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⛄ 内容介绍
介绍了小波变换的基本概念,针对小波变换的重要应用--信号的奇异性检测进行了研究,阐述了基于小波变换模极大值的信号奇异性检测原理。通过Matlab仿真实现,分析了信号奇异点定位方法和小波检测效果,并指出了利用此方法时对所用小波函数的要求及尺度参数的选取原则,为非平稳信号的检测和机械故障诊断的研究提供了一种行之有效的方法。
⛄ 部分代码
%% DEMO: Detecting and isolating trends in signals
% Goal: Separate out the trend component from the signal
%% Load and visualize the signal
load ekgTrend.mat
helperTimeDomain(t,ekg_Trend,'EKG Signal',60,'r');
%% Decompose signal into 8 subbands
w = modwt(ekg_Trend,8);
%% Multiresolution view of signal
mra1 = modwtmra(w);
approxRecon = mra1(9,:);
viewLevel8Approximation(t,ekg_Trend,approxRecon);
%% Visualize approximation subbands for level 9 and level 10
viewApproximationSubbandReconstruction(t,ekg_Trend);
% Isolate and visualize the trend
isolateTrendPlot(t,ekg_Trend);
%% Remove the trend component from the signal
coeffs = modwt(ekg_Trend,10);
coeffs(11,:) = 0; %setting approximation coefficients at level 10 to zero
sigOut = imodwt(coeffs);wDetrendedSignal(t,ekg_Trend,sigOut)
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1]徐梅花, 王福明. 基于小波变换的信号检测研究及其MATLAB实现[C]// 2009国际信息技与应用论坛. 0.
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