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Representaciones de frecuencia temporal y autocorrelación local
• timecorr(v, t, l, s, [d]): permite devolver una matriz que contiene las muestras de una función de autocorrelación temporal de una señal v, del tipo t, con el número de retardos l, el tamaño de paso s y un argumento de matriz o escalar opcional d.
• timefreq(v, t, f, s, [d]): permite devolver una matriz que contiene la representación de frecuencia temporal bilineal de una señal v, del tipo t, con el número de frecuencias f, el tamaño de paso s y un argumento de matriz o escalar opcional d.
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Las dos funciones devuelven una matriz con f filas y aproximadamente length(v)/s columnas que contienen autocorrelación temporal de la matriz de la representación de frecuencia temporal bilineal para la señal v.
Argumentos
• v es un vector de datos con valores reales.
• t es una cadena que contiene el nombre de la representación deseada (opcional para el tipo personalizado).
Valor de t
Representación
"wigner"
Wigner
"cone"
Cono
"bornjordan"
Born-Jordan
"marghill"
Margenau-Hill
"choiwill"
Choi-Williams
"custom"
Kernel personalizado en el plano de retardo temporal
• f es un número entero de retardos (para timecorr) o un número de frecuencias (para timefreq) que se debe calcular.
• s es el tamaño de paso, un número entero que indica el número de muestras que se deben omitir entre cálculos sucesivos.
• d (opcional) es un factor de amortiguación positivo para la distribución de Choi-Williams. Se desestima para otras representaciones. Si se omite, d = 1.
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Si t se define en "custom", las funciones adoptan el siguiente conjunto de argumentos:
timecorr(v, ["custom"], s, r )
timefreq(v, ["custom"], s, r )
Donde:
• r es una matriz de números reales que indica el kernel de retardo temporal.