基于LFM信号的Morlet小波变换

Morlet小波变换的基函数是高斯包络下的单频副正弦函数，具有较好的时频能量集中性，可用于连续小波变换，是对称的，是应用最为广泛的小波。但它没有尺度函数，而且是非正交分解，不是紧支撑的。与上述三种小波变换对比，Morlet小波变换有最好的频率分辨率。

基于LFM信号的Gaussian小波变换

基于LFM信号的Gaussian小波变换的缺点：不是正交的，也不是双正交的，也不是紧支撑的。频率分辨率比Haar小波变换和Mexican Hat小波变换要高，但是要低于Morlet小波变换。

基于LFM信号的Mexican_Hat小波变换

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。

基于LFM信号的Haar小波变换

Haar小波变换的基本思想：找到另一个基函数，通过压缩平移也生成差空间，这个基函数和原来的尺度函数能够建立直接的联系。优点是时域紧支撑的，正交对称的，而且计算简单。但是在时域上是不连续的，所以作为基本小波性能不是特别好。从时频图可以看出频率分辨率比较差。

线性调频信号的WVD-HOUGH变换仿真

WVD算法的性能，它能够同时描绘出信号在不同时间不同频率的能量密度和强度，而且准确度比较高，并且对线性调频信号具有最理想的时频聚焦性。HT则可以将被检测图像中的参数曲线在参数空间中凝聚起来形成与相应曲线对应的参数峰点。将二者结合起来能够取得很好的效果。 由于LFM信号的WVD中自主项的能量集中分布在一条直线上，且始终为正，所以，此能量分布直线经HT后能影射成一个尖锐的峰点；而WVD中的交叉项的能量幅度呈正负交替变化，所以经HT后不会形成峰点。 此外，对于高斯白噪声背景，噪声的WVD分布是分散的，因此不会形成峰点。所以，WVD-HT对白噪声背景和混响干扰情况也有很好的效果。

线性调频信号在匹配和失配情况下的分数阶傅里叶变换

线性调频信号在匹配和失配情况下的分数阶傅里叶变换，线性调频信号（LFM）信号的参数在程序里面设置清晰明了，FRFT可以解释为信号在时频域内坐标轴绕原点逆时针旋转一定角度后所形成的。它可以同时表示信号在时域、频域上的信息。它也可以理解为LFM信号的基分解。当旋转角度选择合适的时候，在FRFT域产生能量的聚集，通过对最大值的搜索，可以对LFM信号进行检测和参数的估计。因为是能量，所以不会因为频率的偏移而造成时延。 但是，FRFT方法存在其缺陷，在低信噪比情况下进行多个信号的检测时，强能量信号会把弱能量信号遮蔽，而使弱能量信号被淹没。并且它要进行二次搜索，滤波以及逆变换，所以计算量相对比较大。

matlab 时频分析 三种频率的正弦信号 WVD_伪WVD PWVD

对三种频率不同的信号进行时频分析，运用matlab实现信号的WVD和伪WVD，也是PWVD，对比这两种方法的时频分辨率，伪WVD使用高斯窗。程序跑不了的话，可能是时频分析的函数采用的大写格式，换成小写就欧克了。

matlab 时频分析 LFM线性调频信号 STFT_谱图_WVD对比分析

对线性调频信号LFM信号进行时频分析，运用matlab实现信号的短时傅里叶变换STFT，谱图，WVD，对比这三种方法的时频分辨率，短时傅里叶变换使用高斯窗。程序跑不了的话，可能是时频分析的函数采用的大写格式，换成小写就欧克了。

matlab 时频分析 实现正弦信号加单位脉冲_STFT_谱图_WVD

对正弦信号加单位脉冲信号进行时频分析，运用matlab实现信号的短时傅里叶变换STFT，谱图，WVD，对比这三种方法的时频分辨率，短时傅里叶变换使用高斯窗。程序跑不了的话，可能是时频分析的函数采用的大写格式，换成小写就欧克了。

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