啁啾

啁啾（Chirp）是指頻率隨時間而改變（增加或減少）的信號。其名称来源于這種信號聽起來類似鳥鳴的啾聲。

定義

當有一信號 $x(t)=A\sin(\phi (t))$ ，其瞬時角頻率為

\omega (t)={\frac {\mathrm {d} \phi (t)}{\mathrm {d} t}},

經適當歸一化所得瞬時頻率為

f(t)={\frac {1}{2\pi }}{\frac {\mathrm {d} \phi (t)}{\mathrm {d} t}}.

對前兩式再求導，得到瞬時角頻率的變化速率為瞬時角啁啾度（英語：instantaneous angular chirpyness）

\gamma (t)={\frac {\mathrm {d} ^{2}\phi (t)}{\mathrm {d} t^{2}}},

類似有瞬時（普通）啁啾度（英語：instantaneous ordinary chirpyness）為

c(t)={\frac {1}{2\pi }}\gamma (t)={\frac {1}{2\pi }}{\frac {\mathrm {d} ^{2}\phi (t)}{\mathrm {d} t^{2}}}.

^[1]

線性啁啾的波形；頻率線性遞增，波長越來越短的正弦波（五次）

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有種啁啾的瞬時頻率 $f(t)$ 呈線性變化，即有 $f(t)=f_{0}+ct$ ，其中

c={\frac {f_{1}-f_{0}}{T}}

為常值。積分計算出，相位為 $t$ 的二次函數：

{\begin{aligned}\phi (t)&=\phi _{0}+2\pi \int _{0}^{t}f(\tau )\,\mathrm {d} \tau \\&=\phi _{0}+2\pi \int _{0}^{t}\left(c\tau +f_{0}\right)\,\mathrm {d} \tau \\&=\phi _{0}+2\pi \left({\frac {c}{2}}t^{2}+f_{0}t\right),\end{aligned}}

從而信號在時域表示為

x(t)=A\cos \left(\phi _{0}+2\pi \left({\frac {c}{2}}t^{2}+f_{0}t\right)\right).

此種訊號又稱二次相位訊號。^[2]

因為是實數輸入，所以其快速傅立葉轉換會是對稱於中心的

在大自然中常常可以遇到啁啾信號，例如鳥叫聲、音樂的滑音、動物發聲的聲音（青蛙、鯨魚）以及人類語音，通常會使用正弦、餘弦的模型去表示之，而這樣的模型去做疊加即可模擬出許多大自然的訊號。

啁啾信號也常用於天然聲納系統的觀察，大多數種類的蝙蝠可以利用啁啾信號，直接控制回聲定位系統，這種情況也類似於人類的雷達與聲納系統，為了能夠測量長距離又保留時間的解析度，雷達需要短時間的派衝波但是又要持續的發射信號，啁啾信號可以同時保留連續信號和脈衝的特性，因此被應用在雷達和聲納探測上。

低頻率的啁啾信號可用作觀察大氣層中之電離層的訊號。

對於汽車發動、或是氣體點火室的頻率對時間變化量也會用到啁啾信號，除了音樂以外，在記錄震動的儀器中也常常會使用到、觀察到啁啾信號。

在生物醫學信號裡面，例如腦電圖（EEG）或是與懷孕有關的子宮肌電圖檢查（英语：Electromyography）（EMG）也會遇到許多與啁啾信號有關的相關訊號，進而去分析與探討受測體的生理情況。

在一些關鍵現象中，啁啾信號已經被證明與許多奇異行為有關，透過加速震盪的啁啾信號可以分析出地震、金融海嘯、投資泡沫等情況的徵兆。

^ Mann, Steve and Haykin, Simon; The Chirplet Transform: A generalization of Gabor's Logon Transform; Vision Interface '91.[1] （页面存档备份，存于互联网档案馆）
^ Easton, R.L. Fourier Methods in Imaging. Wiley. 2010: 703 [2014-12-03]. ISBN 9781119991861. （原始内容存档于2021-11-28）.

Steven W. Smith, Ph.D."The Scientist and Engineer's Guide to Digital Signal Processing",Chapter 11.[2]（页面存档备份，存于互联网档案馆）
Time-frequency and chirps, Patrick Flandrin[3]（页面存档备份，存于互联网档案馆）
Chirp Signal – Frequency Sweeping – FFT and power spectral density[//web.archive.org/web/20201002044517/http://www.gaussianwaves.com/2014/07/chirp-signal-frequency-sweeping-fft-and-power-spectral-density/ 页面存档备份，存于互联网档案馆） [3]]