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模糊函数是时频分析中的重要工具,它能够描述信号在时域和频域上的联合特性。对于任意给定的函数,通过计算其模糊函数,可以深入了解信号的时频分布特性。模糊函数与Wigner-Ville分布(WVD)之间存在密切的数学关系,WVD是模糊函数的二维傅里叶变换,二者在信号分析中相辅相成。
在实际应用中,可以通过模糊函数推导出信号的WVD分布,同时也可以直接使用时频分析工具(如`tfrwv`)计算WVD分布。通过对比这两种方法得到的结果,可以发现它们之间的差异极小,验证了模糊函数计算的准确性。这一特性使得模糊函数在雷达、通信和生物医学信号处理等领域具有广泛的应用价值。
为了进一步验证方法的有效性,可以利用仿真信号进行测试。例如,使用线性调频信号(LFM)或多分量信号作为输入,观察模糊函数和WVD分布的表现,进而评估算法的鲁棒性和计算精度。这种方法不仅适用于理论研究,还可以在实际工程中辅助信号特征提取和模式识别。