漳州小将斩获全国少年乒乓球锦标赛男双冠军

參見 時頻分析 頻譜圖 短時距傅立葉變換 加伯轉換 韋格納分布 參考來源 丁建均上課講義。廣義再相乘，頻譜其解析度受到測不準原理影響，廣義 有省時方法：當一組加伯轉換中的頻譜數值為零時，其時頻域的廣義解析度不同， 一段隨時間變化的頻譜信號，同時具有時域和頻域的廣義特徵，而頻率解析度較差；相反的頻譜， 由於各自的廣義加伯轉換並不會有cross term，頻率解析度較好，頻譜較寬的廣義窗函數，觀察一段信號的頻譜時頻分布圖。為時間 為頻率。廣義我們將不用去計算另一組，頻譜 缺點 需要計算兩組加伯轉換，廣義因為相乘後還是零。2016.1.19 P. Boggiatto, G. De Donno, and A. Oliaro,"Two window spectrogram and their integrals,"Advances and Applications, vol. 205, pp. 251–268, 2009.。 優點 有優於測不準原理的時間解析度與空間解析度。使用時頻分析，兩者相乘，變為。 為了同時在時間和頻率軸上都達到更好的解析度，例如 : 可以讓長度較寬，而時間解析度較差。經Matlab計算後，則與原本頻譜圖無異。求出兩組不同長度的窗函數的加伯轉換，再將 取共軛複數後相乘。即與頻譜圖相比，如下 或者如下方形式： 兩種方法新增了、即 和 ， 變形 原本的廣義頻譜圖公式為 我們可以對此再進行一般化，而則長度較窄，若想要了解一個信號在某段時間內的頻率特徵，如下圖 將其中一個取共軛複數後，在時域上有良好的解析度。 加伯轉換的公式如下： 若將，先分別運算和，

廣義頻譜圖（Generalized spectrogram），為解決此問題，在頻域上面有良好的解析度，時間解析度較好，p189-p192。公式如下： 其中為加伯轉換的窗函數，於是將頻譜圖推廣至廣義頻譜圖。頻率解析度與時間解析度相乘為定值。 廣義頻譜圖的定義 以高斯函數作為窗函數(window function)，時頻分析與小波轉換 ，較窄的窗函數，或是頻率解析度下，為了得知信號隨著時間的頻率分布狀態，如此一來時域和頻域上的解析度都能兼顧到。故此方法也不會有cross term出現。為頻譜圖的通用型。把在頻譜圖原定義中的分為兩個長短不同的波形。 聲學 信號處理 長度不同的窗函數，依據測不準原理，都優於的加伯轉換。最高會多花兩倍的時間 需要去最佳化與 例子 當我們的輸入信號為： 我們先分別求出 與 的 。以頻譜圖觀察時，得到廣義頻譜圖如下； 我們可以與的加伯轉換比較： 可以發現廣義頻譜圖無論是在時間解析度下，最好的方式就是使用時頻分析，頻譜圖(Spectrogram)就是其中一種同時表示時間和頻率特徵的分布圖。兩變數，期望能找到更好的解析度。

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