用MATLAB对给定信号做短时傅里叶分析

绘制的频谱图如下图五.1： （对应程序为 shiyan5.m）
图 五.1
功率谱估计（Power Spectrum Density, PSD）是用有限长的数据来估计信号 的功率谱， 方法有经典功率谱估计法和现代功率谱估计法，前者常用的为周期图 法，后者常用的是 AR 模型法。
附程序：
%%-----------------------------------------------------------------------%%功能：使用MATLAB对特定信号做短时傅里叶分析 %%-----------------------------------------------------------------------fs=1024; t=0:1/fs:2; x=cos(2*pi*50*t).*(t>=0&t<1)+0.2*cos(2*pi*150*t).*(t>=1&t<2); f=0:0.1:500; subplot(2,1,1); spectrogram(x,kaiser(60,5),20,f,fs,'yaxis'); title('Kaiser窗，时域宽度为60'); %%或者用下面的语句绘图 %[s,f,t,p]=spectrogram(x,kaiser(60,5),20,f,fs,'yaxis'); %surf(t,f,10*log10(abs(p)),'EdgeColor','none'); %axis xy; %axis tight; %colormap(jet); %view(0,90); %xlabel('Time'); %ylabel('Frequency (Hz)'); %%以上语句与用无输出参数的spectrogram相同 subplot(2,1,2); spectrogram(x,kaiser(260,5),20,f,fs,'yaxis'); title('Kaiser窗，时域宽度为260');
用 MATLAB 对给定信号做短时傅里叶分析。
cos2 50t xt 0.2 cos2 150t
度分别取 60 和 260 时的 STFT 变换。
0 t 1s 1s t 2 s
采样频率取 1024Hz，分析窗之间的滑动因子为 2Baidu Nhomakorabea，分析窗用 kaiser 窗，长