见的几种时频分析方法 时频分析的优点和缺陷的讨论

MATLAB振动信号处理，包含振动信号预处理方法，振动信号时域频域处理，数字信号生成，试验模态参数识别等，内涵MATLAB程序。

LTE下行PDCCH（物理下行控制信道）在时频网格上的索引号，采用了FDD帧结构

基于Fourier基的压缩感知(Compressed Sensing,CS)算法已被成功应用于平稳运动目标的逆合成孔径雷达(Inversed Synthetic Aperture Radar,ISAR)成像。但由于建模时对ISAR回波方位相位高次项的忽略,Fourier基矩阵对机动目标回波数据方位信息的稀疏表示失效,导致对机动目标的成像在方位向模糊。鉴于时频分析技术良好的时频局部化特性,将其引入到雷达回波方位向分析中,以改进用于表示雷达回波数据的稀疏基,实现对选定时间切片内回波数据多普勒频率的稀疏表示。改进后的基矩阵在通过CS技术解析回波在时间切片内方位信息的同时,又保证了利用有限数据成像的分辨率。与基于Fourier基CS成像等现有方法相比较,新方法在方位向的成像质量上有较大改进。仿真实验验证了算法的有效性。

适用于需要时频分析和小波分析信号的实验（内涵代码）

基于时频相关的语音增强语音估计

pyEisen pyEisen：时频分析工具。

本文研究了短时分数阶傅里叶变换(STFRFT)时频分析方法的分辨率精度和算法性能.首先,文中给出了一种STFRFT时频分辨率的数学计算表达式,其有利于时频分辨率的量化比较,仿真结果表明该理论量化值与观察值基本吻合;其次,针对算法运算量大的问题,提出了一种STFRFT的快速计算方法,它较传统的穷举搜索方法运算量约降低1个数量级;最后,给出了算法估计误差的理论分析并运用该方法对多目标信号进行了分析,仿真表明该方法可有效抑制交叉项和解决多分量时频信号的分离问题.

针对低信噪比下电子侦察机接收到的多分量信号的盲检测问题,提出了一种基于特征值能量的盲信号检测算法。该算法首先计算归一化特征值,然后进行信号子空间维数估计,构建检验统计量表达式,进而研究了扰动分布,从而确定给定虚警概率下的检测门限,实现信号的盲检测。理论分析和仿真结果表明,该算法对多分量信号尤其是时频重叠的多分量信号适应性强,和现有的利用特征值分析的盲检测算法相比,性能可以提高2dB。

在合理布局井下无线网络基站的基础上,提出了一种基于多载波时频迭代的最大似然TOA(Time of Arrival)估计算法,通过将小数延时不断迭代来缩小估计误差,确定合适搜索步长,实现对信号的精确TOA估计。仿真结果表明:时频迭代的最大似然TOA估计算法具有更快的收敛速度;在信噪比较小时,采用时频迭代的最大似然TOA估计算法比经典TOA估计算法有效地提高了估计精度。