针对三种声音分析了时频域特征，总结各特征的表达能力。

葛哲学 陈仲生 主编的《MATLAB时频分析技术及其应用》源程序代码，有时频分析工具箱和小波分析工具箱的详细使用方法，并以信号、图像、医学、雷达、故障诊断等领域为例展示了如何应用Matlab的时频分析工具来解决工程中的实际问题，时频分析入门的好帮手。

Gammatone 滤波器是对耳朵执行的滤波的一种流行的线性近似。 该例程提供了一个简单的包装器，用于基于伽马色调分析生成时频表面，可用作传统频谱图的替代品。 它还基于对传统 FFT 的输出进行加权，提供对该表面的快速近似。 底层 Gammatone 过滤器（经许可）来自 Malcolm Slaney 的听觉工具箱， http://cobweb.ecn.purdue.edu/~malcolm/interval/1998-010/ 。

S transform S变换 ST

资源包含ASK,BPSK,QPSK,QAM8,QAM16,QAM32,2FSK,4FSK,OFDM,AM,SSB,DSB,FM 在内13种调制类型通信信号生成MATLAB函数

资源包含ASK,QPSK,QAM16,2FSK,OFDM,AM,SSB,DSB,FM 在内9种调制类型通信信号数据集生成的MATLAB源代码

该通信信号调制类型识别系统MATLAB源代码可仿真发射端通信信号生成，加噪信道，及接收端通信信号接收、处理及调制识别。使用者需在自己的深度学习调制识别代码提供接口，与该系统源代码通信，以便完成自己个性化任务的调制识别系统搭建。

为了有效消除声发射信号中的噪声，将广义S变换滤波方法应用于声发射信号去噪，分别采用广义S变换中的充零法、基于带通滤波器设计滤波算子法以及时频滤波法进行滤波比较，针对信号的不同时频特性设计了相应的时频滤波算子。结果表明，基于S变换的三种时频滤波法对声发射信号的去噪均有较好的效果，克服了传统滤波方法滤波因子不能随时间、频率变化而变化的缺陷。其中时频滤波法在高信噪比和低信噪比情况下都能更好地去除噪声，可以满足信号处理的要求。

matlab希尔伯特变换代码神经元时间频率 专门用于时频域功能的特征提取库。 包括小波变换，频谱图，时频分布和其他算法。 程式码范例 使用短时傅立叶变换的频谱图 var window = MathNet.Numerics.Window.Gauss(51, 0.5); var spectrogram = Spectrogram.Estimate(new Signal(samples, fs: 1000d), window); Console.WriteLine("Amplitude: {0}", spectrogram.EnumerateValueOfFrequency(60d).Max()); 连续小波变换 var wavelet = Wavelets.Wavelets.Morlet; var scales = Enumerable.Range(0, 10); var cwt = ContinuousWaveletTransform.EstimateUsingConvolutions(new Signal(samples, fs: 1000d), wav

cwt原始码MATLAB 用Python进行同步压缩 同步压缩是一种功能强大的重新分配方法，可以集中时间-频率表示，并允许提取瞬时幅度和频率。 特征 连续小波变换（CWT），正向和反向及其同步压缩 正向和反向短时傅立叶变换（STFT）及其同步压缩 小波可视化和测试套件 广义摩尔斯小波 岭提取 Python 1中最快的小波变换，击败了MATLAB 1：随时打开问题显示否则 安装 pip install ssqueezepy 。 或者，对于最新版本（最可能稳定的版本）： pip install git+https://github.com/OverLordGoldDragon/ssqueezepy GPU和CPU加速 默认情况下启用多线程执行（通过os.environ['SSQ_PARALLEL'] = '0'禁用）。 需要并安装了GPU（可通过os.environ['SSQ_GPU'] = '1'启用）。 pyfftw支持最大的CPU FFT速度（可选）。 看 。 基准测试 。 转换使用padding， float32精度（支持float64 ）和输出形状(300, len(x)) ，平