基于Notch滤波器包络 瞬时频率 瞬时频率方差 自适应门限

结合旋转机械启停阶段振动信号的特点, 提出了一种基于Viterbi 算法和短时傅里叶变换( STFT-VA) 的瞬时频率估计算法, STFT-VA算法在高噪声、临近阶比和交叉阶比情况下有较高的精度。实现了基于STFT-VA算法的自适应Vold-Kalman阶比跟踪( AVKF-OT) , 和传统的以硬件实现的Vold-Kalman 阶比跟踪( VKF-OT) 相比, 此方法具有无需转速计等硬件、用纯软件的方法实现。实验结果表明, 该方法能够在时域中准确地提取幅值和复杂频率变化的阶比, 适合于复杂旋转机械振

信号识别，主要用于信号包络图，瞬时频率，瞬时相位等

计算瞬时频率，无需更新matlab到最新版本，亲测可用

本仿真是基于自适应陷波器的瞬时频率方差检测器的matlab仿真代码，可以实现对CW脉冲信号的脉宽检测以及瞬时频率方差检测，仿真效果较好。

在严格定义单成分信号瞬时频率的前提下，综合性地定义了复杂信号的瞬时频率，并给出了计算方法．

为了能够进一步准确地估计出雷达信号的瞬时频率，在原有的Morlet小波基函数的基础上，提出了一种改进的Morlet小波基函数，并将其用于小波脊线的提取。用改进后的Morlet小波基函数来提取雷达信号的小波脊线特征，从而估计出雷达信号的瞬时频率。仿真结果表明，用改进后的Morlet小波基函数提取出来的雷达特征比利用原有的Morlet小波基函数提取出来的雷达特征性能更优，具有更好的时频综合特性及良好的抑制噪声能力，其方法是可行的。

用matlab生成谐波代码从时频分布中提取时频轨道 使用Matlab代码从时频分布（TFD）中提取时频轨迹，这些轨迹代表了瞬时频率（IF）定律。 根据Rankine等人的工作提出了两种方法。 （2007）和McAulay-Quatieri（1986）； 中的详细信息。 要求： Matlab（R2013或更高版本，）。 也可以在（版本4或更高版本）中使用，但与Matlab相比要慢。 用 比较这两种方法的示例（中的代码，但需要参考）： % --------------------------------------------------------------------- % load test signal % --------------------------------------------------------------------- b=load( ' testsignal_10dB.mat ' ); N=length(b.x); Ntime= 512 ; x=b.x; Fs=b.Fs; % ---------------------

基于两步法的瞬时频率 (IF) 估计引入： “用于估计具有大波动的瞬时转速的两步程序，Urbanek、T. Barszcz、J. Antoni，机械系统和信号处理 38 (1)，第 96-102 页” 版权所有：Jacek Urbanek，博士，2013 输入： x - 时间信号fs - 采样频率 [Hz] win - 时间窗口长度 [s] df - 过滤的频率窗口宽度 [Hz] 重叠 - 时间窗口重叠 [%] (0 - 100%) start - 估计的起点 [Hz] tol - 时频 IF 估计的容差 [Hz] 例子： 对于示例信号： IF=two_step_IF(x,25000,0.2,20,95,600,15); 小费： 为了改善结果，请尝试操作“df”和“tol”参数。 您还可以更改频谱图选项。 要手动选择起始频率，请使用附带的 spectrogram_JU 代码。

用matlab生成谐波代码估算脑电图定期放电瞬时频率（IF）的方法 M文件的这种收集（计算机代码）实现了一种估计EEG上定期放电的IF的方法。 需要Matlab或Octave（编程环境）和[fast_TFDs]（（）软件包。 内容 快速开始 第一步也是必不可少的步骤是添加路径，以便Matlab可以找到所有代码。 使用load_paths_all函数： >> load_paths_all; 档案 所有Matlab文件（.m文件）的标题中都有描述和示例。 要读取此标头，请在Matlab中键入help 。 目录结构如下： . ├── data # some signal examples in .mat files ├── methods # IF estimation methods ├── synth_PLED_signal # generate the synthetic (PLED-like) signals │   └── generate_data └── utils # miscellaneous collection of utilities 例子1