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?? 該工具箱為時頻分析中的一類重要變換,離散時頻分布的工具箱,其中提供基本算法的程序.可直接應用
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function demo_ltvf()% demo_ltvf - demo of linear time-varying filtering%%  Usage%    demo_ltvf%% A crude demonstration of linear time-varying filtering.% Copyright (C) -- see DiscreteTFDs/Copyrighterror(nargchk(0, 0, nargin));fprintf(1,'\t\n')fprintf(1,'\tThe input signal is composed of two parallel chirps whose\n')fprintf(1,'\tWigner distribution is shown in the first plot.  We \n')fprintf(1,'\tdenote the time-varying filter as:\n')fprintf(1,'\t\ty(t) = \\int h(t,t'') x(t'') dt'' \n')fprintf(1,'\tand denote:\n')fprintf(1,'\t\tH(t,f) = \\int h(t,t'') e^{j2\\pi t'' f} dt'' \n')fprintf(1,'\tPlot two shows H(t,f) and plot three shows the output of the\n')fprintf(1,'\tfilter.\n')fprintf(1,'\t\n')fprintf(1,'\tNote that the frequency axis of TFDs ranges from -0.5 to 0.5\n')fprintf(1,'\tand that the frequency axis of the filter ranges from 0 to 1.\n')fprintf(1,'\t\n')x = chirplets(128, [1 44 0 2*pi/128 20; 1 84 0 2*pi/128 20]);wx = wigner1(x);subplot(221),ptfd(wx), title('wigner1 of two chirp signal')mask=ones(length(x));mask=tfdshift(tril(mask));subplot(222),ptfd(tfdshift(mask)),axis('xy'), title('time-varying filter')y = ltv_filter(x,mask);wy=wigner1(y);subplot(223),ptfd(wy), title('wigner1 of filtered signal')

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