基于MATLAB的平滑伪Wigner-Ville分布信号时频分析系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现高精度信号时频分析，通过平滑伪Wigner-Ville分布有效抑制交叉项干扰，输出清晰的时频特征。系统支持特征提取、模式识别与能量分布分析，适用于非平稳信号处理研究。

详 情 说 明

基于平滑伪Wigner-Ville分布的信号时频分析系统

项目介绍

本项目实现了一种高精度的信号时频分析系统，核心采用平滑伪Wigner-Ville分布（SPWVD）算法。该系统能有效消除传统Wigner-Ville分布中的交叉项干扰，获得清晰的时频特征表示。适用于非平稳信号分析、机械故障诊断、生物医学信号处理等多种领域，为信号分析提供准确的时频特征提取和可视化支持。

功能特性

• 高精度时频分析：采用平滑伪Wigner-Ville分布算法，有效抑制交叉项干扰
• 多格式输入支持：支持.mat文件、txt数据文件及直接数组输入
• 灵活参数配置：可自定义信号采样频率、时间窗函数和频率窗函数类型
• 全面输出选项：

- 二维时频分布矩阵（时间×频率） - 时频分布三维可视化图（时间-频率-能量） - 时频特征统计报告（峰值频率、瞬时能量分布等）

• 数据导出功能：支持导出为.mat数据文件或图像文件
• 信号类型兼容：支持实信号和复信号分析

使用方法

基本调用

% 输入信号数据（支持文件路径或数组） input_signal = load('signal.mat'); % 设置采样频率（Hz） fs = 1000; % 执行时频分析 [tfd_matrix, time_vector, freq_vector] = main(input_signal, fs);

高级参数配置

% 自定义分析参数 params.time_window = 'hamming'; % 时间窗函数 params.freq_window = 'gaussian'; % 频率窗函数 params.window_size = 256; % 窗函数大小

% 带参数调用 results = main(input_signal, fs, params);

结果可视化与导出

% 生成三维时频图 plot_tfd_3d(results);

% 导出时频矩阵 save_tfd_data(results, 'output_tfd.mat');

% 生成统计报告 generate_report(results);

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 内存建议：至少4GB RAM（处理长信号时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能模块，包括信号数据读取与验证、预处理操作（如去趋势和滤波）、平滑伪Wigner-Ville分布的核心算法实现、时频分布结果的可视化生成，以及分析特征统计和结果数据的导出能力。该文件通过模块化设计协调各功能组件的执行流程，确保时频分析的完整性和准确性。