在matlab上生成一段时间长度为3s的非平稳信号signal，信号采样率为1000，幅度为1。其中01秒为10Hz的正弦波，12秒为20Hz的正弦波，2~3秒为30Hz的正弦波。
(1)对signal用ft计算频谱图，并显示。
(2)对signal用tfrstft计算时频图，并显示。
![img](https://img-mid.csdnimg.cn/release/static/image/mid/ask/724273630976165.jpg "#left"
参考GPT和自己的思路：
对于你的问题，我可以给出以下答案：
（1）将信号signal赋值给变量x
（2）计算x的傅里叶变换，并将结果赋值给变量y
（3）将y的模数平方取对数10*log10(y.*conj(y))，并将结果赋值给变量p
（4）通过mesh函数绘制出频谱图，代码如下：
x = signal;
y = abs(fft(x));
p = 10*log10(y.*conj(y));
N = length(x);
f = (0:N-1)*(1000/N);
figure;
mesh(f(1:N/2),0:2.999, p(1:N/2,:));
xlabel('Frequency (Hz)');
ylabel('Time (s)');
zlabel('Power/frequency (dB/Hz)');
（1）将信号signal赋值给变量x
（2）设置gabor小波函数参数，包括时间区间、时间步长、频率区间、频率步长、窗函数等
（3）用tfrstft计算时频图，并将结果赋值给变量t
（4）通过mesh函数绘制出时频图，代码如下：
x = signal;
t0 = 1; % 时间区间起始值
dt = 0.01; % 时间步长
fmin = 1; % 频率区间起始值
df = 1; % 频率步长
g = gabwin('gabor',t0,dt,fmin,df);
t = tfrstft(x,1:length(x),length(x),g);
figure;
mesh(t);
xlabel('Frequency (Hz)');
ylabel('Time (s)');
zlabel('Amplitude');
准确地分析和处理信号需要丰富的专业知识和技能，我希望以上的代码可以为你提供一些帮助。
参考GPT和自己的思路：
对于这个问题，我们可以按照以下步骤进行操作：
(1) 对signal用ft计算频谱图，并显示。
要计算signal的频谱图，我们可以使用matlab中的fft函数。具体步骤如下：
% 生成信号
t = linspace(0,3,3000);
signal = [sin(2*pi*10*t(1:1000)), sin(2*pi*20*t(1001:2000)), sin(2*pi*30*t(2001:3000))];
% 计算频谱图
f = linspace(0,1000,3000);
y = fft(signal);
P = abs(y).^2/length(y);
% 显示频谱图
plot(f(1:end/2),P(1:end/2))
xlabel('Frequency (Hz)')
ylabel('Power')
这个代码片段中，我们首先生成了一个时间长度为3s的信号signal，其中01s为10Hz的正弦波，12s为20Hz的正弦波，23s为30Hz的正弦波。然后，我们使用fft函数计算了signal的频谱图，存储到P中。最后，我们将频率范围限制在0500Hz内，并用plot函数将结果绘制出来。
(2) 对signal用tfrstft计算时频图，并显示。
要计算signal的时频图，我们可以使用matlab中的tfrstft函数。具体步骤如下：
% 计算时频图
win = hamming(256);
Fs = 1000;
tfr = tfrstft(signal,t,win,Fs);
% 显示时频图
imagesc(t,f,abs(tfr))
axis xy
xlabel('Time (s)')
ylabel('Frequency (Hz)')
这个代码片段中，我们首先定义了一个长度为256的海明窗，然后用tfrstft函数计算了signal的时频图，存储到tfr中。最后，我们使用imagesc函数将结果绘制出来。注意，我们将坐标系翻转了一下，使其与常规的时频坐标系相同。