如信号，窗口长度和迭代次数。 它是一种新颖而有趣的时频分析工具。 相应的论文“ Multisynchrosqueezing变换”已经发表在IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL ELECTRONICS上。 可以在此软件包中找到本文中出现的所有功能和数据。 只需直接运行从“ Example_1”到“ Example_5”的代码，它们对应于数值分析和实验验证。 例如，我们可以将文件“ Example_1.m”直接拖到MATLAB软件的命令窗口中，或在命令窗口中输入代码“ run（'absolute path \ MSST_Y \ Exa

matlab时频分析工具箱+安装方法+函数说明+最新版tftb。

这个函数等价于cwt函数，有一个maordiference，这个函数返回每个轴的实际值，如果你想使用一个频率相关的实际时间，解决CWT函数自动缩放的问题很有用. 我在 Mathworks 上找到的所有教程都使用“helperCWTTimeFreqPlot”函数绘制了标度图，但对于较新版本的 Matlab，此函数被替换为没有输出参数的 CWT，没有输出参数的 CWT 根据采样频率自动调整频率和时间，这有时代表一个问题。 此外，如果 plotnum 等于 1，则该函数会绘制 magnitud 标度图。 输出和输入参数在函数内部指定。

一个超好用的Matlab时频分析工具箱，一定不会让大家失望的

提供一个可用的matlab时频分析工具箱，通过pathtool命令将 该路径添加到MATLAB环境变量中即可使用。

在定义瞬时频率具有物理意义的内禀尺度分量(Intrinsic scale component,ISC)的基础上,提出了一种新的自适应时频分析方法―――局部特征尺度分解(Local charac- teristic-scale decomposition,LCD),该方法可以自适应地将一个复杂信号分解为若干个ISC 分量之和.分别采用LCD方法和经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)方法对仿真信号进行了分析,分析结果表明:2种方法都可以有效地对信号进行分解,但LCD

Mexican Hat函数是Gauss函数的二阶导数，Mexican Hat小波变换的优点是在时域和频率都有很好的局部化，是对称的，可用于连续小波变换。并且比较接近人眼的空间响应特征，可用于计算机视觉中图像边缘检测。但它不存在尺度函数，所以Mexican Hat小波函数不具有正交性，不是紧支撑的。在频率分辨率的性能上，优于Haar小波变换。

matlab编写的线性调频信号进行时频分析

包含众多时频分析的m文件，很实用，内容覆盖局部傅里叶变换，wv变换，小波变换。

短时傅里叶变换时频分析工具包，可直接放在matlab安装目录tools目录下调用