Zeit/Häufigkeitsdarstellungen und lokale Autokorrelation
• timecorr(v, t, l, s, [d]) – Übergibt eine Matrix mit den Stichproben einer zeitabhängigen Autokorrelationsfunktion für ein Signal v, Typ t, der Anzahl l der Verzögerungen, der Schrittgröße s und einem optionalen Skalar- oder Matrixargument d.
• timefreq(v, t, f, s, [d]) – Übergibt eine Matrix mit der bilinearen Zeit/Häufigkeitsdarstellung für ein Signal v, Typ t, der Anzahl f der Verzögerungen, der Schrittgröße s und einem optionalen Skalar- oder Matrixargument d.
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Beide Funktionen übergeben eine Matrix mit f Zeilen und rund length(v)/s Spalten mit der zeitabhängigen Autokorrelationsmatrix oder der bilinearen Zeit/Häufigkeitsdarstellung für das Signal v.
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Argumente
• v ist ein Vektor reellwertiger Daten.
• t ist eine Zeichenfolge mit dem Namen der gewünschten Darstellung (für den benutzerdefinierten Typ optional).
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Wert von t
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Darstellung
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"wigner"
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Wigner
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"cone"
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Kegel
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"bornjordan"
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Born-Jordan
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"marghill"
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Margenau-Hill
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"choiwill"
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Choi-Williams
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"custom"
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benutzerdefinierter Kern in der Zeitverzögerungsebene
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• f ist eine zu berechnende ganzzahlige Anzahl von Verzögerungen (für timecorr) oder eine Anzahl von Häufigkeiten (für timefreq).
• s ist die Schrittgröße, eine Ganzzahl, die die Anzahl der Stichproben angibt, die zwischen aufeinanderfolgenden Berechnungen übersprungen werden sollen.
• d (optional) ist ein positiver Dämpfungsfaktor für die Choi-Williams-Verteilung. Wird für andere Darstellungen ignoriert. Falls dieser Wert nicht angegeben wird, gilt d = 1.
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Wenn t auf "custom" festgelegt wird, übernehmen die Funktionen die folgende Gruppe von Argumenten:
timecorr(v, ["custom"], s, r )
timefreq(v, ["custom"], s, r )
Dabei gilt:
• r ist eine Matrix aus reellen Zahlen, die den Zeitverzögerungskern angeben.
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