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Konstant-Q-, datenadaptive und quadratische Zeit-Frequenz-Transformationen

1D CQT, 1-D inverse CQT, empirische Wavelet-Transformation, empirische Bandzerlegung, Hilbert-Huang-Transformation, Wigner-Ville-Verteilung

Errechnen Sie die Konstant-Q-Transformation (CQT) eines Signals und invertieren Sie die Transformation, um eine perfekte Rekonstruktion zu erhalten. Zerlegen Sie ein Signal mithilfe einer adaptiven Wavelet-Unterteilung. Führen Sie eine datenadaptive Zeit-Frequenz-Analyse nichtlinearer und nicht stationärer Prozesse durch. Zerlegen Sie einen nicht linearen oder nicht stationären Prozess in seine intrinsischen Oszillationsmodi. Berechnen Sie unmittelbare Frequenzschätzungen eines nichtlinearen oder nicht stationären Signals mit mehreren Komponenten. Geben Sie die Wigner-Ville- und Kreuz-Wigner-Ville-Verteilungen von Signalen aus.

Funktionen

cqtConstant-Q nonstationary Gabor transform
icqtInverse constant-Q transform using nonstationary Gabor frames
emdEmpirical mode decomposition
ewtEmpirical wavelet transform (Seit R2020b)
hhtHilbert-Huang transform
vmdVariational mode decomposition (Seit R2020a)
wvdWigner-Ville distribution and smoothed pseudo Wigner-Ville distribution
xwvdCross Wigner-Ville distribution and cross smoothed pseudo Wigner-Ville distribution

Apps

Signal Multiresolution AnalyzerDecompose signals into time-aligned components

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