MATLAB信号处理工具箱：S变换(S-Transform)及其Synchrosqueezing变换应用

资 源 简 介

本工具箱提供完整的S变换和Synchrosqueezing变换实现，专为MATLAB环境设计。包含经典ST算法封装和SST高级时频分析功能，附带初学者友好的应用示例，帮助用户快速掌握非平稳信号分析技术。

详 情 说 明

S变换(S-Transform)工具箱及其应用示例

项目介绍

本项目是一个面向初学者的S变换与同步压缩变换(SST)信号分析工具包，提供完整的MATLAB实现。工具箱包含了经典S变换算法的标准化封装、同步压缩变换的完整实现、多层次教学演示脚本以及数据处理辅助工具，帮助用户快速掌握时频分析技术。

功能特性

• ST原程序模块：将经典S变换算法封装为MATLAB标准工具箱函数，提供完整的时频分析功能
• SST应用例程：基于ST变换开发Synchrosqueezing变换(SST)的完整实现代码，提供更高精度的时频分析
• 教学演示模块：包含从基础到高级的示例脚本，配有详细注释和可视化展示，便于学习理解
• 数据处理工具：提供信号生成、预处理和后处理辅助函数，简化分析流程

使用方法

1. 基本ST变换分析：

``matlab % 加载或生成测试信号 signal = generate_test_signal('chirp'); % 执行S变换 [st_matrix, t, f] = s_transform(signal, fs); % 可视化结果 plot_tfr(st_matrix, t, f);

1. SST高精度分析：

`matlab % 执行同步压缩变换 [sst_matrix, t, f] = synchrosqueezing_transform(signal, fs); % 比较ST与SST效果 compare_st_sst(signal, fs);

1. 自定义参数配置：

``matlab % 设置分析参数 params.freq_range = [0, 100]; % 频率范围(Hz) params.window_type = 'gaussian'; % 窗函数类型 params.fs = 1000; % 采样率 % 执行自定义分析 results = advanced_analysis(signal, params);

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱(推荐)
• 至少4GB内存（处理长信号时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件实现了工具箱的核心功能集成，包括信号数据加载与预处理、基本S变换执行、同步压缩变换计算、时频分析结果的多维度可视化展示、信号特征参数提取与报告生成，以及分析结果数据的导出能力，为用户提供一站式的时频分析解决方案。