✅作者簡介：熱愛科研的Matlab仿真開發者，修心和技術同步精進。
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⛄ 内容介紹
介紹了小波變換的基本概念,針對小波變換的重要應用--信号的奇異性檢測進行了研究,闡述了基于小波變換模極大值的信号奇異性檢測原理。通過Matlab仿真實作,分析了信号奇異點定位方法和小波檢測效果,并指出了利用此方法時對所用小波函數的要求及尺度參數的選取原則,為非平穩信号的檢測和機械故障診斷的研究提供了一種行之有效的方法。
⛄ 部分代碼
%% 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)
⛄ 運作結果
